延滞バレルレートリフレッシャー

©RichardMackson-USATODAY Sports

2020年シーズンの前に、私は書いた a シリーズ 記事 それは、本塁打、三振と散歩、フライボールなど、さまざまな結果に対してバッターとピッチャーがどれだけのコントロールを発揮したかを調べました。 結論は、ほとんど予想通りだったとしても、役立つと思いました。打者は本塁打とラインドライブについてもっと多くのことを言う必要がありますが、どちらの側も三振、散歩、グラウンダー、フライボールについて意見を持っています。

私は同じ方法論を適用することにしました-これについては以下で詳しく説明します-私がすでに答えを知っていると思った何かをチェックするために:投手はバレルレートを制御しますか、そして打者はどれくらい同じことをしますか? バレルは本質的に打球であり、非常に強く、危険な角度で打たれます。 彼らはハードコンタクトについての素晴らしい考え方だと思います。

の前年比の安定性についてはすでに多くの研究が行われています バター たる レート。 投手が しないでください 行う the 同じ。 これが私の調査結果のプレビューです。これに異議を唱えるものは見つかりませんでした。 それでも、これは有用な確認だと思います。また、この方法を非常に誇りに思っています。 トム・タンゴに感謝します将来のバレルレートを見積もる場合は、大まかな経験則を使用することもできます。 それ以上の苦労なしに、それに取り掛かりましょう。

問題の方法は次のように機能します。まず、1シーズンからすべての打球を取得し、ゲーム内のすべての投手と打者の打球あたりのバレルイベント(バレル%、それを呼びましょう)を計算します。 次に、それらを四分位数に分割し、それぞれに同数の打球イベントを配置します。 たとえば、最小の接触を可能にしたピッチャーの四分位数は、打球の3.3%でバレルを放棄しました。 打球の7.9%で最もチェックインできる四分位数。 ちょっとした注意:この演習ではバレルを手動で定義しました。これにより、Statcastとはわずかに異なるバレルレートが得られました(ただし、打球全体の0.5パーセントポイント以内)。

それはただのセットアップでした。 すべてのバッターとピッチャーに1年目の四分位数のタグが付けられているので、翌年のデータを使用して、バレルレートがどれほど持続しているかを確認しました。 打つ投手を放り投げた。 次に、打席ごとに、プレートの外観を5つのグループに分けました。1つはピッチャーの四分位数ごと、もう1つは前年にメジャーに出場しなかったピッチャー用です。 メジャーに出場しなかった投手を投げ捨てた。 私は彼らに対して前例がありません。 次に、各打者が各四分位数の投手に対してバレルレートでどのように行動したかを調べました。 2016年と17年の1年目として2年間を使用してこれを行いました。これにより、’15(シーズンの途中でボールが変更された可能性が高い場合)または’19(ボ​​ールの反発係数が変更された可能性がある場合)のいずれかを使用することを避けられました。私のデータセットの出口速度)。

たとえば、2018年 マイク・トラウト 17年以降、最もケチな(バレルレートが最も低い)投手に対して74個の打球を投入しました。 彼はそれらの打たれたボールの12.2%をバレルア​​ップしました。 彼は83個のボールを次善のグループ(これからは象限で呼びますので、象限2と呼びます)と対戦し、それらの18.1%をバレルア​​ップしました。 彼は第3象限の投手に対して90個の打球を持っていました–バレル率11.1%。 最後に、彼は象限4のピッチャーに対して71の打球を持ち、18.4%のバレル率でチェックインしました。

私は野球のすべての打者に対してこのプロセスを繰り返しました。 次に、象限で直面した投手の最小数でそれぞれに重みを付けました。データが破棄されたくありませんでした。 アーロンジャッジ ある象限で130人の投手に直面し、別の象限では30人だけ、またはそのような性質のものに直面しています。 結果は明らかでした。 投手が1年目のバレルレートを繰り返していたとしたら、象限間には大きな広がりがあったでしょう。 代わりに、ほとんどありませんでした:

打者vs.異なるバレル%ピッチャー

四分円 1 2 3 4
Y1レートを使用して期待 3.1% 4.9% 6.0% 8.2%
観測されたY2 5.7% 6.2% 6.2% 6.8%

ピッチャーは、1年目に幅広いバレル抑制数を示しました。 2年目では、1年目の「バレルが難しい」投手は、粉砕しやすい投手よりも優れたパフォーマンスを発揮することはほとんどありませんでした。

一方、1年目に多くの野球をバレルア​​ップした打者は、ほとんどが2年目に再びバレルアップしました。 私は打者に対して同じプロセスを繰り返しました。 投手ごとに、1年目に2年目の打球を打者バレル率の象限で分け、1年目にメジャーに出場しなかった打者を捨てました。 スプレッドは有意義に広かった:

ピッチャーvs.異なるバレル%バッター

四分円 1 2 3 4
Y1レートを使用して期待 1.6% 4.1% 6.5% 11.2%
観測されたY2 3.1% 4.6% 6.9% 9.5%

これは何を意味するのでしょうか? 簡単に言えば、この前年比の象限方法論を使用することは、直感と以前の研究と一致します。打者は、本塁打を供給するのと同じように、電力を供給します。 投手が空中で大量の打撃を受けたボールを降伏させるかどうかは、投球方法よりも、直面する相手との関係がはるかに大きい。 一方で、ありません ピッチャーの影響; 私たちが行ったようにバッター間で均等化したとしても、1年目の低バレル打者は、2年目の平均よりも少ないバレルを許可しました。

その前述のタンゴデータツイスト? それは私たちに大まかな見積もりツールを提供します。 各グループが1年目と比較して2年目の平均にどれだけ後退したかに基づいて、「バラスト量」を見積もることができます。これは、2年目のバレルレートを予測するためにプレーヤーの1年目のバレルレートに追加する必要があるリーグ平均の打球数です。 。 ピッチャーの場合、それは大きく、正確には、131のプレートの外観です。 ねり粉の場合、それは小さいです:15のプレートの外観。 これは、投手が平均に戻るまでに78%「回帰」したためです(象限あたり37の打球の平均サンプルでは)。打者の象限あたり30の打球では33%の回帰しかありませんでした。

私がすでに答えを知っているのに、なぜこの種の研究をするのですか? 答えを知っているからといって、別の方法でテストするのが面白くないというわけではありません。この方法は直感的だと思います。 ある年にハードコンタクトを抑えるのが得意だった投手のグループがどうなるかを考え、翌年の様子を見るのに役立ちます。 同じことが打者にも当てはまります。 グループ全体で何が起こっているのかを理解することで、個々の打者をどのように扱うかを考えるのが簡単になります。

いずれにせよ、パイをどのように焼いても同じ結果が得られるのは素晴らしいことです。 打者は大声で接触しますか? 信じて! 投手はバレルを左右に降伏しますか? 彼は何か間違ったことをしているかもしれませんが、それを信じるには多くのハードコンタクトを見る必要があります。 実は、ピッチャーのバレルレートのばらつきが大きいのは、ゴロをバレルア​​ップできないという事実に起因しているのではないかと思います。そのため、ゴロピッチャーはバレル抑制に優れています。 これらの2つの経験則を頭に入れておけば、投手が自分たちがコントロールできること(ウォーク、三振)に重点を置き、打者が自分たちが最も得意とすること(ボ​​ールを打ち込む)に集中する理由を理解するのに長い道のりがあります。成層圏、少なくとも今年まで)。

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