Who is next 300 wins?

在PTT上看到這個討論，於是就看了幾個可能人選的年齡和所差場數，拿過去的歷史紀錄來比較看看。

由於投手的使用方式會造成勝場累積的難度不同，我以1980年做為分界，只看這之後的投手(1979年是最後一次有人單季先發超過40場:Phil Niekro 44場)。

CC Sabathia 30歲, 167勝 (Carlos Zambrano 30歲, 122勝)

1980年後 在30歲之後拿下133勝以上的投手 13位(178勝以上 5位):

 Player         30歲後勝場      133勝時年齡
 Randy Johnson  222             38
 Jamie Moyer    221+            40
 Roger Clemens  191             40
 Greg Maddux    190             38
 David Wells    181             40
 Charlie Hough  170             41            *32歲起
 Tom Glavine    166             39
 Nolan Ryan     157             42            *33歲起
 Kenny Rogers   149             41
 Curt Schilling 147             39
 Tim Wakefield  141+            42
 Dennis Martinez137             42
 Mike Mussina   134             39

Jon Garland 31歲, 132勝

1980年後 在31歲之後拿下168勝以上的投手 6位:

 Player         31歲後勝場      168勝時年齡
 Jamie Moyer    216+            44
 Randy Johnson  204             42
 Roger Clemens  182             42
 David Wells    176             44
 Greg Maddux    171             42
 Charlie Hough  170             46
 *Nolan Ryan 31歲後(1979~1993) 173勝

Mark Buehrle 32歲, 154勝

1980年後 在32歲之後拿下146勝以上的投手 7位:

 Player         32歲後勝場      146勝時年齡
 Jamie Moyer    208+            42
 Randy Johnson  199             41
 Roger Clemens  172             41
 Charlie Hough  167             44
 David Wells    160             42
 Nolan Ryan     157             44
 Greg Maddux    153             42

Roy Oswalt 33歲, 154勝 (Barry Zito 33歲, 142勝)

1980年後 在33歲之後拿下146勝以上的投手 6位(158勝以上 4位):

 Player         33歲後勝場      146勝時年齡
 Jamie Moyer    195+            44
 Randy Johnson  179             45
 Charlie Hough  163             46
 Roger Clemens  162             44
 David Wells    149             44
 Nolan Ryan     146             46

Roy Halladay 34歲, 178勝

1980年後 在34歲之後拿下122勝以上的投手 6位:

 Player         34歲後勝場      122勝時年齡
 Jamie Moyer    178+            43
 Randy Johnson  160             42
 Charlie Hough  147             43
 Roger Clemens  141             42
 Nolan Ryan     135             44
 David Wells    133             43

Tim Hudson 35歲, 171勝

1980年後 在35歲之後拿下129勝以上的投手 3位:

 Player         35歲後勝場      122勝時年齡
 Jamie Moyer    163+            44
 Randy Johnson  143             43
 Charlie Hough  132             46

還差有點遠的年輕投手:

Justin Verlander 28歲, 93勝

1980年後 在28歲之後拿下207勝以上的投手 4位:

 Player         28歲後勝場      207勝時年齡
 Randy Johnson  254             41
 Jamie Moyer    233+            45
 Greg Maddux    224             41
 Roger Clemens  220             42
 *Nolan Ryan 28歲後(1976~1993) 219勝

Felix Hernandez 25歲, 79勝

1980年後 在25歲之後拿下221勝以上的投手 6位:

 Player         25歲後勝場      221勝時年齡
 Randy Johnson  293             40
 Greg Maddux    280             38
 Roger Clemens  276             40
 Tom Glavine    252             39
 Jamie Moyer    239+            46
 David Wells    232             43
 *Nolan Ryan 25歲後(1973~1993) 276勝

結論

其實寫一寫發現把那七個人拉出來整理一下好像還比較清楚 XD

純以勝場數和年齡來看，不意外地還是CC最有希望，Buehrle和Halladay有點機會，Oswalt差了Buehrle剛好一年就顯得相當拼，Verlander和Felix都還要保持幾年成績再來看。

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2010 Yahoo! Public League Average

之前統計過2008年Yahoo公開聯盟各名次平均成績，去年Yahoo公開聯盟的預設設定增加了一名UT和一名P，局數上限也從1250增加為1400局，各累積項目的原始數據理所當然會提高，於是再去抓了去年的464個公開聯盟進行統計，原始數據平均如下：

