※ 引述《nickyang (肌腱炎者少打字)》之銘言：
: ※ 引述《Herlin (性感豬豬)》之銘言：
: : 2. 但這不表示再看第二眼後沒有奇怪的地方
: : a) 依照WAR 的看法, LAA 是支好隊, 但也是一支極端打強投弱的球隊
: : 但這似乎跟一般看法不一樣
: : 大概跟最近三年Angel Stadium 是投手球場
: : (2010-2012 Park Factor 都很穩定的排第27, 平均得分會乘0.83 左右)
: : 大家又都沒有天使球場偏投手的印象有關 (所以會高估天使的投手成績)
: : 但是 有差這麼多嗎? 分配上真的沒有出問題嗎?
: : 舉例來說今年太色人total WAR 是7.5 (2.1+5.4) 毫無疑問很爛
: : 可是連太色人的投手WAR 都比天使高....你相信嗎?
: 再一次，我認為fansgraphic的投手WAR比BR好很多
: http://ppt.cc/Nc8C
: 1.說因為WAR至少有兩種算法而不可取的人是...
: 2.如果要預測未來投手的表現，f-WAR比b-WAR準
: 3.至於有多準呢？可以看看硬球時報這篇http://ppt.cc/5Kdi
: 這個結果相當驚人，不但是兩者之間的差距驚人，f-WAR的predicting power也很驚人
: 有興趣的人可以拿ERA或者任何一個你認為「數據派」不欣賞但是你偏好的數據跑跑看
: 我只能說就算BR的WAR在我看來很瞎，它還是比什麼投手三冠王有意義得多
: 4.這一篇文章的作者剛好就拿太色人出來舉例，FG給太色人先發的WAR比BR還高，然後作者
: 提到，SIERA比起已經很驚人的FIP更能準確預測未來，SIERA太色人排23名，FIP排26名
: (八月底的數字)
: 這兩樣上猴子跟太色人相去無幾，但是他們的團隊ERA差了0.5分，你信哪個呢？
: 我覺得這是很困難的問題，印象上，要說太色人的投手至少跟天使一樣好很難接受
: 但是很難接受的「印象」來自哪裡呢？如果說是ERA，那麼不管是FIP還是SIERA都可以在
: predicitng power上把ERA巴到吃土
: (我覺得BR的算法就真的沒啥好討論的，我實在不能懂它們這樣算WAR的邏輯在哪）
看到這篇下面的推文有些想法想和大家分享&討論
(有幾年沒有閱讀相關的東西了 有錯請指正 XD)
印象中 WAR 相關的討論是從 2005 之後開始起來的
其實概念就跟有一陣子非常流行 (現在還流行嗎?) 的 VORP 差不多
跟投資一樣
我總是希望我可以知道我手上這些球員組合起來以後今年大概可以拿到幾勝
這也是為什麼會有這一大堆很容易搞混的英文縮寫工具 XD
一般來說我們場上會發生的事順序是這樣的
場上發生的所有事件(安打/三振/暴投/HR etc....)→造成得失分→造成勝敗
不管中間發生什麼事
勝 - 敗是最後也是對一支球隊最重要的數字
所以才有很多方法要把場上發生的事件轉換成得失分
最後轉換成勝負
如果今天要預測一支球隊的W-L
大致上的架構如下：
a. 隊員過去的成績
↓ 統計方法
b. 今年隊員個別預測成績
↓
c. 各個球員表現預測加總
↓ 統計方法
d. 得分/失分預測值
↓ 統計方法 (例如畢氏定理)
e. W-L預測值
WAR 其實是從這個架構衍生的產物
如果我可以從上面的架構找出勝敗場的預測值
那我其實也可以找到另外的方法直接把 a/b 和 e 做連結
然後直接估計出每個球員的表現代表幾勝 (或是比 replacement level 高出幾勝)
WAR 就是其中一種指標
理論上一個正確的 WAR 計算方式
最後隊上所有人的加總應該要和實際值相符
比方說我現在 replacement level 設定在40勝
我的球員 WAR 總計是 +40
那我的球隊理論上應該有80勝
如果我不在乎預測的差距
那說實在我也不需要特別去算 WAR
我隨便定一個基準隨便算 可以看出誰貢獻高誰貢獻低就好 XD
結論：
WAR計算的基礎是來自於過去已發生的事情
但是一個好的WAR系統應該要能提供預測勝敗場的能力
PS
強力推薦前輩 morikawablue 大大的 blog (應該好幾年沒更新?)
對這方面議題有興趣的朋友把裡面的文章通通看完後
我相信會更了解有關這些 translation (場上表現→RS/RA→W-L) 的來龍去脈