Mar.18 中信:兄弟 5:2
筆者認為這是場不錯看的比賽,而覺得不錯看的理由是在於兩隊總教練的調度與戰術思維比起以往算是讓人舒服了點,雖然自己還是覺得有點小瑕疵就是。
先談贏球的中信,掌握換投時機的思維讓人感覺果斷,可善用多位品質佳的本土投手這項優勢是中信今年戰績要起飛必須要掌握的;不過,筆者並不喜歡八局上謝長亨總教練要王信民在一二壘有人、無人出局時執行觸擊戰術,基本上,王信民已在去年證明自己是個有打擊能力的捕手,也拿下最佳九人,今天前三次打擊還有兩隻安打,但讓一個五棒打者在這場比賽去做觸擊是個有點奇特的作法。
即使後來中信打下了大局,個人並不會改變不喜歡這個戰術的初衷。
兄弟方面,個人相當讚賞該隊在第七局就換下疲憊的先發投手,即使接下來兩個本土中繼投手表現出了狀況,但那是調度的結果出了問題,而非調度的思維,這是不同的兩件事;但九局下半王光輝總教練並沒有在落後三分時,將郭一峰換代打讓人有點驚訝;郭是個生涯打擊率不到兩成的捕手,即使今天打了支二壘安打,也不會馬上讓人改變他是個較弱打者的過往刻板印象,除非王總教練認為板凳上的其他打者狀況都沒有比郭一峰來的好,但這個想法要說服人,坦白說有點難度。
如果,要為這兩隊總教練今天的調度給個分數,筆者會願意給「前八局」的兄弟隊稍微高一點點的分數;這並非個人是兄弟球迷的關係,而是中信換投調度雖然讓人大為激賞,但畢竟好投手多本就是他們現有的優勢,如果沒有善用反而易啟人疑竇;而兄弟的本土中繼投手雖然現階段強度較弱,教練團還是用了,即使結果不好,不過不讓先發投手苦撐崩盤的新思維在近年的兄弟隊比較少看到,這實屬難得;希望這一點能繼續保持,而非像以往一曝十寒,一有戰績壓力馬上又恢復苦操先發投手的常例。
不過兩位總教練在筆者心中的分數差距在最後半局王光輝總教練最後沒有換代打的情況下又稍稍的拉近了,要不然,就給個同燈同分好了,哪邊也不得罪。 :)
Sunday, March 18, 2007
[Baseball] Comment on Whales/Elephants Game
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8 comments:
我沒有在看 CPBL,雖然 CPBL 是陪著我長大的東西,可是在我長大以後,CPBL 卻沒有跟上來。
我不很清楚 王信民 究竟有多好,但如果 謝總 的 SH 是下達在 Game tied、Top 8th、runners on 1st & 2nd 的話,我倒認為那是 "勉強" 可以接受的。事實上,謝總 這個決定在成功執行後替球隊增加了 0.004 ~ 0.007 wins。
Morikawa:
如果以去年的總成績來看,中信昨天的 lineup 中就屬王信民的 OPS 最高了,有 0.808 (比留用的洋打者還高。)
基本上,中信這一兩年並不是一個擅長打擊的球隊,今年的開季分析也是差不多的看法,所以說我並不是很喜歡那個觸擊的原因就是這樣,因為總教練是要求自己陣中屬一屬二的打者去做觸擊,何況對方當時的投手去年 ERA 快到 5。
即使那個情況一般看起來似乎「可以」作觸擊,我還是不喜歡,不過我不會認為那個戰術是個「錯誤」就是了。
BTW,我對你那個增加 0.004~0.007 Wins 的數據來源感到好奇,是 CPBL 的 Win Expectancy Matrix 嗎?
如果我知道是 .808 在 CPBL 還被授意觸擊,我的意見也會和你相同:.808 在 CPBL 好像挺頂尖的。
0.004 ~ 0.007 不是 CPBL 的 WE Marix,我沒這麼有心,這只是從 3.75 ~ 4 runs per game 的得分環境中取出來參考的而已。我不曉得有沒有算錯,但我訝異那個結果 -- 因為想像中覺得那個 SH 所帶來的 WE Added 應該沒這麼少....
Anyway,多謝你的幫忙,Woolner 的 LI 的事你不用太費心,如果哪天你看到了,寫在你的 Blog 上和大家分享的話,我自然有機會看到。
PS:你好像沒有把 comment 的 word verification 功能給打開....
