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En medio de las dificultades que deben resolverse antes de que comience una temporada teórica de 2020, el DH universal es probablemente el más fácil de resolver. El béisbol se ha estado acercando a este resultado durante algún tiempo, lo que pensé que era inevitable una vez que el juego diario entre las ligas se convirtió en algo, y es probablemente la decisión menos controvertida de presentarlo para una temporada de bicho raro 2020. Pero si bien se registra como simple en comparación con los otros problemas que enfrentan los jugadores y los tomadores de decisiones en la liga, abre una nueva lata de gusanos para las proyecciones.

Cuando ZiPS proyecta al lanzador, conoce al equipo y (cree) la estructura general de la liga. Cada club juega 162 juegos, principalmente contra equipos en su propia liga, y en el juego interliga en AL-Parks, la Liga Nacional usa el DH. La mayoría de los cambios propuestos para 2020 han arruinado estas cosas. 82 juegos en lugar de 162 son bastante fáciles de usar; Solo tienes que darte cuenta de que serás inexacto. El intercambio de lanzadores para ciertos clubes es un poco diferente.

Para tener una idea de cómo se verá una ofensa y a quién afectaría, lo cual es importante tanto para la vida real como para los propósitos de fantasía, veamos primero los números ofensivos sin lanzador para ambas ligas de 2008 a 2019:

La tasa de AL cambia sin golpes de lanzadores

liga año SEÑOR cama y desayuno A FIN DE QUE SB CS AVG OBP SLG RC / G.
Alabama 2008 0% 0% -1% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2009 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2010 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2011 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2012 0% 0% 0% 0% 0% .000 .001 .001 1%
Alabama 2013 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2014 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2015 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2016 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2017 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2018 0% 0% -1% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama 2019 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%
Alabama total 0% 0% 0% 0% 0% .001 .001 .001 1%

No es sorprendente que la AL vea pocos cambios en la liga general de la ofensiva. Los juegos callejeros contra los equipos de la Liga Nacional representan un porcentaje muy pequeño del calendario, por lo que hay pocos cambios en el alcance de la delincuencia en toda la liga. Las diferencias son mucho más importantes para la Liga Nacional:

La tasa de cambio de NL sin golpes de lanzadores

liga año SEÑOR cama y desayuno A FIN DE QUE SB CS AVG OBP SLG RC / G.
NL 2008 5% 3% -5% 6% 5% .007 .008 .013 13%
NL 2009 5% 3% -5% 6% 5% .007 .008 .013 13%
NL 2010 5% 4% -4% 6% 6% .007 .008 .013 13%
NL 2011 5% 3% -4% 6% 5% .006 .008 .012 13%
NL 2012 5% 4% -5% 6% 6% .007 .008 .013 14%
NL 2013 5% 4% -5% 5% 5% .007 .008 .012 13%
NL 2014 5% 4% -4% 6% 6% .007 .008 .013 14%
NL 2015 5% 4% -5% 6% 5% .007 .008 .013 13%
NL 2016 5% 4% -5% 5% 5% .007 .008 .013 13%
NL 2017 5% 4% -4% 5% 5% .007 .009 .014 13%
NL 2018 5% 4% -4% 5% 5% .007 .009 .014 13%
NL 2019 5% 4% -5% 5% 5% .006 .008 .014 12%
NL total 5% 4% -5% 6% 5% .007 .008 .013 13%

Convenientemente, el bateo del lanzador no ha cambiado significativamente en los últimos doce años, por lo que los cambios en la ofensiva son generalmente consistentes. Casi siempre hablamos de seis o siete puntos del promedio de strike, en algún lugar alrededor de 20 puntos OPS y un aumento del 5% en la tasa de Homer con una disminución similar en las tasas de strike. Después de todo, los lanzadores son malos matones, y si no son verdaderos jugadores de dos vías (Shohei Ohtani) o fugitivos extremos (Wes Ferrell), un buen lanzador es un pésimo bateador en términos de la liga. Madison Bumgarner no obtiene la mitad de la victoria en la ofensiva porque es un buen bateador, sino porque es menos terrible en el plato que la mayoría de sus colegas. La carrera de Bumgarner 45 wRC + fue suficiente para generar otras cinco ganancias de capital o casi el 15% del valor total de su carrera.

¿Pero es tan fácil personalizar jarras en todos los ámbitos a través de estos cambios y llamarlo un día? Realmente no. Todavía tendríamos que saber si hay un tipo de lanzador que sea más útil de lo habitual cuando se enfrenta al lanzador en lugar de batear.

