※ 引述《brock0118 (麥當勞都是維尼)》之銘言：
: 借題問一下
: 感覺OPS已經是很客觀準確衡量打者的一種數據
: 上一篇回答有人提到有打者OPS超過1時倒不如直接給他保送
: 可是假設有支神槍每次上來都是一壘安打
: 這樣他OPS不是等於OBP1+SLG1=2
: 可是事實上他都是一壘安打
: 感覺一壘安打跟保送差距
: 沒有差到OPS1跟OPS2的差距
: 以這例子來看OPS是不是有點失真
: 應該配合什麼數據比較一下阿?
OPS = OBP + SLG
= (H+BB+HBP)/(AB+BB+HBP+SF) + TB/AB
= (1B+2B+3B+HR+BB+HBP)/(AB+BB+HBP+SF) + (1B+2B*2+3B*3+HR*4)/AB
= ((1B+2B+3B+HR+BB+HBP) + (1B+2B*2+3B*3+HR*4) * (AB+BB+HBP+SF)/AB)
/ (AB+BB+HBP+SF)
= ( 1B * (1 + 1*(AB+BB+HBP+SF)/AB )
+ 2B * (1 + 2*(AB+BB+HBP+SF)/AB )
+ 3B * (1 + 3*(AB+BB+HBP+SF)/AB )
+ HR * (1 + 4*(AB+BB+HBP+SF)/AB )
+ BB
+ HBP )
/ (AB+BB+HBP+SF)
也就是說在OPS的權重上 1B是BB的[1+1*(AB+BB+HBP+SF)/AB]倍
2B是BB的[1+2*(AB+BB+HBP+SF)/AB]倍
以此類推
(AB+BB+HBP+SF)/AB視個人的成績有所差異 大致上在1.05~1.2之間
聯盟平均大約是1.11
這個比率符不符合實際情況呢? 我們可以看Tango做LWTS時所統計的得分期望值:
http://www.tangotiger.net/RE9902event.html
R' R'/NIBB
1B 0.474 1.436
2B 0.764 2.315
3B 1.063 3.221
HR 1.409 4.270
NIBB 0.330 1.000
IBB 0.102 0.309
HBP 0.385 1.167
還沒完 因為LWTS是計算和平均值的差距
如果要計算得分值應該要加上每打席平均製造的得分值 大約0.12分
(參閱http://blog.ayukawayen.twbbs.org/2008/11/run-estimations.html )
這會使比率的差距更小
R R/NIBB
1B 0.594 1.320
2B 0.884 1.964
3B 1.183 2.629
HR 1.529 3.398
NIBB 0.450 1.000
IBB 0.222 0.493
HBP 0.505 1.122
==========================END的人可以從這裡開始看========================
一支1B製造的得分大約是一次非故意四壞球的1.32倍
加上IBB及HBP後 1B與保送的得分期望值比率應該還是差不多在1.32左右
所以確實地 OPS所給的2.05~2.2倍是過高了
另外為什麼說OBP*1.7+SLG make sense呢
因為這樣1B的權重就會變成BB的[1+1*(AB+BB+HBP+SF)/AB/1.7]倍
2B [1+2*(AB+BB+HBP+SF)/AB/1.7]倍
3B [1+3*(AB+BB+HBP+SF)/AB/1.7]倍
HR [1+4*(AB+BB+HBP+SF)/AB/1.7]倍
以聯盟平均1.11代入就是1.653, 2.306, 2.959, 3.612倍, 趨近LWTS統計的結果
==
至於權重比率最接近LWTS的數據 那當然是wOBA:
http://www.insidethebook.com/woba.shtml