애런 놀라와 투수 bWAR 평가방식의 문제점

베이스볼 레퍼런스 기준, 2018년 현재까지 투수 WAR 1위는 애런 놀라이다. 그의 WAR는 벌써 8.9이며, 맥스 슈어저(8.0)나 제이콥 디그롬(7.4)보다도 더 높다. 반면, 팬그래프 기준으로, 애런 놀라의 WAR는 5.4에 불과하며, 맥스 슈어저(6.0)와 디그롬(6.9)보다 낮다. 애런 놀라의 bWAR가 다른 투수보다 유독 더 높게 나타나는 이유는 무엇일까? 우리는 이를 신뢰해도 될까? 애런 놀라의 RA9는 2.13이다. 즉, 그는 9이닝당 2.13점을…

  • Share on Tumblr

2016년 박병호의 메이저리그 예상 성적은?

이전에 마이크 트라웃과 브라이스 하퍼 등의 2016년 성적을 예측해봤다. 이번에는 내년부터 메이저리그에서 뛰게 될 박병호의 성적을 예측해보자. 그는 아직 메이저리그 경력이 없으므로, KBO에서의 성적을 기반으로 예측해야 한다. 메이저리그가 아닌 다른 리그의 성적을 바탕으로 메이저리그 성적으로 전환하기 위해서, 빌 제임스의 MLE(Major League Equivalency) 개념을 활용해보자. 대략적인 방법은 다음과 같다. 다른 리그에서의 성적을 해당 구장의 파크팩터로 보정한다. 조정된…

  • Share on Tumblr

강정호의 DRS와 UZR 수비 스탯

최근 강정호의 활약이 두드러진다. 특히 현재까지(~8/5) 3.3의 bWAR를 기록중인데, 이는 메이저리그 전체 30위 수준의 매우 우수한 성적이다. 반면 fWAR는 2.7인데, bWAR와 약간의 차이를 보인다. 이는 WAR 계산 시 사용하는 수비 스탯이 서로 다르기 때문이다. bWAR는 DRS를, fWAR는 UZR을 기반으로 계산한다. 그렇다면 두 수비 스탯은 서로 어떤 차이가 있을까? DRS와 UZR은 모두 해당 포지션에서, 리그 평균적인…

  • Share on Tumblr

2015년 홈런 생산력(HR+) 순위

2015년 타자의 홈런 생산력 스탯(HR+)을 확인해보자. 해당 스탯은 타자의 타수당 홈런 개수를 리그 평균값과 파크 팩터로 조정한 것이다. 계산 방법은 다음과 같다. HR+ = 100 x ( HR / AB ) / ( Lg HR / Lg AB ) / ( HR PF ) 100타수 이상을 기록한 타자들의 7/31 성적 기준으로, 올 시즌 HR+ 순위는 다음과…

  • Share on Tumblr

홈구장 이점(Home field advantage)은 정말 존재하는가?

홈구장 이점(Home field advantage)은 정말로 존재할까? 존재한다면 그 효과는 어느정도일까? 2014년 메이저리그 모든 팀의 성적을 기준으로 이를 확인해보자. 베이스볼 레퍼런스에 의하면, 작년에 진행된 2430 경기 중에서 홈 팀이 거둔 성적은 1288승 1142패이다. 53%의 비교적 높은 승률이며, 반대로 원정 팀은 47%의 승률에 그친 것이다. 그렇다면 이 3%의 추가 이득을 홈구장 이점에 의한 것이라고 해석할 수 있을까?…

  • Share on Tumblr

새로운 투수 스탯 DRA와 페드로 마르티네스

얼마 전 베이스볼 프로스펙터스의 Jonathan Judge가 DRA(Deserved Run Average)라는 투수의 새로운 스탯을 소개했다. 기존 RA9나 ERA와 같은 스탯을 좀 더 보정하여, 보다 상황 중립적인 환경에서 9이닝당 해당 투수가 마땅히 실점했어야 할 점수를 구한 것이다. 세부적인 계산 과정은 다음과 같다. Step 1: 먼저 투수가 타자에 대해 허용한 각종 이벤트에 대해서, 매번 기대 실점(Run expectancy)을 부여하여 더한다. 각…

  • Share on Tumblr

클레이튼 커쇼의 2015년 페이스와 xbFIP

현재 LA다저스 클레이튼 커쇼의 시즌 초반 페이스가 주춤하다. 현재까지 1승 2패, 그리고 3.73의 ERA를 기록 중이다(~5/1). 그러나 그의 FIP는 2.87로 비교적 준수한 편이고, 더욱이 xFIP는 무려 1.98에 불과하다. (참고로 SIERA는 2.19이다.) 이를 앞으로 커쇼의 성적 반등 가능성으로 해석할 수 있을까? 이번에는 FIP나 xFIP 말고, 조금 더 다른 관점으로 투수의 성적을 해석하는, xbFIP라는 스탯으로 커쇼를 평가해보자. xbFIP(extra-base,…

  • Share on Tumblr

투수 fWAR 산출 방법에 대한 변경사항

이전에 투수의 FIP 및 이를 바탕으로 한 fWAR 계산 방법을 소개했다. 그런데 기존 방식의 정확도를 높이기 위해 팬그래프닷컴은 투수의 fWAR 계산 방식을 약간 수정할 예정이다. 1)번은 팬그래프닷컴 커뮤니티에 Noah Baron이 제안한 내용이며, 2)번은 Tom Tango가 제안한 것이다. 수정사항은 아래의 두 가지이다. 1. 파크팩터 기존에는 투수의 FIP를 파크팩터로 조정할 때, 득점 기반으로 산출된 파크팩터로 계산하였다. 하지만 FIP는…

  • Share on Tumblr

2014년 강정호의 타격 생산력은 얼만큼 뛰어났나?

얼마 전 Bradley Woodrum이 팬그래프닷컴에 강정호의 2014년 성적을 소개했다. 거기서 그는 wOBA+ 스탯을 활용하여 선수들의 타격 능력을 비교했는데, wOBA+는 파크팩터가 고려되지 않은 간단한 wRC+이며 OPS+보다는 우수한 스탯이라고 언급했다. 여기에서 쓰인 wOBA+ 스탯 계산은 다음과 같다. wOBA+ = ( wOBA / 리그 wOBA ) x 100 강정호의 2014년 wOBA+는 142인데, 메이저리그의 앤드류 맥커친이 168의 wRC+를 기록했다는 점을 고려하면…

  • Share on Tumblr

ERA+, ERA-, 그리고 ERA#

우리는 조정 평균자책점(Adjusted ERA, ERA+)에 익숙하다. 투수의 9이닝당 평균자책점을 리그 평균값과 파크팩터로 조정한 값이며, 정확한 계산 방법은 다음과 같다. ERA+ = 100 x ( 리그 ERA / ( ERA + ( ERA – ERA x PF ) ) ) 파크팩터 보정 부분을 생략한다면, 결국 리그 평균의 ERA 값을 투수의 ERA와 비교하여, 100을 기준으로 얼마나 더…

  • Share on Tumblr