鱒魚本季報銷 - 棒球

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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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All Comments

Steve avatarSteve2019-09-16
war這種為了量化而被製造出來的狗屁數據還是算了八
Connor avatarConnor2019-09-21
看起來狗屁數據多少還有些被採用
Erin avatarErin2019-09-25
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
Ula avatarUla2019-09-30
射出來
Zenobia avatarZenobia2019-10-02
去自如
Sarah avatarSarah2019-10-03
把球員貢獻程度拿來量化的數字
Ophelia avatarOphelia2019-10-07
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
Lauren avatarLauren2019-10-10
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
Connor avatarConnor2019-10-13
但其實MVP一般都是野手在拿 投手準不準這邊隨便
Todd Johnson avatarTodd Johnson2019-10-16
WAR = (Batting Runs + Base Running Runs + Fielding R
uns + Positional Adjustment + League Adjustment +
Replacement Runs) / (Runs Per Win)
Eartha avatarEartha2019-10-17
臉腫腫的
Agatha avatarAgatha2019-10-21
是硬湊嗎 不至於 有參考價值
Callum avatarCallum2019-10-23
野手:投手就去搶CY啦..
Eartha avatarEartha2019-10-30
直接問個問題 如果不看WAR如何衡量球員對球隊的貢
獻?
Bethany avatarBethany2019-11-03
進階數據是為了解決傳統數據的缺陷 像ERA/FIP
Wallis avatarWallis2019-11-05
你說進階是硬湊 可是傳統數據也有問題啊
Vanessa avatarVanessa2019-11-06
自己不會算數據就在說硬湊
Zora avatarZora2019-11-09
我知道崩潰叫人滾去MLB板的是誰XD
Tristan Cohan avatarTristan Cohan2019-11-10
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?
Hedda avatarHedda2019-11-14
那某人倒是提出個不硬湊的數據來看看
Caitlin avatarCaitlin2019-11-17
野手有wOBA派的
Thomas avatarThomas2019-11-18
那你覺得棒球發明又是自然法則了XD? 這什麼鬼
Gilbert avatarGilbert2019-11-19
狗屁數第1是MVP的機率不算高啊
Necoo avatarNecoo2019-11-19
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
Yuri avatarYuri2019-11-23
60%
Callum avatarCallum2019-11-28
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
Ida avatarIda2019-11-28
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
Ida avatarIda2019-11-30
那0.1,0.2的war差距硬是去分誰比誰貢獻大?算了八
Robert avatarRobert2019-12-03
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
Franklin avatarFranklin2019-12-07
狗屁歸狗屁 不是要捨棄而是希望更優化
Damian avatarDamian2019-12-11
沒有什麼數據是完美的 但不至於狗屁等級吧
Barb Cronin avatarBarb Cronin2019-12-12
連人力都省了 球迷也不用在季末為了誰該得獎吵半天
Ursula avatarUrsula2019-12-15
隔壁名人堂是看公式啦
Franklin avatarFranklin2019-12-18
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
Damian avatarDamian2019-12-19
啊如果沒有一個客觀的比較標準 誰好誰壞是我覺得喔
Margaret avatarMargaret2019-12-20
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
Mary avatarMary2019-12-23
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
Gary avatarGary2019-12-27
他的邏輯可能是 不是我希望的球員得都是BullSXXt的
Faithe avatarFaithe2019-12-30
在不同時空下會因為場地、守備人員能力而有不同意義
Anonymous avatarAnonymous2020-01-02
ERA怎麼沒被捨棄
Irma avatarIrma2020-01-05
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?
Zora avatarZora2020-01-09
WAR不是完美 但至少目前是最好的參考數據
Kama avatarKama2020-01-09
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
Puput avatarPuput2020-01-11
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
Blanche avatarBlanche2020-01-14
我不需要提出啥'如何有效...'的標準阿 因為1我又沒投票權
Carolina Franco avatarCarolina Franco2020-01-15
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
Tristan Cohan avatarTristan Cohan2020-01-18
原來是個只會批評的朋友啊
Annie avatarAnnie2020-01-21
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?
Cara avatarCara2020-01-25
都覺得war狗屁了 應該大部分傳統數據也不屑一顧了
Ina avatarIna2020-01-30
還有不可量化又是為什麼不可量化?證明或論證呢?
