鱒魚本季報銷 - 棒球

By Heather
at 2019-09-16T11:34

Table of Contents

噓 saidon: war這種為了量化而被製造出來的狗屁數據還是算了八 09/16 08:20

查了一下過去5年的MVP得主

2018年

美聯：Mookie Betts 狗屁數據（以下簡稱狗屁）10.1（美聯第一）

國聯：Christian Yelich 7.6狗屁（國聯第四，前三名都是投手）

2017年

美聯：Jose Altuve 8.1狗屁（美聯第二第一名是Kluber）

國聯：Giancarlo Stanton 7.9狗屁（國聯第一）

2016年

美聯：Mike Trout 10.5狗屁（美聯第一）

國聯：Kris Bryant 7.6狗屁（國聯第一）

2015年

美聯：Josh Donaldson 8.5狗屁（美聯第二，第一名是Trout）

國聯：Bryce Harper 10.0狗屁（國聯第一）

2014年

美聯：Mike Trout 7.6狗屁（美聯第二第一名是Kluber）

國聯：Clayton Kershaw 8.2狗屁（國聯第一）

以上狗屁數據皆採用Baseball-Reference的版本

雖然WAR在你眼中可能是狗屁數據，不過跟MVP得主感覺還蠻有關聯的

其實我比較好奇的是好像很多人討厭WAR，上次還有一個看到WAR就崩潰叫我滾去MLB版的...

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Tags: 棒球

All Comments

By Steve
at 2019-09-16T19:58

war這種為了量化而被製造出來的狗屁數據還是算了八

By Connor
at 2019-09-21T00:07

看起來狗屁數據多少還有些被採用

By Erin
at 2019-09-25T12:05

我底下有說拉 war就是個用硬湊的方式湊到一個乍看之下可以

By Ula
at 2019-09-30T03:09

射出來

By Zenobia
at 2019-10-02T00:18

去自如

By Sarah
at 2019-10-03T07:19

把球員貢獻程度拿來量化的數字

By Ophelia
at 2019-10-07T00:23

br的投手WAR失真啦，之前就有大大講過了 V中比Minor低是怎樣

By Lauren
at 2019-10-10T14:12

但說硬湊也不至於吧最簡單全隊WAR加起來驗算就知道了啊

By Connor
at 2019-10-13T07:55

但其實MVP一般都是野手在拿投手準不準這邊隨便

By Todd Johnson
at 2019-10-16T12:25

WAR = (Batting Runs + Base Running Runs + Fielding R
uns + Positional Adjustment + League Adjustment +
Replacement Runs) / (Runs Per Win)

By Eartha
at 2019-10-17T05:23

臉腫腫的

By Agatha
at 2019-10-21T06:13

是硬湊嗎不至於有參考價值

By Callum
at 2019-10-23T13:28

野手：投手就去搶CY啦..

By Wallis
at 2019-10-27T17:16

https://library.fangraphs.com/war/war-position-playe
rs/

By Eartha
at 2019-10-30T20:03

直接問個問題如果不看WAR如何衡量球員對球隊的貢
獻?

By Bethany
at 2019-11-03T13:31

進階數據是為了解決傳統數據的缺陷像ERA/FIP

By Wallis
at 2019-11-05T20:46

你說進階是硬湊可是傳統數據也有問題啊

By Vanessa
at 2019-11-06T08:19

自己不會算數據就在說硬湊

By Zora
at 2019-11-09T14:30

我知道崩潰叫人滾去MLB板的是誰XD

By Tristan Cohan
at 2019-11-10T18:32

拜託那堆adjustments就已經是硬湊了不然那堆數字你以為
是某個依照自然法則憑空出現的?

