우리는 타격 슬래시라인 – 타율, 출루율, 장타율 – 으로 타자의 성적을 쉽게 확인한다. 이 셋을 종합하면 타격 생산력을 매우 정확하게 알 수 있기 때문이다. 물론 가중출루율(wOBA)을 확인하면 더욱 간단하다. 그러나 타율, 출루율, 장타율 스탯이 아직은 더 익숙하며, 이들을 적절히 조합하면 wOBA 수준으로 타자의 생산성을 정확하게 알 수도 있다. 그렇다면 어떻게 조합하면 될까?

2000년 이후 단일시즌 300타석 이상을 기록한 타자들의 성적을 기반으로, 타격 슬래시라인을 wOBA로 다변량 선형회귀(multivariate linear regression)시켜 보자. 회귀계수는 각각 다음과 같이 얻어진다.

• 타율: .0359
• 출루율: .5561
• 장타율: .3154

wOBA에 대한 결정계수(R-squared)는 1.00으로 나타난다. 즉, 타율, 출루율, 장타율 스탯에 각각 .0359, .5561, .3154를 곱해서 더하면 대략적으로 wOBA를 추정할 수 있는 것이다. 타율의 경우 상대적으로 비중이 매우 작으므로 무시해도 좋다. 따라서 출루율과 장타율만 안다면 타석에서의 생산성을 설명하기에 충분하다.

한편, 출루율과 장타율의 비는 .5561/.3154 = 1.76 이다. 즉, 대략적으로 출루율을 1.8배 곱하고 장타율을 더하면 타자의 능력은 설명 가능하다. 이 가중치가 적용된 스탯이 바로 GPA이다. GPA 공식은 다음과 같다.

• GPA = ( 1.8 x 출루율 + 장타율 ) / 4

출루율과 장타율의 비율을 1:1로 고려하는 OPS의 단점을 극복하기 위한 스탯이며, 1.8:1의 가중치를 적용하고 있다. OPS만으로 뭔가 부족하다면, GPA가 하나의 방법이 될 수 있다.

2018년 8월 17일까지 GPA 순위는 다음과 같다. 놀라운 점은 타율 .243에 불과한 브라이스 하퍼가 GPA .300 이상의 여전히 높은 생산성을 보여주고 있다는 점이다.

Rank	Name	GPA	OPS
1	Mookie Betts	0.365	1.108
2	Mike Trout	0.363	1.083
3	J.D. Martinez	0.347	1.065
4	Jose Ramirez	0.343	1.045
5	Nolan Arenado	0.324	0.981
6	Matt Carpenter	0.322	0.975
7	Aaron Judge	0.316	0.946
8	Freddie Freeman	0.315	0.938
9	Jesus Aguilar	0.311	0.950
10	Eugenio Suarez	0.308	0.930
11	Paul Goldschmidt	0.307	0.920
11	Manny Machado	0.307	0.922
13	Francisco Lindor	0.306	0.925
14	Bryce Harper	0.300	0.895
14	Brandon Nimmo	0.300	0.890
16	Alex Bregman	0.299	0.893
17	Andrew Benintendi	0.296	0.880
17	Christian Yelich	0.296	0.886
17	Nick Markakis	0.296	0.878
17	Shin-Soo Choo	0.296	0.869