Para responder a esta pregunta, miré a todos los lanzadores que estuvieron expuestos a al menos 200 golpes de lanzadores entre 2008 y 2020. Ese número podría ser menor de lo que piensas. solo 103 jarras han hecho esto. Desafortunadamente estaremos atrapados en un área con pequeñas muestras, pero no hay forma de evitarlo. Sería bueno si pudiéramos obtener un millón de años de béisbol en las ligas de DH y un millón de años sin béisbol, pero la realidad es elevar su cabeza repugnante habitual.

A partir de ahí, miré quién era la mayor diferencia entre el lanzador y el no lanzador OPS. Comencemos con las jarras con las diferencias más grandes y más pequeñas:

Pitch con las divisiones P / Non-P más grandes

Jarras con las divisiones P / Non-P más pequeñas

Estas son listas interesantes, pero como suele ser el caso con tales cosas, las diferencias entre los grupos no son aparentes a simple vista. Realmente no podemos decir «OK, Madison Bumgarner está más lastimada por la presencia de un DH que por Clayton Kershaw» porque realmente no sabemos si son predecibles. Y de año en año no lo son. El cuadrado R de año a año para la diferencia entre lanzador y no lanzador es 0.002. Por supuesto, este número está plagado de tamaños de muestra aún más inapropiados. Por lo tanto, si queremos saber qué jarras tienen más probabilidades de sufrir daños cuando ya no se enfrentan a jarras, debemos analizar las características de los grupos.

Como es mi costumbre, hice un análisis exploratorio de datos. No voy a profundizar demasiado en los detalles robustos, pero tuve que reducir algunas dimensiones. En términos simples, cuando creamos un modelo de predicción para divisiones de lanzador versus no lanzador que es necesario para nuestros propósitos, tenemos varias técnicas para defender las variables explicativas, que simplemente no son muy explicativas.

Con nuestros 103 lanzadores, probé todas las variables que se me ocurrieron, y cada una se fue por la ventana, ya fuera estadísticas tradicionales de velocidad (HR / 9, K / 9, etc.) o estadísticas de uso del campo (velocidad de bola rápida, bola que rompe) Porcentaje, etc.) o estadísticas de disciplina de placa (% de zona,% de SwStrike, etc.). Los estándares generales de calidad como ERA u OPS en su conjunto también obtuvieron el hacha. Así que cosas como la mano del lanzador o más cosas como la edad, el ritmo o el tamaño.

Salvo por una cosa. Donde todo lo demás no tenía valor, había una estadística que realmente era relevante para nuestro terrible modelo. Como los juegos de adivinanzas son divertidos, mira la primera lista de lanzadores y pregúntate cuáles son que hacer tener en común. Y si mira la siguiente tabla de antemano, ¡tiene que vivir sabiendo que es un estafador sucio!

Pitch con las divisiones P / Non-P más grandes

jugador P OPS OPS no P DIFF Percentil GB
Derek Lowe .194 .781 .587 100%
Ray Robbie .198 .778 .580 quince%
Mike Leake .240 .786 .546 85%
Clayton Richard .265 .811 .546 95%
Chris Volstad .298 .832 .534 87%
Charlie Morton .223 .747 .524 93%
Andrew Cashner .239 .761 .522 68%
Jordan Lyles .305 .819 .514 70%
Wade Miley .265 .770 .505 77%
Jason Marquis .317 .821 .504 90%
A.J. Burnett .251 .750 .499 83%
Anthony DeSclafani .284 .781 .497 28%
Chase Anderson .292 .788 .496 8%
Roy Oswalt .254 .749 .495 55%
Jordan Zimmermann .266 .760 .494 dieciséis%
Tyson Ross .242 .727 .485 94%
Mike Pelfrey .320 .804 .484 75%
Madison Bumgarner .210 .692 .482 32%
Matt Harvey .258 .738 .480 34%
Ryan Vogelsong .295 .775 .480 22%

Hay muchos lanzadores de groundball extremos en esta lista. En general, el percentil que un lanzador clasifica para GB% explica solo alrededor del 20% de la variación entre la discrepancia de lanzador y no lanzador, pero es lo único que ha demostrado ser incluso ligeramente útil.

Entonces, ¿qué cambia con fines de fantasía? Al final, nuestro ruido sigue siendo más fuerte que la señal y solo es suficiente para empujar ligeramente algunas estadísticas a lo largo de la temporada. Nuestro modelo muy simple supondría que Derek Lowe se vería afectado por solo un punto BABIP, una caminata y medio Homer por año en comparación con un lanzador de flyball extremo. En otras palabras, es importante que quizás lleves al jugador de fútbol sobre el jugador de tierra, de lo contrario, todas las cosas son iguales, pero casi todas las decisiones son en las que todas No de lo contrario lo mismo. Incluya a los lanzadores de la Liga Nacional en sus comentarios, pero no se preocupe más allá de eso.

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