表1: 各名次的原始數據平均

Rk	R	HR	RBI	SB	AVG	W	SV	K	ERA	WHIP
1	869	218	842	131	0.279	92	120	1240	3.37	1.22
2	848	210	821	123	0.277	91	109	1211	3.47	1.24
3	831	204	801	123	0.275	89	100	1181	3.51	1.24
4	816	201	790	118	0.275	87	90	1149	3.55	1.25
5	806	196	776	118	0.274	86	84	1134	3.64	1.26
6	790	190	759	116	0.273	83	80	1098	3.66	1.26
7	776	186	743	112	0.273	81	73	1078	3.67	1.26
8	761	184	731	110	0.271	79	71	1056	3.72	1.27
9	748	181	721	107	0.271	77	64	1022	3.79	1.28
10	730	174	699	107	0.271	75	58	1001	3.85	1.29
11	710	168	681	101	0.271	72	55	964	3.89	1.29
12	680	160	651	97	0.269	68	45	908	4.01	1.31

表2: 各單項名次的原始數據平均

Rk	R	HR	RBI	SB	AVG	W	SV	K	ERA	WHIP
1	893	237	876	169	0.287	100	150	1295	3.14	1.18
2	863	223	842	151	0.283	95	131	1242	3.30	1.20
3	842	213	817	140	0.280	92	117	1208	3.40	1.22
4	824	206	798	131	0.278	89	105	1176	3.49	1.24
5	809	199	783	124	0.276	87	94	1147	3.57	1.25
6	793	193	766	116	0.274	84	83	1117	3.64	1.26
7	778	187	748	109	0.272	82	73	1088	3.70	1.27
8	762	180	730	102	0.271	79	63	1055	3.77	1.28
9	744	173	709	95	0.269	76	53	1019	3.86	1.29
10	721	165	685	87	0.266	72	41	975	3.95	1.31
11	693	155	655	76	0.263	67	27	917	4.06	1.32
12	641	139	604	61	0.259	58	12	804	4.24	1.35

數據上跟預期的差不多，打擊的累積成績大概上升了4%，平均項目的AVG下滑，但主因應該不是被第二個UT拉低，而是去年相較08年偏向投手，因為同樣是平均項目的ERA和WHIP非但沒有因為多出來的一個投手而拉高，反而還降低了；W和SV則是上升了15%左右(又一個投手年的證明，局數只多了12%，相對打者從9個變成10個卻只升了4%)，但是SV整體來說沒有增加，只是前後段拉得更開了。

今年另外統計了各名次的總分數據，可以看到一些有趣的現象。

Rk	平均	標準差	最低	最高
1	97.90	6.74	79.0	113.0
2	89.45	5.55	73.0	105.0
3	82.69	4.85	71.5	96.0
4	77.14	4.61	65.5	92.0
5	71.92	4.33	60.0	84.5
6	66.86	4.32	53.5	79.5
7	61.85	4.42	46.0	75.5
8	57.52	4.41	45.0	69.5
9	52.69	4.40	40.5	65.5
10	47.19	4.94	31.5	60.5
11	41.54	5.31	22.0	58.5
12	33.26	6.81	11.0	49.5

各聯盟的第一名平均總分是98分，不過這不代表要拿98分才能拿冠軍，因為第二名的平均只有89.5分，所以90分以上就頗有希望；如果能拿下100分，已經超出平均兩個標準差，還拿不下冠軍大概也只能說運氣太糟吧。相對地，也是有人可以靠79分拿下冠軍。不過105分亞軍也未必是最慘的，因為有人拿了92分還只能和人共享第三名呢。

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防止放棄單項的聯盟設定

玩Roto聯盟有個時常看到的策略，就是放棄單項(通常是SV，有時候是SB)來力拚其他項目。這在H2H中更為常見，因為只要每週都能穩穩拿下六項就肯定是冠軍，所以可以放棄一兩個單項來加強其他項目。事實上我自己在小魚聯盟也有多年採用無SV戰略，將資源放到其餘九項上，這背後其實有不少原因，聯盟偏好、喊價制度和未來性考量都有影響。

