세이버메트릭스

Sabermetrics

세이버메트릭스(SABRmetrics)는 야구, 특히 경기 중 활동을 측정하는 야구 통계의 경험적 분석입니다.

Sabermetricians는 이 게임 내 활동에서 관련 데이터를 수집하고 요약하여 특정 질문에 답합니다.이 용어는 1971년에 설립된 미국 야구 연구 협회의 약자인 SABR에서 유래했다."사체학"이라는 용어는 그것의 선구자 중 한 명이고 종종 그것의 가장 두드러진 지지자이자 [1]대중의 얼굴로 여겨지는 빌 제임스에 의해 만들어졌다.

초기 역사

뉴욕의 스포츠 작가인 헨리 채드윅은 1858년에 박스 스코어를 개발했다.이것은 통계학자들이 야구 [2]경기의 다양한 측면을 수치적으로 추적함으로써 야구의 스포츠를 설명할 수 있는 첫 번째 방법이었다.박스 스코어의 생성은 야구 통계학자들에게 주어진 [3]경기의 개인과 팀 성적의 요약을 제공하였다.

세이버메트릭스 연구는 20세기 중반 최초의 세이버메트릭스학자 중 한 명인 언쇼 쿡의 저서로 시작되었다.쿡의 1964년 저서 '퍼센트 야구'는 최초의 책 [4]중 하나였다.처음에 대부분의 조직된 야구팀들과 프로선수들은 쿡의 일이 무의미하다고 일축했다.야구 통계학에 대한 과학 아이디어는 빌 제임스가 야구 [5][6]자료의 연간 요약인 야구 추상본을 발표하기 시작한 1977년에 합법성을 얻기 시작했습니다.그러나 제임스의 생각은 널리 [1]받아들여지는 데 느렸다.

빌 제임스는 야구 경기가 어떻게 치러지는지에 대해 널리 알려진 오해가 있다고 믿으며, 스포츠는 규칙에 의해 정의되지 않았지만 실제로 리처드 J. 푸어저 공학 교수가 요약한 것처럼, "구장뿐만 아니라, 야구장, 선수들, 윤리, 윤리, 그리고 야구장에 의해 정의된다"고 말했다.전략, 장비, 그리고 대중의 [2]기대입니다."때때로 야구 통계학자로 여겨지기도 하는 세이버메트리언들은 [7][8]타율이라고 알려진 오랫동안 인기 있었던 통계를 대체하기 위해 노력하기 시작했다.팀 타율이 [7]팀 득점의 적성에 상대적으로 맞지 않는다는 주장이 있다.세이버메트릭 추리는 달리기가 구기 경기를 이기는 것이고, 선수의 가치를 가늠하는 좋은 척도는 상대팀보다 그의 팀이 더 많은 점수를 얻도록 돕는 능력이라고 말할 것이다.

Bill James가 세이버메트릭스를 대중화하기 전에 Davey Johnson은 1970년대 초 볼티모어 오리올스에서 뛰면서 팀 오너 Jerold Hoffberger의 양조장에서 IBM System/360을 사용하여 Fortran 야구 컴퓨터 시뮬레이션을 작성했습니다.그는 그의 결과를 그의 감독인 얼 위버에게 그가 라인업에서 2번 타자를 쳐야 한다는 생각을 홍보하는 데 사용했지만 실패했다.그는 Teedwater Tids를 관리하는 데 도움이 되는 IBM BASIC 프로그램을 작성했으며, 1984년 뉴욕 메츠의 매니저가 된 후 팀 [9]통계의 고급 메트릭스를 컴파일 및 저장하기 위해 팀 직원이 dBASE II 애플리케이션을 작성하도록 주선했습니다.크레이그 R. 라이트는 1980년대 초 텍사스 레인저스에서 일했던 메이저리그의 또 다른 직원이었다.레인저스에서 일하는 동안, 그는 MLB 역사상 [10][11]세이버메트리언이라는 직함으로 일한 최초의 프론트 오피스 직원으로 알려지게 되었다.

David Smith는 1989년에 경기된 모든 메이저 리그 야구 경기의 박스 스코어를 전산화하여 게임의 통계를 더 정확하게 수집하고 비교하기 위해 Retrosheet를 설립했습니다.