By Hedda
at 2019-11-14T08:12

那某人倒是提出個不硬湊的數據來看看

By Caitlin
at 2019-11-17T01:55

野手有wOBA派的

By Thomas
at 2019-11-18T14:22

那你覺得棒球發明又是自然法則了XD？這什麼鬼

By Gilbert
at 2019-11-19T18:10

狗屁數第1是MVP的機率不算高啊

By Necoo
at 2019-11-19T22:49

然後回答sustainer的問題 war最大的盲點就於硬是要把貢獻
這種不能用數字量化的東西給量化

By Yuri
at 2019-11-23T14:19

60%

By Callum
at 2019-11-28T02:18

這根賽揚公式一樣啊球員的傳統數據好到一個程度的時候

By Ida
at 2019-11-28T18:56

你套那公式得到的前幾名就會是那幾個球員可是你真的要用

By Ida
at 2019-11-30T02:08

那0.1,0.2的war差距硬是去分誰比誰貢獻大?算了八

By Robert
at 2019-12-03T13:35

那放個大絕以後也不用mvp賽揚甚至名人堂票選了直接套公式

By Franklin
at 2019-12-07T04:29

狗屁歸狗屁不是要捨棄而是希望更優化

By Damian
at 2019-12-11T08:04

沒有什麼數據是完美的但不至於狗屁等級吧

By Barb Cronin
at 2019-12-12T20:44

連人力都省了球迷也不用在季末為了誰該得獎吵半天

By Ursula
at 2019-12-15T12:05

隔壁名人堂是看公式啦

By Franklin
at 2019-12-18T16:58

XD 你的核心是直接把"貢獻"不能量化來講WAR沒用
這跟大不大絕有什麼關係

By Damian
at 2019-12-19T09:30

啊如果沒有一個客觀的比較標準誰好誰壞是我覺得喔

By Margaret
at 2019-12-20T12:31

還有這些數據每年都會因為聯盟的平均水準做調整
就是因為同樣一支三壘安打或盜壘

By Mary
at 2019-12-23T11:55

所以看到某人扯了半天還是沒有提出如何更有效評斷得獎
的標準很有趣呢

By Gary
at 2019-12-27T15:52

他的邏輯可能是不是我希望的球員得都是BullSXXt的

By Faithe
at 2019-12-30T11:57

在不同時空下會因為場地、守備人員能力而有不同意義

By Anonymous
at 2020-01-02T17:50

ERA怎麼沒被捨棄

By Irma
at 2020-01-05T08:05

100年前場地很爛，全壘打牆又很遠
在那年代打三壘安打跟現在打的三壘安打的貢獻會一樣?

By Zora
at 2020-01-09T03:15

WAR不是完美但至少目前是最好的參考數據

By Kama
at 2020-01-09T23:14

WAR連這一點都考慮進去了
啊我知道你不懂，你根本連WAR裡面到底在算啥都沒看過

By Puput
at 2020-01-11T15:39

每個數據都有優缺點，看個人怎麼解讀，不過直接說他
狗屁大概是放棄思考了

By Blanche
at 2020-01-14T07:30

我不需要提出啥'如何有效...'的標準阿因為1我又沒投票權

By Carolina Franco
at 2020-01-15T18:22

2要我投一定是傳統數據全部攤開來看
BBOY你也不懂拉不然你來解釋那些adjustment的定義

By Tristan Cohan
at 2020-01-18T01:50

原來是個只會批評的朋友啊

By Annie
at 2020-01-21T08:37

而且你說誰好誰壞都是那幾名
那幾名的誰好誰壞又要如何比較?

By Cara
at 2020-01-25T22:08

都覺得war狗屁了應該大部分傳統數據也不屑一顧了

By Ina
at 2020-01-30T20:01

還有不可量化又是為什麼不可量化?證明或論證呢?

By Sierra Rose
at 2020-02-02T15:25

跟你說拉數字看夠多就會知道啥數字是有意義的啥是硬湊

By Kelly
at 2020-02-03T23:08

真D滿準的

By Kumar
at 2020-02-06T08:34

那你把你認為合理的量化標準解釋一遍看看阿

By Thomas
at 2020-02-09T11:38

解釋也看不懂，解釋個狗屍。

By Connor
at 2020-02-12T03:43

我開始覺得你不屬於這時空的人了

By Yuri
at 2020-02-17T02:01

人家數據是用PLAY BY PLAY在統計的

By Tracy
at 2020-02-21T15:44

你會數據看得很多不就好棒棒=_=

By Adele
at 2020-02-21T17:48

有差嗎你很懂所謂的進階數據然後?

By George
at 2020-02-22T00:05

一口咬定貢獻不能量化欸XDD

By Leila
at 2020-02-25T10:13

那你的看多就懂又是懂什麼?
不能給出理性解釋是不是犯了訴諸權威的謬誤?
我是無法理解為啥不能量化啦

By Hardy
at 2020-02-27T08:15

你願意浪費時間解釋我會不願意浪費看xd?

By Charlotte
at 2020-02-27T15:25

來啦我就講WAR跑壘加權就好啦

By Yuri
at 2020-02-28T10:54

我猜他喜歡的球員war很低所以討厭這數據啦XDDD

By Ida
at 2020-03-02T09:45

真不巧我鱒粉誒

By Agatha
at 2020-03-04T12:02

大概是個看不懂的殺豬公吧XD

By Skylar Davis
at 2020-03-08T18:49

今天這個聯盟的選手在二壘上在三游滾地球能上三壘
的機率只有10%

By Lucy
at 2020-03-09T15:10

A選手在三游滾地球能跑上三壘

By Christine
at 2020-03-13T08:35

都馬是參考參考大家別太激動

By Ursula
at 2020-03-17T00:15

再根據PLAY BY PLAY的得分矩陣三壘有人平均可得1分
那這個A選手在這一次跑上三壘的行為就得到一分的加權
這樣懂？

By Ida
at 2020-03-17T20:52

人家數據都是一個一個PLAY BY PLAY算出來的
在那邊大絕講貢獻不能量化

By Emma
at 2020-03-18T12:40

A選手有能耐超越90%的人每次都多跑一個壘包
你告訴我傳統數據怎麼看
不懂就發問，不然就乖乖閉嘴

By Hedy
at 2020-03-19T01:21

不懂還在那大放厥詞很丟人

By Carolina Franco
at 2020-03-22T00:30

我是比較好奇如果支持傳統數據
那傳統數據的問題要如何避免?像ops中兩者的不等值

By Zora
at 2020-03-22T18:56

或者ERA的運氣問題這些不都是傳統數據無法解決的?

