Wer ist effektiver, Jose Quintana oder Jon Lester? Kommt drauf an wen du fragst
Für diejenigen, die mit Metriken nicht vertraut sind, kann die Kluft zwischen dem Pitchen von WAR auf Baseball-Reference.com und Fangraphs.com schwer zu ergründen sein.
Nach Baseball-Referenz-Kennzahlen war Jose Quintana in dieser Saison (bis Sonntag) der effektivste Startkrug in Chicago mit einem bWAR von 1,4, 1,2 mit den White Sox und 0,2 mit den Cubs. Kyle Hendricks ist der nächste mit 1,3, mit den anderen Cubs-Startern Jake Arrieta mit 1,1, Jon Lester mit 0,9 und John Lackey mit 0,3.
Bei Fangraphs ist Lester jedoch die Nr. 1 mit 2,8, gefolgt von Quintana mit 2,3, Arrieta mit 2,1, Hendricks mit 1,1 und Lackey mit -0,1.
Der Unterschied besteht in feldfeldabhängigen Siegen. Der bWAR von Baseball-Reference enthält sie und der fWAR von Fangraphs nicht.
Das liegt daran, wofür die Metriken entwickelt wurden. Die Baseball-Reference-Version spiegelt wider, was passiert ist, als ein Pitcher auf dem Hügel war. Fangraphs versucht, dies mit einem prädiktiven Element auszugleichen.
Hendricks (3,70 ERA, 3,81 erlaubte Läufe pro neun Innings) hat weniger Läufe zugelassen als Lester (3,99, 4,73), also hat Hendricks einen besseren bWAR. Das wird von der Verteidigung beeinflusst, was teilweise an 12 unverdienten Läufen gegen Lester und nur einem gegen Hendricks zu erkennen ist.
Fangraphs berücksichtigt die Verteidigung, indem es seine fWAR auf feldunabhängigem Pitchen stützt – Walks, Strikeouts und Homeruns sind erlaubt. Lester, der Hendricks mit 1,2 erlaubten Homers und 2,8 Walks pro neun Innings gleicht, streicht 9,5 pro neun Innings gegen 7,5 für Hendricks. Lester hat also mit einem FIP von 3,69 gegenüber 4,21 von Hendricks einen besseren fWAR.
Das bringt uns zurück zu feldfeldabhängigen Siegen. Fangraphs teilt die Gesamtsumme in Bälle-im-Spiel-Gewinne und Links-auf-Basis-Gewinne auf.
Balls-in-play wins berechnet, wie viele mehr oder weniger Runs normalerweise bei gegebenen Bällen im Spiel gegen einen Pitcher erzielt werden. Die Formel ist komplex, beinhaltet Parkfaktoren und einen Run-to-Wins-Umrechnungsfaktor und verwendet lineare Gewichtungen, die sich von Jahr zu Jahr ändern: ((((H-HR)*(w1B * p1B + w2B * pxBH)) / (TBF – HR – BB – HBP – SO)) – lgwBABiP) * (TBF – HR – BB – HBP – SO) / PF / RtW * -1.
Das läuft auf hohe BIP-Wins hinaus, wenn ein unterdurchschnittlicher Anteil an Bällen im Spiel für Treffer einfällt. Die Gewinne, die auf der Basis verbleiben, sind hoch, wenn ein höherer als der übliche Prozentsatz von Läufern auf der Basis verbleibt.
Ungewöhnlich hohe BIP-Gewinne und LOB-Gewinne halten sich normalerweise nicht von Jahr zu Jahr, daher lässt Fangraphs sie aus seiner WAR-Berechnung weg.
Aber wenn Sie diese beiden Faktoren zu fWAR hinzufügen, erhalten Sie erlaubte WAR-Ausführungen, die bWAR sehr nahe kommen.
In Lesters Fall sind BIP-Wins (-0.2) und LOB-Wins (-1.2) beide negativ, so dass seine erlaubten Läufe WAR niedriger sein werden als der FIP-basierte fWAR. Hendricks ist mit 0,4 BIP-Wins und 0,2 LOB-Wins auf der positiven Seite, also wird fWAR niedriger sein als der erlaubte WAR oder bWAR.
Sowohl laufbasierte als auch FIP-basierte WAR-Dateien geben uns wertvolle Informationen. BWAR spiegelt wider, was bisher passiert ist, während fWAR ein starker Indikator für die Wertentwicklung in naher Zukunft ist. Bei einem Lester-Hendricks-Vergleich hängt Ihre Wahl davon ab, was Sie von der Metrik erwarten.
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