오클랜드 애슬레틱스는 1990년대에 세이버메트릭 원리에 초점을 맞춤으로써 야구에 보다 양적인 접근법을 사용하기 시작했다.처음에는 샌디 앨더슨이 팀의 총감독으로서 상대적으로 저평가된 [1]선수들을 영입하기 위해 원칙을 사용하면서 시작되었다.그의 아이디어는 빌리 빈이 2015년까지 일하던 1997년 총지배인으로 취임하고 그의 조수 폴 드포데스타를 [8]고용했을 때 계속되었다.2002년 시즌 빈과 디포데스타의 통계 분석을 통해 오클랜드 A는 20연승을 달렸다.20번째 경기가 알라메다 [12]카운티 콜로세움에서 열린 프랜차이즈에게는 역사적인 순간이었다.그의 야구에 대한 접근은 마이클 루이스가 머니볼을 출판했을 때 곧 전국적인 인정을 받았다. 2003년 불공정한 게임에서 이긴 예술은 빈의 세이버메트릭스 사용을 상세히 기술한다.2011년에는 루이스의 책인 머니볼(Moneyball)을 바탕으로 한 영화가 개봉되어 오클랜드 애슬레틱스의 프런트 오피스에서 사용되는 기술에 대한 광범위한 노출을 제공하였다.

종래의 측정치

세이버메트릭스는 야구팬들이 객관적인 증거를 통해 스포츠에 대해 배우기 위해 만들어졌다.이것은 특히 타격, 투구, 수비 등 게임의 모든 측면에서 선수들을 평가함으로써 이루어진다.이러한 평가 척도는 오래된 통계가 비효율적인 것으로 간주되었기 때문에 일반적으로 주행 또는 팀 승리로 표현된다.

타율 측정

전통적인 타격 성적 척도는 안타를 총타수로 나눈 것으로 여겨진다.다른 세이버메트릭의 아버지들과 함께 빌 제임스는 타자가 [13]안타 외에 베이스에 도달할 수 있는 다른 방법을 무시하기 때문에 이 조치가 결점이 있다는 것을 발견했다.이에 따라 볼넷과 피트 바이 피트(Hit By Pitchs)를 고려한 출루율이 형성됐다.출루율을 계산하려면 총 안타 수를 타석 + 볼넷 + 볼넷 + 볼넷 + 볼넷 + 볼넷 + 볼넷 + 볼넷 + 희생 [14]: 11 플라이로 나눕니다.

전통적인 타율 측정의 또 다른 문제는 안타를 구분하지 않고 각각의 안타에 동일한 [13]가치를 부여한다는 것이다.이 4개의 히트 결과인 장타율을 구별하는 척도가 만들어졌다.장타율을 계산하기 위해 모든 안타의 총 출루수를 타석 총수로 나눈다.스티븐 제이 굴드는 타율 0.400이 사라진 것은 사실 [15][16]타율이 전반적으로 향상되었다는 신호라고 주장했다.이것은 현대 시대에 선수들이 [16]평균보다 파워를 위한 타격에 더 집중하게 되었기 때문이다.따라서 [15]타율보다 장타율과 출루율을 이용해 선수들을 비교하는 것이 더 가치 있게 되었다.

이 두 가지 개선된 세이버메트릭 측정법은 타자에서 측정하는 중요한 기술이며, OPS(출루율+장타율)를 만들기 위해 결합되었다.OPS는 출루율과 장타율의 합계입니다.이 현대적인 통계는 선수들을 비교하는 데 유용하게 쓰였으며 특정 [17]선수의 점수를 예측하는 강력한 방법입니다.

세이버메트릭스가 타격 성적을 평가하기 위해 사용하는 다른 통계에는 가중치 출루율, 2차 평균, 생성된 득점 및 동등한 평균이 있습니다.

피칭 측정

전통적인 투구 성적 척도는 평균자책점입니다.9이닝당 허용자책점으로 계산된다.평균자책점은 투수의 능력과 함께 [18]뛰는 야수들의 능력을 구분하지 않는다.투구의 또 다른 고전적인 척도는 투수의 승률이다.승률은 승부를 판정 횟수(승부 및 패부)로 나누어 계산됩니다.승률도 투수의 팀, 특히 득점 수에 따라 크게 좌우된다.

