※ 引述《nickyang (肌腱炎者少打字)》之銘言：
: ※ 引述《nickyang (肌腱炎者少打字)》之銘言：
: : 剛剛想到忘記什麼了，這篇文章。你有臉去談科學談做學問，拜託不要因為不是native
: : 看到寫英文腳就軟了好嗎？
: : 這整篇的分析根本破綻百出，得到的結論更是笑話。他用的數據裡面，只要打者打BIP
: : 的時候shift on，他就拿它進入計算。打者打內野飛球被接殺干shift屁事？打者打外野
: : 飛球被接殺干shift屁事？樣本數最多的球隊才400多個，以GB%佔BIP 45%來說，他當中
: : 樣本最大的球隊才200個有效的PA，為什麼你看到這些成績起起伏伏？拜託一下兩百個PA
: : LaHair都可以打得像MVP耶？
: : 你給的第二篇連結裡Ortiz一年被shift影響的PA有338，喂！老爹2013年BIP才379個，滾
: : 球一整年才147個，你好意思拿338當分母去算BABIP啊？這只是說明當老爹站上打擊區，
: : 內野手shift了老爹打成飛球打LD打內野鳥飛，他也把它放進去當分母在算BABIP。算出來
: : 這到底什麼垃圾啊？有種把這147拿出來做嘛，再把它分成有shift跟沒shift，算各一半
: : 嘛，你80PA不到的東西在算什麼BABIP啦？整年shift最多的人也就是80個PA可以拿來算
: : 其他人有看的價值嗎？我們可以拿80個PA的Chris Young去換80個PA的Ryan Bruan*嗎？
: : 你把念這種垃圾文章當作你邁向native之路都好過你拿來鬼扯好嗎？
: 這幾天FG放出了shift的資料，讓我們有一點機會回答這個問題，很可惜他們給的是已經
: aggregate過的東西，拿不到每一個打席的情況，是沒有辦法得到百分之百正確的答案，
: 但是足夠得到我相當有信心的答案。
: 如同那位整天跟native美國人交流WHIP在Sabermetric有多重要的板友一樣，上面連結文
: 章的作者用了一個取巧的方式讓shift看起來非常有用。那就是在計算shift impacted
: BABIP的時候，不管打者打出什麼樣結果的BIP，都拿來當分母的一部份。
: 這會有什麼問題？你佈陣好了，打者打了內野鳥飛，你說嗯我們佈陣真有效？
: 你佈陣好了，打者打了外野平飛安打，你說哎呀我們佈陣失敗了？
: 很顯然前者誇大了佈陣的效果，後者扣了他不該被扣的分數，兩者都是不對的。
Essentially, all models are wrong, but some are useful - George E. P. Box
針對你說的兩個點 那我問你好了 (我很久以前也問過了 你就是不回答)
內野鳥飛跟外野平飛安打跟Shift有甚麼關係? 如果無關
那假設這些數值在兩種情況下保持不變 有甚麼不對?
這樣的假設下 BABIP依然出現了顯著差異 作者認為是Shift的影響
哪裡不合理?
另外一篇文章講Shift的功用 請參考 也不止這篇 網路上還有很多
http://www.billjamesonline.com/who_gives_a_shift_/
: FG給的資料裡面我們可以查到佈陣時的GB/FB/LB/BU/IFFIB，也可以得到總安打
: 但是他沒辦法分成是打成GB的安打還是LD/FB的安打，本來這是個缺少資料就不能回答
: 的問題。不過這兩年瘋狂增加的shift數倒是剛好解決了這個問題。
: 我們知道在shift爆發以前，LD/FB/GB的BABIP是穩定的，這也是xBABIP理論的基礎，
: 那麼，除非我們有理由相信shift可以顯著改變LD或FB的BABIP，不然當樣本數夠大時，
: 是可以用FB/LD去推算shift下的安打有多少支來自GB。至於有沒有理由相信shift可以
: 改變FB/LD的BABIP？如果多數球隊在多數情況下都像洋基隊這樣，每個打者上來都要
: 調整外野站位，那的確是個問題。不過FG本身附了一個shift type的filter，傳統的
: shift跟非傳統的shift是分開來的。非傳統的shift樣本佔總數不到1%，是可以忽略這
: 個影響。
: 我要檢驗的是在No Shift跟Shift on的情形下，理論上的GB BABIP有沒有顯著差異，
: 這個公式也相當簡單：
: (H-HR-FB BABIP* FB - LD BABIP * LD) / GB
http://www.hardballtimes.com/redefining-batted-balls-to-predict-babip/
It’s a well-known fact that line drives land for a base hit around 70
percent of the time, followed by ground balls around 20 percent and fly balls
landing around 12 percent yearly. However, what we may forget is that these
numbers fluctuate wildly season to season.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
你如果把每年的FB/LD BABIP都假設成定值 (不知道你設多少?)
