투수의 WAR를 계산하는 매우 간단한 방법

이전에 투수의 WAR 계산 방법을 소개한 적이 있다. 그러나 중립적인 상황에서 9이닝당 실점 및 기대승률 계산 과정이 약간 복잡하다. 이번엔 투수의 WAR를 아주 간단히 계산할 수 있는 방법을 소개하고자 한다.

우선 투수의 ERA+ 또는 FIP+ 스탯을 기반으로, 기대승률을 산출한다. 이 스탯들은 이미 리그 평균(100)을 기준으로 조정된 것이므로, 다음과 같이 피타고리안 승률식에 바로 적용 가능하다.

  • W% = ERA+^2 / ( ERA+^2 + 100^2 )
  • W% = FIP+^2 / ( FIP+^2 + 100^2 )

이렇게 기대승률이 계산되면, 이를 대체 수준 선수의 승률(.380)로 뺀 후, 여기에 전체 소화한 이닝을 곱한다.

  • WAR = ( W% – .38 ) / 9 x 이닝

이렇게 하면 WAR 계산이 완료된다. 과정이 매우 단순함에도 불구하고 정확도가 나쁘지 않다. 2016년 100이닝 이상의 선발투수를 대상으로 계산했을 때, 위의 단순한 방식으로 계산한 WAR(Simple WAR)와 팬그래프에서 제공하는 WAR 간에 상관계수가 .994, 평균 오차는 0.279에 불과했다. 투수의 ERA+ 또는 FIP+만 안다면, 산수로 간단히 WAR를 유추할 수 있는 것이다. 참고로, 위의 계산에서 피타고리안 승률 지수를 2로 했기 때문에 실제보다 승률이 약간 높게 나온다. 좀 더 정확히 계산하려면 이 지수를 1.8 또는 패트리엇(Patriot)의 피타고리안 승률 계산법을 쓰면 된다.

그럼 이제 2016년 위의 방법으로 계산한 WAR 상위 랭커 20인을 확인해보자.

Rank Name Simple WAR WAR
1 Noah Syndergaard 7.7 6.4
2 Clayton Kershaw 7.5 6.5
3 Jose Fernandez 7.5 6.1
4 Johnny Cueto 6.2 5.5
5 Corey Kluber 6.1 5.1
6 Max Scherzer 6.0 5.6
7 Chris Sale 5.9 5.2
8 Justin Verlander 5.7 5.2
9 Rick Porcello 5.5 5.2
10 Madison Bumgarner 5.3 4.9
11 Jose Quintana 5.2 4.8
12 Masahiro Tanaka 5.1 4.6
13 Kyle Hendricks 5.0 4.4
14 David Price 5.0 4.5
15 Jon Lester 4.9 4.3
16 Aaron Sanchez 4.6 3.9
17 Stephen Strasburg 4.6 3.9
18 Rich Hill 4.5 3.8
19 Marcus Stroman 4.4 3.6
20 Jake Arrieta 4.4 3.8

2 thoughts on “투수의 WAR를 계산하는 매우 간단한 방법

  1. FIP는 전제의 오류로 사장된 스탯으로 알고 있는데, 이렇게 WAR에 유의미한 상관관계를 보이기도 하는군요. 흥미롭게 잘 읽었습니다.

    • 1) FIP는 투수 이외의 변수가 매우 적어, 단일시즌 기준으로는 여전히 매우 유용한 지표입니다. 2) 여기서의 WAR는 FIP 기반의 팬그래프 WAR를 기준으로 하였으므로, FIP와 당연히 상관성이 높습니다. ^^

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