세이버메트릭스는 관련된 야수들의 성적을 제외한 다른 투구 성능의 척도를 찾으려고 시도했다.가장 빨리 발전하고 가장 인기 있는 것 중 하나는 볼넷+투구당 안타(WHIP)로, 완전히 수비에 의존하지는 않지만 투수가 출루할 가능성이 있는 횟수(볼, 안타, 안타 중 하나)를 나타내므로 타자가 특정 파이에 대해 얼마나 효과적인지를 나타내는 경향이 있다.베이스에 도달하는 tcher.더 최근의 발전은 수비 독립 투구 통계(DIPS) 시스템의 개발이다.Voros McCracken은 1999년에 [19]이 시스템을 개발한 공로를 인정받았다.맥크라켄은 연구를 통해 투수들의 기술 [20]수준과 상관없이 볼에 허용되는 안타 수는 투수들 간에 거의 차이가 없다는 것을 보여줄 수 있었다.이러한 통계의 예로는 수비 독립 ERA, 수비 독립 피칭 및 수비 독립 구성 요소 ERA가 있습니다.Tango on Baseball Sabermetrics 웹사이트를 운영하는 Tom Tango와 같은 다른 세이버메트릭스 학자들이 DIPS에서 더 많은 작업을 수행했습니다.

야구설명서는 주변 방어율이라는 또 다른 통계를 만들었다.투수의 경기력 지표는 [18]야구장 요소에 적응하면서 안타, 볼넷, 홈런, 삼진을 잡는다.야구장마다 외야 담벼락에 대한 치수가 다르기 때문에 각 [21]파크마다 투수를 동일하게 측정해서는 안 된다.

플레이 중인 공에 대한 타율(BAB)IP)도 투수들의 [20]성적을 결정하는 데 유용한 측정 수단이다.BABIP가 높은 투수는 다음 시즌에도 좋은 모습을 보이는 경우가 많지만, BAB가 낮은 투수는 좋은 모습을 보인다.IP는 다음 [20]시즌에는 종종 감소세를 보일 것입니다.이는 평균 회귀에 대한 통계적 개념을 기반으로 합니다.타점이나 타구가 아닌 피치의 특성에 따라 개별 피치를 정량화하는 다양한 방법을 고안한 기업도 있다.

고도의 방법

VORP(Value over replacement player)는 한때 인기 있는 세이버메트릭 통계로 여겨졌습니다.이 통계는 메이저리그 팀에서 로스터 포지션을 유지하는 데 필요한 최소한의 수준의 성적을 내는 가상의 선수에 비해 한 선수가 팀에 얼마나 기여하는지를 보여준다.이 측정은 세이버메트릭 그룹/웹사이트 야구 계획서 작성자였던 키스 울너에 의해 발명되었습니다.

WIR(Wins over replacement)는 팀에 [22]대한 선수의 기여도를 평가하는 또 다른 인기 있는 세이버메트릭 통계입니다.VORP와 마찬가지로 WAR은 특정 플레이어를 교체 수준의 플레이어와 비교하여 플레이어가 [23]팀에 제공한 추가 우승 횟수를 결정합니다.WAR 값은 타격 위치에 따라 다르며, 주로 플레이어의 성공적 성과와 플레이 [23]시간에 따라 결정됩니다.

야구의 정량적 분석

ERA나 Wins Shared와 같은 많은 전통적이고 현대적인 통계는 [14]: 189–198 현장에서 일어나고 있는 일을 완전히 이해하지 못하고 있습니다.단순한 비율만으로는 야구의 통계 데이터를 이해하기 어렵다.구조화된 정량 분석은 예를 들어, 팀이 얼마나 자주 [24]도루를 시도해야 하는지를 조사하기 위해 게임의 많은 측면을 설명할 수 있습니다.

적용들

세이버메트릭스는 다양한 용도로 사용할 수 있지만, 가장 일반적인 것은 과거의 성적을 평가하고 미래의 성적을 예측하여 [17]팀에 대한 플레이어의 공헌도를 결정하는 것입니다.이는 MVP와 같은 시즌 종료 상을 누가 받아야 하는지, 그리고 특정 트레이드의 가치를 결정할 때 유용할 수 있다.

