BABIP - 美國職棒

前幾篇討論XB的打擊,扯到BABIP,來看看那些因素會影響BABIP,

我抓的樣本是2006~2016年間至少有3000個打席以上的打者,共196個選手,
可能有選手一整年因為運氣好,BABIP高,但是如果有3000個打席,運氣影響到
的部分就微乎其微,而且有196個選手,我想得到的結論是OK的

BABIP的一般會落在.290~.310之間LD%則是20%,HD%跟PULL%平均值,我就查不到了
故我直接用這196個選手的中位數來代替我想應該差不了多少

中位數
LD% 20%
BABIP .307
HD% 31%
Pull% 40.4%
Cent 34.6%
Oppo% 25.1%

LD%我去查一般選手平均值也是20%,所以我想用中位數當平均值OK的
Pull% Cent% Oppo%這三個取中位數,所以加起來不會剛好100%,但差不了多少

來看BABIP前30高的打擊內容

# Name BABIP LD% Pull% Cent% Oppo% Soft% Med% Hard%
1 M. Trout .357 22.3 % 35.2 % 35.9 % 28.9 % 14.1 % 49.0 % 36.9 %
2 J. Votto .354 25.1 % 35.1 % 34.4 % 30.6 % 11.3 % 51.7 % 37.0 %
3 A. Jackson .350 24.1 % 34.9 % 36.2 % 29.0 % 12.2 % 57.9 % 29.9 %
4 M. Cabrera .349 22.1 % 38.4 % 33.3 % 28.3 % 11.7 % 48.4 % 39.9 %
5 J. Mauer .346 24.2 % 28.6 % 37.5 % 33.9 % 10.3 % 55.7 % 33.9 %
6 S. Choo .345 21.6 % 39.2 % 34.9 % 25.9 % 11.6 % 54.6 % 33.8 %
7 D. Fowler .344 22.4 % 39.7 % 35.0 % 25.3 % 17.3 % 52.8 % 29.9 %
8 D. Jeter .341 19.5 % 30.6 % 36.5 % 32.9 % 15.6 % 57.7 % 26.8 %
9 D. Wright .341 22.5 % 37.5 % 33.9 % 28.6 % 13.8 % 51.4 % 34.8 %
10 M. Kemp .341 22.1 % 42.0 % 34.8 % 23.2 % 11.8 % 52.8 % 35.4 %
11 M. Bourn .340 21.6 % 34.8 % 37.3 % 27.9 % 16.7 % 60.0 % 23.3 %
12 H. Kendrick .339 20.5 % 31.9 % 38.0 % 30.1 % 13.0 % 55.9 % 31.1 %
13 M. Holliday .337 19.1 % 34.6 % 36.0 % 29.4 % 14.4 % 49.9 % 35.8 %
14 R. Braun .336 18.5 % 37.4 % 35.5 % 27.1 % 16.8 % 47.2 % 36.0 %
15 M. Young .335 23.5 % 27.9 % 38.6 % 33.5 % 11.5 % 57.2 % 31.3 %
16 C. Gonzalez .335 19.5 % 40.4 % 35.1 % 24.5 % 18.5 % 46.9 % 34.6 %
17 D. Stubbs .335 18.1 % 42.0 % 34.6 % 23.4 % 18.7 % 51.4 % 29.9 %
18 F. Freeman .335 26.9 % 39.7 % 34.7 % 25.6 % 12.2 % 50.6 % 37.2 %
19 A. McCutchen.335 21.0 % 42.9 % 35.1 % 22.0 % 13.9 % 48.8 % 37.3 %
20 I. Suzuki .333 20.3 % 29.6 % 38.0 % 32.4 % 23.0 % 57.4 % 19.6 %
21 M. Ordonez .332 20.3 % 36.5 % 32.9 % 30.6 % 13.7 % 56.6 % 29.8 %
22 J. Hamilton .331 21.9 % 38.1 % 34.2 % 27.7 % 13.5 % 54.0 % 32.5 %
23 J. Altuve .330 21.6 % 39.9 % 37.6 % 22.5 % 17.1 % 58.3 % 24.6 %
24 D. Lee .330 21.2 % 38.0 % 33.7 % 28.3 % 11.5 % 52.1 % 36.5 %
25 J. Upton .329 19.5 % 36.9 % 35.7 % 27.4 % 17.5 % 48.1 % 34.4 %
26 C. Crawford .329 20.3 % 34.4 % 36.1 % 29.5 % 16.4 % 57.0 % 26.6 %
27 F. Sanchez .329 23.7 % 35.8 % 34.2 % 30.0 % 15.0 % 62.2 % 22.8 %
28 H. Ramirez .328 18.9 % 39.8 % 34.8 % 25.5 % 17.4 % 49.5 % 33.1 %
29 C. Headley .326 21.7 % 44.7 % 33.5 % 21.7 % 15.0 % 54.2 % 30.8 %
30 B. Abreu .325 21.2 % 34.7 % 36.0 % 29.3 % 12.1 % 56.2 % 31.8 %

1. 打擊太偏PULL%是否會降低BABIP
從上面30個來看,PULL%高於平均(40.4%)的只有4個,Matt Kemp,Carlos Gonzalez,
Andrew McCutchen,Chase Headley我想這樣假設是道理的,畢竟太偏哪個方向,
對面防守肯定會佈陣,對吧?

