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Si bien todavía queda un poco de béisbol por jugar, esta es siempre la época del año en la que descompongo las proyecciones ZiPS de la temporada actual. La historia del béisbol no es tan larga como para sufrir una gran cantidad de datos, y una temporada más significa más para ZiPS. En este momento, ZiPS estaba tan maduro que las principales causas de errores sistemáticos fueron (desafortunadamente) eliminadas en gran medida. Sin embargo, esto no significa que el modelo no obtenga nuevos conocimientos de los resultados.

La semana pasada miramos las proyecciones del equipo. Ahora pasamos a los éxitos. Dada la duración de la temporada 2020, la precisión y el sesgo de las proyecciones de bateadores de este año probablemente ofrezcan lecciones menos aplicables en general, pero aún pueden ayudarnos a aprender algo sobre cómo las proyecciones deben manejar temporadas más cortas.

Lo primero que puedo decir con confianza es que al menos con ZiPS no hubo ningún sesgo de grupo que pudiera inferirse de los errores de proyección. Evalué los errores usando varias herramientas para determinar si ciertos tipos de jugadores tenían proyecciones más o menos precisas o una tendencia de 2020 a exceder o caer por debajo de las proyecciones como grupo. Por ejemplo, ¿les estaba yendo mejor o peor a los bates de recta? ¿Jugadores jóvenes o jugadores más rápidos?

La respuesta a esta y otras comparaciones similares que miré fue no; Ninguno de estos atributos tuvo un valor predictivo significativo en lo que respecta al tamaño de los errores o la distorsión de las proyecciones. Estas son buenas noticias para 2020 sin nuevos errores de calibración, pero malas noticias de que no hemos aprendido nada nuevo sobre temporadas cortas. Por ejemplo, si mi análisis hubiera mostrado que los jugadores mayores excedieron sus predicciones como grupo, podría habernos dado nuevos conocimientos sobre cómo los jugadores mayores podrían mantener mejor su rendimiento en 60 juegos que en 162. En general, los errores no se correlacionaron con estos Sabio. La excepción fue la habitual: los jugadores con currículums más cortos tenían proyecciones menos precisas que los jugadores con currículums más largos, pero este es siempre el caso.

Así que revisemos las diferentes categorías y echemos un vistazo a los excitadores superiores e inferiores más grandes, al menos en relación con lo que estaba pensando ZiPS. Estas listas requirieron 100 apariciones récord.

Primero: promedio de bateo.

2020 ZiPS BA de bajo rendimiento

La mayor decepción para mí en esta lista es Jo Adell, el único jugador que cae por debajo de su promedio de bateo proyectado en al menos 100 puntos. No había preocupaciones particulares de que Adell pudiera entrar en la temporada; Era universalmente popular tanto con las Proyecciones como con los Boy Scouts, aunque Eric Longenhagen señaló que los problemas de huelga podrían limitar su producción en su primera promoción a las Grandes Ligas. Claro, estuvo lejos de ser sorprendente en su breve período en Triple-A en 2019 (.264 / .321 / .355), pero una tasa de strike del 42% en el camino a un .161 / .212 / .266 similar a un lanzador. -Line es solo una temporada miserable. Y ni siquiera está clasificado para el premio al Novato del Año 2021. MLB ha ajustado los requisitos de tiempo de servicio para que los días de servicio sean en septiembre que hacer contar para el estado de novato.

Mientras tanto, algunos otros jugadores pueden al menos señalar las lesiones como factores atenuantes de su bajo rendimiento. Willie Calhoun regresó de una mandíbula rota extremadamente dolorosa. Shohei Ohtani sufría de un dolor en el antebrazo que le impedía lanzar, y aunque no soy un experto en mecánica de impacto, supongo que usar tus brazos te ayudará en el plato.

Christian Yelich fue un error alarmante, pero en su caso al menos puede quejarse de un BABIP 95 puntos por debajo de su número de carrera para explicar su temporada baja. Todavía hay preocupaciones aquí, por ejemplo, que sus números de contacto continuarán deteriorándose a pesar de que fue más selectivo en su plato, pero todavía no estoy en el autobús del pánico.