結果就是垃圾進垃圾出
至於你是不是設成定值.. well, 你認為:
"shift爆發以前，LD/FB/GB的BABIP是穩定的"
"打成GB的安打還是LD/FB的安打，本來這是個缺少資料就不能回答的問題"
嗯..year to year的資料缺了 反正又很穩定 不如就當 constant 很合理吧....?
: 這其實是一個很保守的算法，你可以看到當FB/LD BABIP越小時，GB BABIP會越大
: 也就是說，如果shift有效降低了FB/LD的BABIP，那只代表他對於GB更沒效。而鑑於GB
: 量一直都高過FB 5-8%，更是LD的兩倍有找，降FB/LD BABIP卻升GB BABIP的shift絕對
: 是虧本生意
絕對是虧本生意??????
LD的量少 可是形成安打的機率約七成
GB/FB 的量大 可是相乘起來
少少的LD 每年都還是安打的主要供應商耶
如果LD BABIP 降個10%的代價 是要拿GB BABIP升高10%去換
腦袋有洞才不換啊兄弟 還絕對虧本勒
這不是第一次了
之前看你在baseball版批評陽岱鋼在中華隊的跑壘
說甚麼這個這個只賺一點 那個卻虧很多 所以怎樣怎樣
完全無視每件事情還要乘上相對應的機率
真的 你到底是甚麼背景 怎麼計算理論都那麼另類?
: 除此之外，我們知道shift啟動的時候偷點是會發生的，所以我另外也看了下觸擊的比例
: 跟觸擊安打的比例
: 結果
: http://postimg.org/image/vdaocawnl/
: 在兩個前提下，我們可以說shift其實是沒有效果的。其一是如同剛剛所說，shift不會
: 大幅影響LD/FB的BABIP，其二，Shift不會影響打者的擊球型態，從FG給的數字來看，
: 第二點並沒有顯著影響。第一點，常識上我沒辦法想出什麼因果關係
"常識上我沒辦法想出什麼因果關係"??????
想像你是一個左打者打出了一二壘間平飛球
一壘跟二壘間站了九個人 跟只站一個人 難道平飛球形成安打的機率會一樣?
如果不一樣的話 那每多站一個人 就更有機會攔截該平飛球
不屬於"常識"????
事實上這個也有人統計過了 Line Drive形成安打的機率的確隨著Shift而下降
: 有趣的是BU跟BUH%，在今年以前BUH%一直都是長期維持在33%左右，有的版本的xBABIP
: 會另外給BU%大過一定的人獎勵。但是這個結果看得出來，BU%大幅上升，BUH%大幅下降
: 也就是說很多本來不會點的人也開始試著用觸擊對付shift，這是shift意外的好處，畢
其實Shifting 的好處亦來自這個
前人早計算過了
: 竟這樣的BUH%還低過FB的BABIP，也可以解釋為什麼用觸擊對付shift的人以往不多。
: 另外不意外的是，2013年以前的傳統shift其實是非常有效的，那時候就是拿來對付老爹
: Teix這些人，現在人人都來玩，反而效果沒那麼好了。更糟的是，非傳統的shift糟透了
: 很不幸的洋基隊就是其中玩很大，又玩很爛的代表
: 分隊來分析或許是一個可行的方向，畢竟假設每隊的shift都用一樣的玩法是不公平的，
: 不過至少我們可以知道，這兩三年大量爆發的shift，整體而言並沒有降低BABIP，尤其
: 是GB的BABIP。更何況，shift還得益於一些即使不shift也能守下來的球。
這句話的邏輯????
如果一個球shift跟不shift都能守得下來 那兩者都同時會在BABIP上受益
Shift怎麼樣"得益"了? 解釋一下可以嗎?
: 我不覺得shift是不能做的事情，有這個可能這是一條學習的曲線，過幾年來看會有不
: 同的結果，不過，跟上次一樣的結論沒有改變，我到目前為止沒看過任何證據，有說服力
: 的，不是那種WHIP等級的證據，證明這兩年爆發的shift有效
即便許多的文章引用數據證明Shifting有用 連省下的分數都算給你看了
對你而言還是一點證據都沒有
真令人嘆為觀止
那群人都是在發酒瘋 Bill James 老番顛了 是吧?
先別提其他的了 很期盼你的 LOB% 線性 一安打必得一分理論
這個東西不但可以改變棒球界的觀點 恐怕數學界也得重新洗牌
都一年過去了 拜託大大快點證明一下 拜託拜託