當然在現實中各項目的均衡性和球隊的戰績本來就沒有絕對的關係，一支球隊可以完全不盜壘得到聯盟最多得分，也可能靠著低於平均的打擊和超強的投手群拿下比投打都名列前茅的球隊更多的勝場數，勝利才是球隊唯一的目標，用跑的還是用打的取勝都無所謂。

不過既然Roto計分制度上區分各種項目，限制了各單項的最高得分，就是希望遊戲中的球隊可以均衡發展，讓更多類型的選手可以在遊戲中成為戰力，以增加遊戲的變化度，同時也有活化交易的功能在。否則其實只要比VORP或WAR一項，變成Point制，得點高的就是較有價值的球員，總分高的也就是較強的一隊，豈不更貼近現實？

能不能避免Roto聯盟的球隊放棄任何項目呢？有個很單純的方法可以大幅降低球隊放棄單項的誘因，只要將球隊的總分由各單項的加總改為各單項的乘積就可以了。

這樣子的話，12分和1分的兩個單項，一下從相當於7分+6分或10分+3分降到相當於4分*3分，單項墊底的傷害大幅增加了。要知道放棄單項的戰略在Roto之所以成立，背景是12人公開聯盟的奪冠條件約是90~100分，90分以上開始有機會，100分大概可以確定封王；所以放棄一項，其餘九項平均拿10分就有機會挑戰冠軍，平均到達11分的話幾乎篤定封王。

如果改用乘積的話，單項1分即使配上九項12分(5.16E+09)也還略低於十項都9.5分(5.99E+09)或是六項9分四項10分(5.31E+09)，95分在公開聯盟也不算是穩拿冠軍的分數，如果單項1分配上九項11分(2.36E+09)，那更是只相當於三個8分加上七個9分(2.45E+09)，大約87分的水準幾乎不可能奪冠。所以放棄一個項目就會讓球隊幾乎沒有退路。

單項搶2~3分拼其他九項的戰略也很難成功，因為搶2分就不能完全放棄，大家都不想當最後一名，所以勢必得投入一定程度的資源，以SV來說，12隊Mixed聯盟至少也得選一個正牌CL才有機會拿到2分以上，如果大家都這樣想那只拿一個可能還不夠，能省下來的資源攤到其他各項上就幾乎沒有了，還不如乾脆認真地經營SV比較有利。(反過來說可能造成CL前幾輪就被掃光？因為總共就30幾個人選，不選就沒有SV了。)

當然這個方法的缺點也很明顯，首先是數字太大，用科學符號表示看起來是還好，但對一般人來說並不直覺。更大的問題是計算分數差距的困難度大增，95-87=8小學生可以用心算算出來，但是乘積5.99E+09和2.45E+09間的差距要怎樣才能追上，能馬上算出來的人恐怕不多。

對數可以在這個部份上幫上一些忙，至少從乘法變成加法，但計算難度仍然比原來的計分方式高出很多。十分迫切希望聯盟所有球隊都能均衡發展的聯盟主席，可以貼張對數表在公告欄上嘗試看看。(真的找得到這麼多GM嗎? XD)

附錄: 1~12以1.25為底之對數值

1.0	0.00
2.0	3.11
3.0	4.92
4.0	6.21
5.0	7.21
6.0	8.03
7.0	8.72
8.0	9.32
9.0	9.85
10.0	10.32
11.0	10.75
12.0	11.14

各單項分數取log值相加總和較高者，單項分數之乘積也較高，反之亦然。很明顯地，越低分的區域每分造成的差距越大。

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2010 Lineup Evaluation - Review

下表是用2010年各隊各棒次的實際成績，代入Lineup Evaluator所算出的結果，但各棒次的GO/AO一律使用全隊平均代替。

Team	實際得分/27	預估得分/27
NYY	5.4038	5.1553
BOS	5.0913	5.1894
TBR	5.0171	4.5435
CIN	4.9364	4.8362
TEX	4.8950	4.7265
MIN	4.8813	4.8058
PHI	4.8194	4.5640
COL	4.8125	4.7117
TOR	4.7407	4.7072
CHW	4.7000	4.5296
DET	4.6807	4.6575
MIL	4.6724	4.6460
ATL	4.6426	4.5172
STL	4.5777	4.3870
FLA	4.4927	4.2112
ARI	4.4449	4.4203
SFG	4.3222	4.2384
CHC	4.2753	4.1280
LAA	4.2182	3.9359
KCR	4.1862	4.4006
OAK	4.1679	4.1230
LAD	4.1582	3.9072
SDP	4.1200	3.8458
WSN	4.0824	4.0267
NYM	4.0587	3.9498
CLE	4.0254	3.9805
HOU	3.8064	3.5301
BAL	3.7987	3.9493
PIT	3.6781	3.6529
SEA	3.1768	3.2978

