Quora User mencionó la mayoría de los conceptos básicos en su respuesta. El propósito de la creación y el uso de estadísticas avanzadas en los deportes es predecir mejor el rendimiento de los jugadores en función de acciones pasadas. De alguna manera, esto ha vuelto funcionalmente obsoleto el uso de otras estadísticas básicas anteriores para cualquier cosa que no sea el béisbol de fantasía. El mejor ejemplo de esto es la ERA, que los médicos de saber saben que es demasiado dependiente de factores fuera del control de un lanzador (es decir, el rendimiento del campo detrás de él) para dar de manera confiable algo más que una suposición educada sobre su rendimiento futuro. Para los bateadores, el mejor ejemplo de esto es el promedio de bateo, que depende de muchos factores, incluida la suerte de la pelota bateada (por ejemplo, individuales de bloque contra salidas de línea) y el posicionamiento defensivo.
Eso nos deja con esta pregunta: ¿Cómo podemos usar sabermetrics para predecir el rendimiento en el béisbol de fantasía, en el que se sabe que algunas categorías no están relacionadas con el rendimiento real del jugador pero que aún se usan en la puntuación? En mi opinión, la razón para usar estadísticas avanzadas en el béisbol de fantasía y la razón para usarlas en el béisbol real son una y la misma, porque las métricas de sable son los predictores o el rendimiento más confiables.
Aquí hay algunos ejemplos de cómo sabermetrics puede ayudarlo a obtener la ventaja que necesita para ganar una liga de fantasía. La mayoría de estos los aprendí al leer los maravillosos análisis de Jonah Keri, Ben Lindbergh, et al. en Grantland.com.
- El lanzador inicial A tuvo una línea el año pasado (IP, récord, efectividad, K’s, BB’s) de 212 / 14-11 / 3.13 / 107/48. El titular B tenía una línea de 155 / 9-6 / 3.50 / 92/31 (ambas líneas bastante buenas en general). El sitio elegido para el draft de béisbol de fantasía clasifica al lanzador A 16 lugares (una o dos rondas) antes del lanzador B. ¿Cómo diferenciar entre los dos? Las métricas convencionales favorecerían al lanzador A, que tuvo más victorias y una efectividad más baja. Sin embargo, el total de victorias podría ser el resultado de más aperturas (lo que se refleja en haber lanzado ~ 60 entradas más); También perdió cinco juegos más. El lanzador A también tuvo una tasa de ponches (K / 9) mucho más baja de 4.5 frente al 5.3 del lanzador B y una tasa de caminata más alta (BB / 9) de 2.0 frente al 1.8 del lanzador B. Ambos están más altamente correlacionados con el rendimiento año tras año (reflejado por estadísticas avanzadas como Fielding Independent Pitching y otras convencionales como ERA). Parece que el lanzador B gana aquí.
- Dos lanzadores en el mismo equipo con las mismas estadísticas del año anterior están disponibles a su elección. Uno estaba en este equipo el año pasado, otro fue cambiado durante la temporada baja. ¿A quién llevas? La solución es controlar las cosas que estos lanzadores no pueden controlar, especialmente los fildeadores detrás de ellos. Una forma de hacerlo es observar las métricas defensivas de su equipo actual y del equipo anterior del segundo lanzador. Esto se puede hacer con métricas como Ultimate Zone Rating o las nuevas Defensive Runs Saved, que cuantifican la contribución de los jugadores individuales a la defensa del equipo. (Alternativamente, Fielding Independent Pitching también controla los efectos de la defensa).
- Dos jardineros están disponibles a su elección. Uno viene de la peor temporada de su carrera a los 28 años, pero fue un OF2 superior al promedio las tres temporadas anteriores. El otro (también de 28 años) ha sido un OF2 decente en los últimos dos años. ¿Cómo puedes decidir cuál ofrece más valor? Supongamos que ambos juegan en estadios promedio (es decir, ni en los parques de los bateadores ni de los lanzadores). Dos factores a tener en cuenta son BABIP (promedio de bateo en bolas en juego) y promedio de golpes fuertes. BABIP es una medida de la suerte de la bola bateada, ya que los bateadores realmente no pueden controlar dónde golpean los impulsos de línea: hay una pequeña diferencia material entre un impulso de línea directamente en el tercera base para un out o uno que está a seis pies a su derecha que termina un doble a la esquina del jardín izquierdo. BABIP también tiende a retroceder al promedio de la liga año tras año. Hard-Hit Average es lo que parece: el porcentaje de bolas que un bateador golpea con fuerza. Esto tiende a retroceder no al promedio de la liga sino al promedio a largo plazo del bateador a lo largo del tiempo. Así que el primer bateador pudo haber tenido un año difícil el año pasado y tuvo más de unas pocas bolas golpeadas por los fildeadores. Esto se reflejaría con un BABIP bajo pero un HHA cerca del promedio de su carrera. El segundo puede haber alcanzado o al menos acercarse a su máximo rendimiento ofensivo, con un BABIP alto y un HHA más alto que en cualquier temporada individual anterior. El primer bateador sería tu elección, porque es más probable que muestre una regresión media positiva y entregue un rendimiento superior al promedio para un OF2.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo sabermetrics puede ayudar a uno a tomar las decisiones más educadas posibles, incluso en deportes de fantasía donde los jugadores se clasifican según las estadísticas de conteo tradicionales en lugar de sabermetrics.
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