Otros pueden unirse a Yelich en el tren de la culpa de BABIP, incluidos Gary Sánchez (.159 BABIP), Edwin Encarnación (.156), Hunter Renfroe (.141), Rougned Odor (.157) y Tyler O’Neill (.189). Sesenta juegos son brutales para este tipo de error de BABIP, y hay pocas razones para creer que los BABIP por debajo de 200 serán reales para los jugadores legítimos de las grandes ligas. Después de todo, los lanzadores de las mayores obtuvieron un BABIP de .243 en 2019.

2020 ZiPS BA de alto vuelo

¡Levanta la mano si tuvieras al gran candidato a la fuga de la temporada como José Iglesias! Está bien, baja las manos, mentiroso. Iglesias fue uno de los seis jugadores en alinear 400 BABIP en 2020, y cinco de ellos (Iglesias, Castro, d’Arnaud, Bohm y Conforto) hicieron esa lista. Los nombres más interesantes son los que se desempeñaron por encima del promedio a pesar de solo picos moderados de BABIP: Juan Soto redujo una cuarta parte de su tasa de strike, al igual que Max Stassi en un tiempo más limitado. DJ LeMahieu retuvo el poder desde 2019 mientras mejoraba sus números de contacto. Aún no he hecho las proyecciones oficiales, pero estoy bastante seguro de que su voluntad lo colocará en la categoría de segunda base de élite, incluso teniendo en cuenta la realidad de ser un mediocampista mayor de 30 años.

2020 ZiPS SLG por debajo del rendimiento

Dado que hay mucho BA en SLG, aquí quedan algunas sobras. Pero también hay algunas claras decepciones de poder. La temporada de novato de Carter Kieboom es más de un chicosalpicar que un kieauge eso me preocupa; Solo tuvo un hit extra en 122 apariciones récord. ¡Tuvo más que eso en 43 apariciones récord en su debut en 2019! Una velocidad de salida promedio de 85 mph no es muy emocionante ni los barriles cero que golpeó. No me preocupa el bajo promedio de Joey Gallo, pero su falta de desempeño en 2020 definitivamente sí. Los datos estadísticos de Gallo disminuyeron en todos los ámbitos y es un gran problema para los Rangers, ya que no pueden redactar un crimen que incluso busca ser «normal-malo» sin que él produzca.

El panorama puede ser particularmente preocupante para Kris Bryant. Incluso peor que alcanzar .351 son los números extrapolados de datos avanzados que crees que feliz Batir .351; Sus datos de estadísticas llevaron a ZiPS a concluir que solo debería haber alcanzado .344 en 2020. Su extraño problema mitiga esto un poco, pero al menos bateadores como Gallo y J.D. Martínez tuvo datos de desempeño ligeramente mejores que sus resultados finales.

2020 ZiPS SLG de alto vuelo

ApellidoSLGCremalleras SLGmujer joven
Jared Walsh.646.439-.208
Dominic Smith.616.409-.206
Salvador Pérez.633.453-.180
Jose Iglesias.556.383-.173
Cinturón Brandon.591.418-.172
Willi Castro.550.380-.170
Max Stassi.533.367-.166
Alex Dickerson.576.411-.165
Wil Myers.606.444-.162
DJ LeMahieu.590.435-.155
JaCoby Jones.515.361-.155
James McCann.536.382-.155
Anthony Santander.575.422-.153
Dylan Moore.496.351-.146
Robinson Canó.544.398-.145
José Abreu.617.472-.144
Byron Buxton.577.439-.138
Juan Soto.695.560-.134
Mike Yastrzemski.568.436-.132
Jake Cronenworth.477.346-.131
Trea Turner.588.458-.130
Marcell Ozuna.636.508-.128

ZiPS es un poco más escéptico con respecto al SLG de LeMahieu que en 2019, pero su proyección BA probablemente será lo suficientemente fuerte como para que una caída en el rendimiento no importe. Los jugadores de esta lista en los que ZiPS confía más en seguir con su nuevo golpe son Juan Soto (parte del cual es BA) y Byron Buxton, quien ZiPS pensó que debería haber bateado .540, que Sería muy impresionante si pudiera mantenerse saludable por un día durante toda la temporada uno de estos años. El .525 zSLG de Jake Cronenworth fue incluso mejor que su aumento real a .477.