平均來說，預估得分比實際得分低了約2.4%。誤差最多的Rays實際每27出局的得分是5.0171分，但預估得分只有4.5435分，低估了近10%；而高估最多的是Royals，高估了5.12%(4.1862/4.4006)。

Team	實際得分/27	預估得分/27	誤差值	誤差比率
KCR	4.1862	4.4006	0.2144	5.12%
BAL	3.7987	3.9493	0.1506	3.96%
SEA	3.1768	3.2978	0.1210	3.81%
BOS	5.0913	5.1894	0.0981	1.93%
DET	4.6807	4.6575	-0.0232	-0.50%
ARI	4.4449	4.4203	-0.0246	-0.55%
MIL	4.6724	4.6460	-0.0264	-0.56%
PIT	3.6781	3.6529	-0.0252	-0.69%
TOR	4.7407	4.7072	-0.0335	-0.71%
OAK	4.1679	4.1230	-0.0449	-1.08%
CLE	4.0254	3.9805	-0.0449	-1.12%
WSN	4.0824	4.0267	-0.0557	-1.36%
MIN	4.8813	4.8058	-0.0755	-1.55%
SFG	4.3222	4.2384	-0.0838	-1.94%
CIN	4.9364	4.8362	-0.1002	-2.03%
COL	4.8125	4.7117	-0.1008	-2.09%
NYM	4.0587	3.9498	-0.1089	-2.68%
ATL	4.6426	4.5172	-0.1254	-2.70%
TEX	4.8950	4.7265	-0.1685	-3.44%
CHC	4.2753	4.1280	-0.1473	-3.45%
CHW	4.7000	4.5296	-0.1704	-3.63%
STL	4.5777	4.3870	-0.1907	-4.17%
NYY	5.4038	5.1553	-0.2485	-4.60%
PHI	4.8194	4.5640	-0.2554	-5.30%
LAD	4.1582	3.9072	-0.2510	-6.04%
FLA	4.4927	4.2112	-0.2815	-6.27%
SDP	4.1200	3.8458	-0.2742	-6.66%
LAA	4.2182	3.9359	-0.2823	-6.69%
HOU	3.8064	3.5301	-0.2763	-7.26%
TBR	5.0171	4.5435	-0.4736	-9.44%

造成得分普遍低估的可能原因有很多，最直接的就是壘上有人時打者會打得比較好，這點是有數據支持的，原因可能是防守方在壘上有跑者時投球和守備上都比較困難‧但程式裡沒有區分，不管壘上有幾個跑者都一律以平均成績來推算事件的機率，就造成了得分的低估。

而Rays的得分超過預估最多倒是很好解釋，得分預估程式中GDP的發生機率是聯盟平均，再乘上可能發生的機會(壘上有人，未滿兩出局，打者擊出滾地出局)，並不考慮打者與跑者的能力‧而Rays在2010年的GDP是全聯盟最低，僅有92次。再加上觸身保送率及跑者額外進壘率上，Rays去年也都名列前茅，所以實際得分超過計算結果甚多就不令人意外了。

反倒是誤差比率第二名的Astros比較難解釋，Astros的GDP%, HBP%和XBT%都不算出色，只有ROE%在前段班，只能說他們2010年對得分機會的把握比其他隊好吧。因為其他得分預測公式如XR及RC也都十分低估他們的得分。

講到這裡，最後來看看各種得分預測公式在2010年的準確度。

	平均	相關係數	RMSE	最大高估率	最大低估率
LE/27	4.3191 (-0.1092)	0.9518	0.1830	5.12%	-9.44%
RC/27	4.6713 (+0.2429)	0.9576	0.2798	11.11%	-2.12%
LWTS'/27	4.4851 (+0.0568)	0.9589	0.1480	8.68%	-6.17%
XR/27	4.5194 (+0.0911)	0.9642	0.1549	9.96%	-3.62%
XRB/27	4.5097 (+0.0813)	0.9588	0.1576	9.69%	-5.49%

基本上還是完整版的XR最準確；RC/27因為普遍高估太多所以在絕對數據上吃了大虧，以相對分數來說它和LWTS及XRB其實可說是沒有差距的；Lineup Evaluator的準確度和這幾個老前輩相比，還是有段極小的差距，但也算是相當準了。畢竟Lineup Evaluator最主要的目標是在判別同樣的數據下，不同的棒次排列造成的影響，而不是以球隊總成績來估計球隊得分。

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2010 Fantasy Baseball Value - Pitchers

延續前一篇的話題, 來看看投手部份的成績

先發投手

前十名

1. Roy Halladay, 33.74
2. Adam Wainwright, 31.86
3. Felix Hernandez, 27.57
4. Ubaldo Jimenez, 24.10
5. Jered Weaver, 22.01
6. Roy Oswalt, 21.95
7. David Price, 21.88
8. Jon Lester, 21.23
9. CC Sabathia, 20.53
10. Mat Latos, 20.09

令人驚喜的球員

1. David Price, +20.50 (1.37 → 21.88)
2. Mat Latos, +16.87 (3.22 → 20.09)
3. Clay Buchholz, +16.31 (0.74 → 17.05)
4. Trevor Cahill, +16.73 (0.00 → 16.73)
5. Ubaldo Jimenez, +14.75 (9.35 → 24.10)
6. Roy Oswalt, +14.22 (7.74 → 21.95)
7. Jered Weaver, +13.99 (8.01 → 22.01)
8. Adam Wainwright, +13.38 (18.48 → 31.86)
9. Tim Hudson, +12.72 (3.58 → 12.72)
10. Brett Myers, +11.37 (0.00 → 11.37)
11. Francisco Liriano, +11.12 (0.00 → 11.12)

令人失望的球員

1. Javier Vazquez, -29.91 (21.14 → -8.77)
2. Josh Beckett, -31.74 (18.05 → -13.69)
3. Zack Greinke, -23.76 (24.38 → 0.62)
4. Scott Kazmir, -24.93 (6.59 → -18.34)
5. Dan Haren, -20.07 (25.30 → 5.23)
6. James Shields, -19.32 (11.20 → -8.12)
7. A.J. Burnett, -18.59 (4.57 → -14.01)
8. Rich Harden, -24.08 (11.05 → -13.02)
9. Tim Lincecum, -16.35 (31.35 → 15.00)
10. Jair Jurrjens, -18.38 (12.14 → -6.24)

後援投手

前十名

1. Billy Wagner, 25.24
2. Heath Bell, 21.10
3. Rafael Soriano, 19.86
4. Brian Wilson, 19.62
5. Neftali Feliz, 17.83
6. Carlos Marmol, 17.41
7. Joakim Soria, 15.80
8. Mariano Rivera, 14.47
9. Matt Capps, 14.43
10. John Axford, 14.04

令人驚喜的球員

1. Neftali Feliz, +13.67 (4.17 → 17.83)
2. John Axford, +14.04 (0.00 → 14.04)
3. Billy Wagner, +9.25 (15.99 → 25.24)
4. Hong-Chih Kuo, +9.00 (2.63 → 11.63)
5. Tyler Clippard, +8.10 (1.90 → 10.01)
6. Chris Perez, +7.53 (1.78 → 9.31)
7. Sean Marshall, +7.23 (0.00 → 7.23)
8. Joaquin Benoit, +7.17 (0.00 → 7.17)
9. Matt Belisle, +6.70 (0.00 → 6.70)
10. Evan Meek, +6.65 (0.00 → 6.65)

令人失望的球員

1. Chad Qualls, -26.00 (14.57 → -11.43)
2. Francisco Rodriguez, -25.07 (16.38 → -8.68)
3. Trevor Hoffman, -22.13 (15.59 → -6.54)
4. Jonathan Broxton, -19.89 (24.13 → 4.24)
5. Frank Francisco, -12.35 (13.53 → 1.18)
6. Kerry Wood, -12.77 (12.50 → -0.27)
7. Bobby Jenks, -10.95 (13.43 → 2.48)
8. Huston Street, -13.73 (19.79 → 6.05)
9. George Sherrill, -17.43 (5.19 → -12.24)
10. Jonathan Papelbon, -9.23 (20.63 → 11.40)

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2010 Fantasy Baseball Value - Batters

2010年Fantasy Value季末結算: Google文件連結

聯盟設定為Yahoo! Public League, 季前價值是使用各家預測加權平均的成績所算出的.

以下依照守位快速檢視一下打者部份:

捕手

前三名

1. Joe Mauer, 21.00
2. Victor Martinez, 18.69
3. Brian McCann, 15.42

令人驚喜的球員

1. Buster Posey, +13.81 (0.00 → 13.81)
2. John Buck, +10.73 (0.00 → 10.73)
3. Miguel Olivo, +7.97 (0.00 → 7.97)

令人失望的球員

1. Russell Martin, -17.03 (10.49 → -6.53)
2. Matt Wieters, -10.64 (7.39 → -3.25)
3. Joe Mauer, -10.81 (31.80 → 21.00)

一壘手

前三名

1. Albert Pujols, 45.37
2. Joey Votto, 42.53
3. Miguel Cabrera, 42.00

令人驚喜的球員

1. Paul Korneko, +28.47 (3.21 → 31.68)
2. Joey Votto, +20.49 (22.04 → 42.53)
3. Aubrey Huff, +21.95 (0.00 → 21.95)

令人失望的球員

1. Lance Berkman, -23.11 (16.67 → -6.44)
2. Prince Fielder, -18.54 (34.54 → 16.00)
3. Ryan Howard, -16.09 (37.31 → 21.21)

沒看到Adam Lind和Carlos Lee名字的原因是因為他們根據季初的守位算在外野手.

二壘手

前三名

1. Robinson Cano, 32.25
2. Dan Uggla, 27.23
3. Rickie Weeks, 22.97

令人驚喜的球員

1. Rickie Weeks, +19.19 (3.78 → 22.97)
2. Kelly Johnson, +19.25 (0.00 → 19.25)
3. Robinson Cano, +15.89 (16.37 → 32.25)
4. Dan Uggla, +15.44 (11.79 → 27.23)

令人失望的球員

1. Jose Lopez, -17.58 (5.97 → -11.62)
2. Gordon Beckham, -15.00 (6.98 → -8.02)
3. Aaron Hill, -14.39 (11.71 → -2.68)

二壘手的排名大洗牌, 這裡還不算受傷的Utley, Kinsler和Roberts.

三壘手

前三名

1. Jose Bautista, 40.46
2. David Wright, 27.50
3. Evan Longoria, 26.22

令人驚喜的球員

1. Jose Bautista, +40.46 (0.00 → 40.46)
2. Adrian Beltre, +20.19 (6.04 → 26.22)
3. Michael Young, +8.14 (9.73 → 17.87)

令人失望的球員

1. Paolo Sandoval, -23.76 (22.12 → -1.64)
2. Mark Reynolds, -19.84 (26.72 → 6.88)
3. Alex Rodriguez, -16.31 (37.74 → 21.43)

游擊手

前三名

1. Hanley Ramirez, 27.53
2. Troy Tulowitzki, 26.74
3. Derek Jeter, 13.18

令人驚喜的球員

1. Jose Reyes, +8.16 (4.93 → 13.09)
2. Alex Gonzalez, +6.36 (0.00 → 6.36)
3. Troy Tulowitzki, +5.57 (21.16 → 26.74)
   考慮到他因傷缺陣了一陣, 效率確實是比季前的預測成績好很多, 不過他季前的O-Rank相當高, 所以似乎也稱不上驚喜?

令人失望的球員

1. Jimmy Rollins, -30.30 (23.36 → -6.94)
   就算不看因傷缺賽的部份也還是糟了點
2. Hanley Ramirez, -16.55 (44.08 → 27.53)
3. Alcides Escobar, -15.98 (3.04 → -12.94)

游擊手和二壘手剛好相反, 令人意外的選手不多.

外野手

前十名

1. Carlos Gonzalez, 49.26
   同時也是今年全聯盟FB價值最高的球員
2. Carl Crawford, 39.92
3. Josh Hamilton, 37.50
4. Ryan Braun, 30.10
5. Matt Holliday, 29.82
6. Alex Rios, 27.25
7. Jayson Werth, 26.79
8. