안녕하세요. 세이버에 관심을 가진지 좀 되었는데, 특정 투수 vs 타자간 대결에서 어떤 이벤트가 발생할 확률에 관한 자료가 있나요? 출루율과 피출루율을 통해 해당 타석에서 출루를 허용할 확률을 뽑는다던가… 관련한 자료를 아직 찾지 못해 궁금하네요. 개인적인 생각으로는 두 변수의 기하평균에 가까울 것 같긴 합니다.
코딩해서 만드는건 아주 어렵지는 않을 것 같은데, 굳이 컴퓨터 붙잡지 말고 야구 시청하면서 간단하게 투수와 타자, 후속타자들 고전스탯만 보고도 대충 암산해서 번트를 댈 가치가 있는지 알 수 있도록 잘 가공된 수식을 얻어보는게 제 작은 목표였습니다. 덕분에 막혔던 부분이 해결되었으니 해볼만 해졌네요.
이 블로그의 포스트를 많이 읽어봤다고 생각했는데, 이건 발견 못했네요. 제가 관심 가지는 부분은 이걸 응용해서 번트를 댈 가치가 있는 상황인지 바로 계산해내는 것이였습니다. Markov chain을 응용하면 가능할 것이라고 생각하는데, 어떻게 생각하시는지 의견을 듣고 싶습니다. 아마 이런것도 누군가 이미 해봤겠지만…?
“The book”에 번트 가치 관련 상세한 분석 결과가 있긴 합니다. 그런데 출루율만으로 간단하게 암산으로 추정해보기 위해서는 RE를 이용하면 좋을 것 같네요. 노아웃 1루 상황에서 번트 성공으로 인한 RE 감소는 -.228인데, 이것은 약 .04 출루율일 때의 기대 득점과 동일합니다. 1아웃 1루 상황에서 번트 성공으로 인한 RE 감소는 -.229인데, 이 때는 .13 출루율일 때 기대 득점과 동일합니다. 따라서, 간단히 이 정도의 출루율을 기점으로 “어렴풋이” 생각해볼 수는 있겠지요. 다만, 1점의 득점 가치라는 것은 득실점이나 이닝 등의 상황 에 따라 중요도가 매우 달라지니, WE를 활용하는게 바람직해 보입니다.ㅎㅎ
그것도 맞습니다. RA9와 FIP의 갭을 줄이지 못합니다. 그것이 목적인 스탯도 아니고요. RA9를 중립적인 상황으로 보정하는 정도의 수준이라 보면 될 것 같습니다.ㅎㅎ 그리고 아직 직관적으로 이해가 안 되는 결과값의 사례가 다수 있는데, 이 부분에 대한 설명이 필요합니다.
1200은 통계적 성질을 바탕으로 고안된 상수값입니다.
일반적으로 타자의 300타석을 관찰하면, r=0.5정도의 신뢰도 계수를 얻는다고 알려져 있습니다.
따라서 3년간 100타석씩 관찰했을 때 r=0.5가 되어야 하는데, 위의 가중치(5/4/3)를 곱하면 1200타석이 됩니다. 따라서 상수값을 1200으로 하여 3년간 100타석의 데이터가 정확히 r=0.5를 갖도록 한 것입니다.
전체 선수들의 성적을 놓고 봤을 때, 2013년 추신수의 성적은 (긍정적으로) 극단치를 보인 사례입니다. 이러한 경우 다른 변수(2014년)에서는 보다 덜 극단적인 값을 보이는 통계적 성질이 있고, 이를 평균으로의 회귀라고 합니다.
“16%를 평균값으로 회귀시킨다”는 것은 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있습니다.
“원래값x(1-0.16)+평균값x0.16”, 즉, 원래값의 16% 정도를 평균값으로 가깝게 조정하는 것입니다.
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