Sierra Rose avatarSierra Rose2020-02-02
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
Kelly avatarKelly2020-02-03
真D滿準的
Kumar avatarKumar2020-02-06
那你把你認為合理的量化標準解釋一遍看看阿
Thomas avatarThomas2020-02-09
解釋也看不懂,解釋個狗屍。
Connor avatarConnor2020-02-12
我開始覺得你不屬於這時空的人了
Yuri avatarYuri2020-02-17
人家數據是用PLAY BY PLAY在統計的
Tracy avatarTracy2020-02-21
你會數據看得很多不就好棒棒=_=
Adele avatarAdele2020-02-21
有差嗎 你很懂所謂的進階數據 然後?
George avatarGeorge2020-02-22
一口咬定貢獻不能量化欸XDD
Leila avatarLeila2020-02-25
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
Hardy avatarHardy2020-02-27
你願意浪費時間解釋 我會不願意浪費看xd?
Charlotte avatarCharlotte2020-02-27
來啦我就講WAR跑壘加權就好啦
Yuri avatarYuri2020-02-28
我猜他喜歡的球員war很低所以討厭這數據啦XDDD
Ida avatarIda2020-03-02
真不巧我鱒粉誒
Agatha avatarAgatha2020-03-04
大概是個看不懂的殺豬公吧XD
Skylar Davis avatarSkylar Davis2020-03-08
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%
Lucy avatarLucy2020-03-09
A選手在三游滾地球能跑上三壘
Christine avatarChristine2020-03-13
都馬是參考參考 大家別太激動
Ursula avatarUrsula2020-03-17
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?
Ida avatarIda2020-03-17
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
Emma avatarEmma2020-03-18
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
Hedy avatarHedy2020-03-19
不懂還在那大放厥詞很丟人
Carolina Franco avatarCarolina Franco2020-03-22
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
Zora avatarZora2020-03-22
或者ERA的運氣問題 這些不都是傳統數據無法解決的?
Una avatarUna2020-03-24
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
Eartha avatarEartha2020-03-25
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?
Elma avatarElma2020-03-27
WAR的確不能表達一下 但是已經是單一數據最全面了
一切
Edwina avatarEdwina2020-03-30
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
Isabella avatarIsabella2020-04-02
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
Madame avatarMadame2020-04-03
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
Steve avatarSteve2020-04-06
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
Edwina avatarEdwina2020-04-08
原來不能自己算出來的就不算數XDDDD
Donna avatarDonna2020-04-11
我其實比較好奇的是WAR有針對當前比數進行校正嗎
John avatarJohn2020-04-14
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
Donna avatarDonna2020-04-17
我也是看到「傳統數據全部攤開來看」這裡就嘴角上揚了.....
Hedda avatarHedda2020-04-22
aikotoba,現階段沒有把比賽在分數落差考量進去
Frederic avatarFrederic2020-04-27
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
Bethany avatarBethany2020-04-28
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
Charlie avatarCharlie2020-05-03
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~~~
Jessica avatarJessica2020-05-07
不過我相信未來WAR公式只會越來越複雜
Oliver avatarOliver2020-05-07
因為現階段已經有可以將擊出球轉化成安打/守備機率
Charlotte avatarCharlotte2020-05-08
也就可以讓打擊/防守計算上多套一層模型
Suhail Hany avatarSuhail Hany2020-05-10
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
Isla avatarIsla2020-05-13
「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
Iris avatarIris2020-05-14
感謝BBO大,長知識了,某人硬拗有夠難看
Rachel avatarRachel2020-05-15
不懂、不知道、不想進步,然後還死要硬凹
Eartha avatarEartha2020-05-16
被打臉還在那邊凹
Jacob avatarJacob2020-05-16
笑死 你什麼咖洨 你覺得是剝削寫信跟bill james講
Jacob avatarJacob2020-05-18
傳統數據攤開看是什麼韓式解釋法?
Linda avatarLinda2020-05-21
鱒粉覺得WAR是狗屁 嗯?
Heather avatarHeather2020-05-24
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?
Ivy avatarIvy2020-05-26
傳統數據攤開來看 誰不是?
Susan avatarSusan2020-05-28
如果全面屌打還需要看WAR幹嘛 簡單多了嘛
Isabella avatarIsabella2020-06-01
推BBO大專業
George avatarGeorge2020-06-05
好了好了別吵了你自創數據WARsaidon 大家來跟WAR比較,ok?
Suhail Hany avatarSuhail Hany2020-06-09
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