而PULL%過高的是否BABIP低呢?這個要另一個圖表,而上面的圖表還會用到,故
這個問題我留到最後

2. LD%跟HD%是否會影響BABIP?

LD%大部分選手都不會比平均20%多太多,HD%(31%)則會比較明顯,故我直接看HD%,上面4個
偏拉打的HD%都不低,Matt Kemp(35.4%),Carlos Gonzalez(34.6%),
Andrew McCutchen(37.3%),Chase Headley(30.8%),有三個遠高於平均,
Chase Headley比較特別,他偏拉打,且HD%略低於平均,且速度也不快,但我想整體而言,
HD%高會影響BABIP是肯定的,畢竟打得越強勁當然越可能穿越防線

3. 速度是否會影響BABIP?

幾個高BABIP而HD%卻低於平均的打者,Austin Jackson(29.9%), Dexter Fowler(29.9%),
Derek Jeter(26.8%), Michael Bourn(23.3%), Drew Stubbs(29.9%),
Ichiro Suzuki(19.6%), Magglio Ordonez(29.8%),
Jose Altuve(24.6%), Carl Crawford(26.6%),Freddy Sanchez(22.8%),
Chase Headley(30.8%)

除了Chase Headley(30.8%)的HD%跟平均差不多,Ordonez略低平均,其他的都是快腿,
鈴木一朗HD%低得誇張,可見他的速度跟邊打邊跑的打擊真的完全顛覆傳統棒球的打法

最後回到剛剛的問題,而PULL%過高的是否BABIP低呢?

請看下表,PULL%前30高的選手只有Jason Bay .302(低於平均)跟Chris Davis (.319)高於
3成,Davis我想是因為他打的LD很多又強勁吧 (LD%: 23.3%, HD%: 36.6% )

# Name Team BABIP LD% Pull% Cent% Oppo% Soft% Med% Hard%

1 C. Pena .266 17.7 % 53.2 % 29.0 % 17.8 % 15.8 % 44.7 % 39.5 %
2. C. Santana .267 18.6 % 53.1 % 29.6 % 17.3 % 19.1 % 48.5 % 32.5 %
3 C. Young .274 18.7 % 52.4 % 30.6 % 17.0 % 21.1 % 47.4 % 31.4 %
4 M. Teixeira .279 19.8 % 51.7 % 30.8 % 17.4 % 15.1 % 48.9 % 36.0 %
5 J. Rollins .272 20.0 % 50.5 % 31.1 % 18.4 % 17.7 % 53.5 % 28.9 %
6 E. Encarnacion.272 18.8 % 50.4 % 31.3 % 18.4 % 19.1 % 48.7 % 32.2 %
7 C. Beltran .295 20.2 % 49.8 % 31.8 % 18.4 % 14.9 % 49.9 % 35.2 %
8 J. Willinghan .291 18.7 % 49.7 % 31.2 % 19.1 % 15.7 % 48.7 % 35.6 %
9 R. Doumit .298 20.0 % 49.4 % 32.8 % 17.8 % 15.1 % 52.3 % 32.6 %
10 C. Granderson .298 21.2 % 49.4 % 30.0 % 20.7 % 15.0 % 51.6 % 33.4 %
11 J. Bay .302 17.0 % 49.3 % 32.0 % 18.7 % 13.3 % 54.3 % 32.4 %
12 J. Lopez .277 18.6 % 48.9 % 30.0 % 21.1 % 17.5 % 57.9 % 24.7 %
13 D. Uggla .283 16.6 % 48.8 % 32.0 % 19.2 % 16.8 % 51.1 % 32.1 %
14 P. Konerko .290 21.4 % 48.1 % 29.6 % 22.3 % 14.2 % 53.1 % 32.8 %
15 C. Quentin .255 15.8 % 47.6 % 31.7 % 20.7 % 17.6 % 49.3 % 33.1 %
16 A. Dunn .283 20.4 % 47.2 % 30.8 % 22.0 % 15.5 % 46.5 % 38.1 %
17 J. Bautista .265 15.5 % 47.2 % 31.8 % 21.0 % 17.2 % 48.1 % 34.7 %
18 N. McLouth .277 19.1 % 47.0 % 32.4 % 20.7 % 18.2 % 53.7 % 28.1 %
19 A. Pujols .282 18.1 % 46.9 % 34.8 % 18.3 % 14.9 % 48.3 % 36.9 %
20 N. Swisher .290 20.3 % 46.8 % 30.2 % 23.0 % 14.4 % 51.7 % 33.9 %
21 G. Jones .284 19.2 % 46.7 % 31.8 % 21.5 % 16.4 % 50.5 % 33.2 %
22 C. Rasmus .297 20.1 % 46.5 % 30.2 % 23.3 % 16.6 % 47.9 % 35.5 %
23 M. Reynolds .299 17.5 % 46.5 % 31.6 % 22.0 % 19.1 % 46.2 % 34.7 %
24 C. Davis .319 23.3 % 46.3 % 29.3 % 24.4 % 11.8 % 51.6 % 36.6 %
25 A. Ramirez .290 19.5 % 46.2 % 33.0 % 20.8 % 22.9 % 54.0 % 23.1 %
26 A. Huff .286 17.0 % 46.2 % 33.1 % 20.8 % 18.1 % 51.6 % 30.3 %
27 I. Kinsler .288 20.6 % 46.2 % 32.7 % 21.2 % 18.0 % 53.6 % 28.4 %
28 B. Zobrist .295 19.6 % 46.1 % 33.5 % 20.3 % 16.3 % 54.2 % 29.4 %
29 M. Olivo .298 17.2 % 46.0 % 32.7 % 21.3 % 21.1 % 50.1 % 28.8 %
30 L. Scott .291 18.3 % 45.9 % 31.9 % 22.2 % 16.8 % 49.2 % 34.1 %

結論:
1. 擊球落點分散是BABIP高的主因
2. 打的球夠強勁跟跑壘速度也能影響BABIP

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秦仲海: 去你媽的狗雜碎少說兩句不嫌吵！

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