作者:
msun (m桑)
2018-06-26 21:50:20首先先講古一下,
實況野球早期的球員能力分級設定,
在現在看來有些混亂,
打者的Power和投手的控球體力是從1~255分級,
其他能力值卻是以1~16分級.
直到2014年時,
將所有能力設定全部統一成1~100,再分成SABCDEFG 共八個級別,
2016之後再調整成
1~19是G ,20~39是F ,40~49是E ,50~59是D,
60~69是C ,70~79是B ,80~89是A ,90~100是S.
這次整理出2018年開幕時版本的球員能力設定分佈做為參考.
首先是打框(MEET),基本上是以打擊率做為參考,
但是詳細的公式只有製作團隊知道,
根據以前的訪談內容得知,有數據參考的能力是先以公式計算後,
再以人工調整數字.
實況野球2018 野手球員能力Rank 人數分佈 (1.0x版)
打框 % POWER % 走力 % 肩力 % 守備力 % 捕球 %
S 0 0 0 0 3 0.8 4 1.0 0 0 1 0.3
A 0 0 16 5.3 34 8.6 22 5.6 10 2.5 6 1.5
B 14 3.5 15 4.5 68 17.6 87 22.0 22 5.6 20 5.1
C 13 4.3 31 11.1 110 27.8 140 35.4 61 15.4 22 8.3
D 35 10.4 91 21.2 93 23.5 100 25.3 99 25.0 63 19.4
E 56 13.1 138 36.4 59 14.9 41 10.4 117 29.5 140 36.4
F 233 60.6 102 21.5 27 6.8 2 0.5 87 22.0 135 27.8
G 47 8.1 0 0 2 0.5 0 0 0 0 5 1.3
從SABCDEFG八個級別看的話,
我們可能會直覺認為中間值C跟D代表普通,
大多數的選手都在這個範圍內.
但看人數分部的話,其實大部份的選手都在E跟F級,
D以上就算是不錯,
C跟B則是優秀的程度. A跟S級這種特優的水準,更是連一個人都沒有.
而且C跟B全部只有27人,只佔了全部打者人數399的前7%.
POWER的部份比打框提升一點,但是DEF以下也佔了總數83%的人數.
從這兩項的人數看起來,日本職棒似乎是個打擊能力不強的聯盟,
不過這樣的設定拿到世界上比較,或是直接跟MLB比較,似乎也很中肯.
如果要將其他層級較低聯盟的打者(例如韓國或台灣)代入遊戲中,也不會太突兀.
在走力跟肩力的部份,大部份的球員都還是在C跟D,
個人認為這部份也很合理,
畢竟這兩項能力是人類體能的部份,
並不會把在日本跑得很快的球員放到美國打職棒後,他的跑壘就會變慢.
最後在守備力跟捕球兩項能力的分佈就有點微妙.
守備力指的是守備範圍,
大部份球員的守備力都在DEF的水準,也算是合理.
日本職棒球員給人的傳統印象,就是大多有著堅實穩定的守備.
但在捕球的部份卻大多是E跟F級
這一項能力不知道是以何為依據,或許跟守備位置有關,
也或許跟遊戲程式的平衡度有關.
到這裡再看看陽岱鋼的能力設定,
雖然打框看起來是D,Power也只有C,但其實也還是蠻強的.
彈道 打框 POWER 走力 肩力 守力 捕球
陽岱鋼 3 D56 C64 B72 C60 C68 D55
積極走壘 燕子Killer 廣角打法 ChanceB 走壘B 攪亂
三振 盜壘F 易受傷F
最後結論就是,
如果去年在台灣職棒打出4成打率的大王,
放到日本職棒裡面的話,
設定成打框C跟PowerC,其實應該也不會太過譽或貶低吧.
(人工手動計算資料,如有錯誤請多包涵指正)
另外再補上投手的數據整理:
實況野球2018 投手球員能力Rank 人數分佈 (1.0x版)
控球 % 體力 % 變化球總變化量 %
S 2 0.5 4 1.0 １０ 8 2.0
A 3 0.8 4 1.0 ９ 15 3.8
B 13 3.3 23 5.9 ８ 38 9.7
C 51 13.0 71 18.1 ７ 53 13.5
D 102 26.0 131 33.4 ６ 76 19.4
E 128 32.7 145 37.0 ５ 67 17.1
F 90 23.0 14 3.6 ４ 80 20.4
G 3 0.8 0 0 ３ 47 12.0
２ 8 2.0
１ 0 0
球速 人數
161 3
160 0 160以上共3人 佔0.8%
159 2
158 2
157 4
156 7
155 11
154 17
153 15
152 38
151 27
150 44 150~159共167人 佔42.6%
149 37
148 48
147 23
146 34
145 21
144 22
143 10
142 15
141 3
140 3 140~149共216人 佔55.1%
139 1
138 0
137 1
136 1
135 1
134 0
133 0
132 1
131 0
130 1 130~139共6人 佔1.5%
作者:
msun (m桑)
2018-06-28 16:52:00其實最早的想法是要做CPBL的話,可以參考實況的能力設定分佈整理完之後,也覺得跟自己印象中的平均值也是有點不同.但是一忙就把數字擱著1,2個月,總覺得不先整理出來不行,所以在內文論述上跟投手能力部份有點單薄.當然也還有太多因素,例如科學訓練造成整體打者變強(或弱),還有好球帶大小,球的彈性系數,球棒製造技術...等,有太多造成影響的因素了,總之還是先把數字列出來供各位參考,從討論中我也能學到更多.