我覺得這兩個問題其實背後是一樣的，不管是WAR還是wOBA還是什麼
他今天加權的coefficient都是大樣本下跑出來的結果
並不是跑出一個SB就掛0.7分上計分板，是大樣本下期望值會趨近這個數
那麼在討論個案的時候，很可能就不是這麼回事
在一個極度缺乏長打力的球隊1B的coefficient可能就遠低過整個聯盟的值
所以你說打了50支再見安打，那他就是一個極端值，這時候當然就不適合死守平均值的WAR
這就好比大數上而言BABIP不能被投手控制，但是大樹哥好像可以控制
那麼拿FIP看大樹哥也許就低估了他
MVP討論也應該是這樣，我同樣拿WAR看不是最精確的方法在討論MVP時
例如Miggy不移防，老虎會頂上3B的人不見得就是RL player
假設他們續簽Inge守3B，那比較對象應該是
Value(1B Fielder)+Value(3B Miggy) <> Value(1B Miggy)+Value(3B Inge)
甚至包括Value(DH Young)+Value(1B Fielder)+Value(3B Miggy)+Value(other OF)
誠如前面文章有人提到的，Miggy可以守三壘讓Young不用站LF
不過回過頭我還是覺得問題出在就算在討論個案，RBI跟clutch不是好方法
好比你說50支再見安打，假設都是一壘安打，那麼我們可以說這人的RC公式裡1B的系數
貼近1嗎？顯然不是吧？若沒有其他人上壘他的1B也是無法creates runs
在一個理想世界裡也許應該設計一種方法可以概括不但是移防的價值，也有每支安打的
真正的、個案的價值，如果真有這種方法，那的確比平均值的WAR更精確
但是問題是，Miggy跟Trout是這麼極端的個案嗎？
我覺得這是一個方法學上態度的問題，不好的數據頭就是盲目的拿著大數值討論個案
只不過剛好在這個個案裡好像兩人的差距跟各自特殊的程度讓WAR這種數據應用起來不會有
太大的問題