대부분의 야구 선수들은 메이저 리그에 소집되기 전에 마이너 리그에서 몇 년을 뛰는 경향이 있다.야구장 효과와 경쟁적인 차이는 선수의 정확한 통계 비교를 어렵게 만든다.세이버메트릭스는 마이너리그 이퀄리티라고도 [17]알려진 선수의 마이너리그 통계를 조정함으로써 이 문제를 해결할 수 있었다.이러한 조정을 통해, 팀은 AA와 AAA 모두에서 선수의 성적을 보고 그가 메이저에 소집될 수 있는지 여부를 판단할 수 있다.

적용된 통계

세이버메트릭스 방식은 일반적으로 다음 3가지 목적으로 사용됩니다.

  1. 현실적인 데이터 조건 하에서 특정 참가자 간의 주요 성과를 비교합니다.플레이어의 과거 성적에 대한 평가는 분석적인 개요를 가능하게 합니다.참가자들 간의 이러한 데이터 비교는 시장 가치 등 주요 포인트를 이해하는 데 도움이 될 수 있다.그렇게 함으로써 그 선수에게 주어져야 할 역할과 연봉을 정의할 수 있다.
  2. 특정 선수 또는 팀의 미래 성적을 예측합니다.팀이나 특정 선수의 성적에 대한 과거 데이터를 이용할 수 있는 경우, 세이버메트릭스를 사용하여 다음 시즌의 평균 미래 성적을 예측할 수 있습니다.따라서 승패의 수에 대해 일정한 확률로 예측을 할 수 있다.
  3. 플레이어의 팀에 대한 기여에 대한 유용한 기능을 제공합니다.데이터를 분석할 때, 선수가 팀의 성공/실패에 기여하는 것을 이해할 수 있다.이러한 상관관계를 고려할 때 특정 특성을 가진 플레이어와 객관적으로 계약하거나 방출할 수 있습니다.

기계 학습 모델

머신러닝 모델은 야구 레퍼런스 등의 소스에서 이용 가능한 데이터 세트를 사용하여 구축될 수 있습니다.이 모델은 특정 게임의 결과 또는 특정 플레이어의 성과에 대한 확률 추정치를 제공합니다.이러한 추정치는 장기간에 걸쳐 다수의 사건에 적용하면 점점 더 정확해진다.게임 결과(승패)는 이항 분포를 갖는 것으로 취급됩니다.

상대의 득점, 득점, 타수 완봉, 승률, 투수 채찍 등의 설명 변수가 포함된 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 예측할 수 있습니다.

최근의 진보

많은 검체학자들이 여전히 새로운 방법을 만들고 새로운 질문을 함으로써 이 분야에 기여하기 위해 열심히 일하고 있다.빌 제임스의 두 개의 야구 역사 추상판과 윈 셰어즈는 운동을 [25]시작한 지 25년이 지난 지금까지 세이버메트릭스 분야를 계속 발전시켜 왔습니다.지금은 ESPN.com의 수석 작가이자 SBNation의 전국 야구 편집자인 그의 전 조수 Rob Neyer도 1980년대 [26]중반부터 세이버메트릭스의 대중화에 힘썼다.

Baseball Prospectus의 전 작가이자 관리 파트너인 네이트 실버가 PECOTA를 발명했다.이 약자는 Player Experimal Comparison and Optimization Test [27]Algorithm의 약자로 메이저리그 선수의 성적을 예측하는 세이버메트릭 시스템입니다.간단히 말해서, 그것은 비슷한 선수들의 경력이 비슷한 궤적을 따를 것이라고 가정한다.이 시스템은 2003년부터 Baseball Projectus에 의해 소유되어 웹사이트 작성자들이 널리 의존하는 검체 측정법 및 [28]기술을 발명하거나 개선하는 데 도움을 주고 있습니다.

2007년 야구 시즌부터 MLB는 [13]한 경기에서 던지는 각각의 투구에 대한 자세한 정보를 기록하는 기술을 찾기 시작했다.이것은 Pitchf/x 시스템으로 알려졌으며, 비디오 [13]카메라를 통해 특정 피치의 브레이크 위치와 각도뿐만 아니라 피치의 릴리스 지점과 플레이트를 건널 때 속도를 기록할 수 있게 되었습니다.FanGraphs는 플레이 바이 플레이 데이터 분석뿐만 아니라 이 시스템을 선호하는 웹사이트입니다.이 웹사이트는 선수들과 팀들의 성적을 평가하고 추적하는 그래픽뿐만 아니라 고급 야구 통계도 발행하는 것을 전문으로 한다.

대중문화에서

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

메모들
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외부 링크