By Una
at 2020-03-24T09:00

還有，WAR連如果選手打了深遠飛球結果跑不上二壘
這一點在WAR都會扣分

By Eartha
at 2020-03-25T21:25

因為統計結果下打深遠飛球平均就是要站超過兩個壘包
所以你懂不懂加權係數在幹嘛了？

By Elma
at 2020-03-27T03:24

WAR的確不能表達一下但是已經是單一數據最全面了
一切

By Edwina
at 2020-03-30T02:46

花一堆時間看這串看到「要我投一定是傳統數據全攤開
來看」終於笑出來XDD

By Isabella
at 2020-04-02T10:23

你講的那串都只是定性上的觀念定量上的數字你怎麼算都只

By Madame
at 2020-04-03T05:41

能說這球員'大概在啥區段' 要細分排名?你在會算都算不了的

By Steve
at 2020-04-06T08:52

如果只看傳統數據，那就是20~30年前觀念的古董了，需要好
好保護起來，別亂放出來害人

By Edwina
at 2020-04-08T22:18

原來不能自己算出來的就不算數XDDDD

By Donna
at 2020-04-11T09:44

我其實比較好奇的是WAR有針對當前比數進行校正嗎

By John
at 2020-04-14T06:54

我電腦裡拿來算進階數據的傳統數據
比你看過的狗屁進階數據還要更多，謝謝

By Donna
at 2020-04-17T19:05

我也是看到「傳統數據全部攤開來看」這裡就嘴角上揚了.....

By Hedda
at 2020-04-22T13:18

aikotoba，現階段沒有把比賽在分數落差考量進去

By Frederic
at 2020-04-27T09:01

當然考量到分數落差很大時，落後方會派野手上去丟
導致領先方要打的投手水準變得更低，安打更沒有價值

By Bethany
at 2020-04-28T12:32

不過在這種情況下，通常領先方也會派上板凳上場
一消一長之下這個差異就沒有那麼明顯

By Charlie
at 2020-05-03T01:14

那我也請教一下saidon大大傳統數據攤開來看很好啊請問你要
孰優孰後? 哪個數據比較重要? 為何? 願聞其詳~~~

By Jessica
at 2020-05-07T08:23

不過我相信未來WAR公式只會越來越複雜

By Oliver
at 2020-05-07T14:28

因為現階段已經有可以將擊出球轉化成安打/守備機率

By Charlotte
at 2020-05-08T13:37

也就可以讓打擊/防守計算上多套一層模型

By Suhail Hany
at 2020-05-10T17:49

不過在公式更改之前，勢必要有更多年的統計才能證明
公式的調整係數無誤

By Isla
at 2020-05-13T12:18

「傳統數據全部攤開來看」就不用跟他浪費口水了啦，講
的好像傳統數據沒有缺陷或盲點一樣

By Iris
at 2020-05-14T08:44

感謝BBO大，長知識了，某人硬拗有夠難看

By Rachel
at 2020-05-15T07:52

不懂、不知道、不想進步，然後還死要硬凹

By Eartha
at 2020-05-16T06:24

被打臉還在那邊凹

By Jacob
at 2020-05-16T21:40

笑死你什麼咖洨你覺得是剝削寫信跟bill james講
啊

By Jacob
at 2020-05-18T10:55

傳統數據攤開看是什麼韓式解釋法?

By Linda
at 2020-05-21T00:58

鱒粉覺得WAR是狗屁嗯？

By Heather
at 2020-05-24T19:21

應該是很稀有的存在吧XDDD
鱒魚最常被提到的就是WAR 不能接受這點還說是鱒粉？

By Ivy
at 2020-05-26T06:34

傳統數據攤開來看誰不是？

By Susan
at 2020-05-28T10:13

如果全面屌打還需要看WAR幹嘛簡單多了嘛

By Isabella
at 2020-06-01T08:03

推BBO大專業

By George
at 2020-06-05T17:31

好了好了別吵了你自創數據WARsaidon 大家來跟WAR比較,ok?

By Suhail Hany
at 2020-06-09T13:11

不然人力判斷球隊貢獻會比較準嗎，還不是粉粉爽吹
誰誰就強

鱒魚本季報銷 - 棒球

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