Morikawa:
從善如流,你講的那個功能我加了 (原本沒 enable it)。
BTW, 那天查了一下 BP 去年的 Win Expectancy Matrix,在 MLB,八局上雙方平手且客隊進攻, 從 0 out/12- 到 1out/-23,客隊的 Win Expectancy 反而是下滑的。 (從 0.8000 掉到 0.7143)
如果沒有查錯資料的話,這結果跟我原本的認知比較接近,我一開始是認為這個觸擊戰術對增加該場比賽客隊最終獲勝機率沒什麼幫助,或者也可以說,我始終不認為這個狀況下讓一個強棒作觸擊會對球隊最終獲勝有幫助。
不過畢竟手上沒有 CPBL 的資料,不知道 Win Expectancy Matrix 在這個聯盟會長的怎樣?所以說我會對你的數據與結論感到很好奇的原因在這。 :p
Hi GoTribeYang,
我也到 BP 的網站上查了一下,turns out 你說的並沒有錯,我 "預期" 你是用 06 年的 ML 資料,但我也發現了一些有趣的訊息在那個 WE Matrix 裡。
請用 INNING 與 TM_BAT 來做 ASC 的排序,在 Run_diff 為 0 的地方,你會發現在 7 局、0 out、跑者 023、主隊攻擊時,WE 顯示的是 1.00 (以上面的方式排序後,這一列在 #321)。
WE 絕對不會有也不該有 deterministic 的情況!會造成這種結果的原因其一在於 BP 只提供了單年 -- 也就是 "06" 年的資料;其二是主隊在 7 局下進攻時,無人出局攻上 2、3 壘的次數用想的也知道 "很少",所以我可以肯定 BP 的 WE Matrix 仍然只是 single year empirical data,而單年資料會讓 WE 這個特殊分佈的樣本空間過小,使這項 stat 失去參考價值。It's just result, not helpful in decision making.
小樣本空間的另一缺點就是容易產生 counter intuitive 的問題,再以 06 年這個 WE Matrix 做例子,以下分別表示的是在 Run_Diff = 0 下客隊在 9 上進攻的 3 種不同的 WE:
9 0 100 -> 0.5455
9 0 020 -> 0.4561
9 0 003 -> 0.5000
Does that mean among the above 3 situations, "Zip out, Top 9th, single runner on 1st" would commit the largest winning expectancy?
HELL NO!
這暗示著:WE 的取得光靠多年的 empirical data 也是不夠的 (就算你把上面那 3 個情況的資料擴大到近半個世紀,結果恐怕還是一樣),這是因為很多被 "高 WE" 的情況在 "真實世界" 的發生機會是 "極少" 的 (比如說 9 局上、平分、無人出局攻上 3 壘就是一種 rare situation with high WE),所以 WE 除了 sample size,另一個重點是:reasonable simulation。
WE 與 RE 的世界都可以由 1-state Markov Chain 出發去 simulate,甚至可以在 state 與 state 間做 linear fitting。也因此除了參考 empirical data 以外,剩下 "樣本數不足" 的 rare situation 必須用 simulation 去補足、或是用 model 去 figure out,這是我的想法與作法。
不過我認為你不用太在意數字的本身代表的意義,僅僅 0.004 ~ 0.007 的 WE Added 拿來探討在 "Game tied, top 8th、runners on 1st & 2nd 時該不該執行 SH" 的話,應該不會是顯著 (significant) 的,當然,也有可能是我的結果本來就是錯的!
Nonetheless, that's an appropriate moment to execute 1-run strategy, I guess...
事實上這些 WE 的問題 Keith Woolner 在 BP 2006 裡似乎談過,但他並沒有公布他精算過後 "Win Expectancy Frame" 的結果在網路上,所以你的 comment 讓我想起來 Woolner 欠我們讀者的另一樣東西....
我也許是有病,但是在 BP 做了兩、三年的 subscriber 後,對於這種 "I give you, and you'll like it." 的情況不太願意接受。當然,我不可能比 BP 那些人高明,否則我還做什麼 free blogger?
Hi Morikawa:
great thinking & attitude toward these domain knowledge :)
BTW,我也得說我對 BP 餵給我的資料,目前幾乎仍是處在照單全收的狀態;其實更久之前,剛接觸到無論是 Bill James 或者是 BP 的東西時都會習慣性的懷疑一下 (畢竟那時候剛從學校出來,做研究的態度總要稍微展現一下),但是後來深入研究他們的東西才發現原來那些懷疑點他們早就考慮進去了。
所以在變的更高竿之前,我或許還是只能當一個 Sabermetrics 的忠實信仰者,以及適時的引用者,對於一些未完全 public 的數據來源,有時候或許有一思思的懷疑,但最終總會報著得過且過的心理 ...
不過從你這邊又學到了不少東西。
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