Hay mucha repetición en los errores totales de OPS, por lo que estas tablas se utilizan principalmente como referencia histórica.

Rendimiento insuficiente de ZiPS OPS 2020

ApellidoOPSOPS de ZiPSmujer joven
Willie Calhoun.491.823.332
Jo Adell.478.776.298
Gregorio Polanco.539.782.244
Joey Gallo.679.920.241
José Altuve.629.867.238
Luis Rengifo.469.704.235
Eric Thames.617.851.234
Omar Narváez.562.794.231
J. D. Martínez.680.911.231
Gary Sánchez.618.847.228
Kris Bryant.644.870.226
Javier Báez.599.824.225
Daniel Murphy.608.832.224
Eduardo Escobar.605.822.216
Ender Inciarte.512.727.215
Shohei Ohtani657.871.214
Tommy Pham.624.829.205
Scott Kingery.511.707.196
Edwin Encarnación.627.822.195
Carter Kieboom.556.750.193
Nolan Arenado.738.930.193
Josh Bell.669.857.188

2020 ZiPS OPS high flyer

ApellidoOPSOPS de ZiPSmujer joven
Dominic Smith.993.716-.277
José Iglesias.956.687-.269
Cinturón Brandon1.015.760-.255
Salvador Pérez.986.736-.250
Willi Castro.932.685-.247
Max Stassi.886.643-.243
Jared Walsh.971.735-.236
DJ LeMahieu1.011.781-.230
Dylan Moore.855.631-.224
Mike Yastrzemski.968.747-.221
Alex Dickerson947.731-.216
James McCann.896.683-.214
Marcell Ozuna1.067.856-.211
Juan Soto1,185.975-.210
JaCoby Jones.849.644-.204
Miguel Rojas888.686-.202
Wil Myers.959.760-.200
En su reputación 러프887.691-.197
José Abreu.987.793-.194
Donovan Solano.828.636-.192
Robinson Canó.896.708-.188
Will Smith.980.793-.187

La otra pregunta útil es cómo le fue a ZiPS en la calibración. Recuerda que hay más de una proyección media para cada jugador. Cada jugador tiene un X% de posibilidades de acertar .300 o .350 o .500, etc. ZiPS solo proyectó cuatro jugadores con una proyección media de .300 BA o mejor, pero eso no es lo mismo que decir que solo cuatro jugadores será Alcanza .300 porque no se espera que la mayoría de los jugadores alcancen sus proyecciones medias. Esta es una de las partes más deprimentes de trabajar con proyecciones, el conocimiento que a La calibración incorrecta también es correcta en el verdadero sentido de la palabra. En este caso, ZiPS creía que 41,3 jugadores llegarían a 0,300 en una temporada corta, mientras que 39 lo hicieron (manteniendo el mínimo de 100 PA).

Cubos de probabilidad ZiPS 2020

categoríaSe espera ZiPSEn efecto
> .400 BA0,10
> .350 BA4.23
> .300 BA41,339
<.200 BA38,635
<.150 BA3.21
> .700 SLG1.00
> .600 SLG10,611
> .500 SLG58,462
<.400 SLG127,1132
<.300 SLG26,622
> .400 OBP20,318
<.300 OBP90,384
> 1,000 OPS6.05
<600 OPS30,528

Si bien el ZiPS en general estuvo bien calibrado de esta manera, mostró un diferencial ligeramente mayor en los extremos que en la realidad, principalmente en los componentes del BABIP. Esta es información útil para futuras temporadas acortadas, conocimiento que, con suerte, ¡nunca será útil!

En la siguiente parte veremos las jarras.

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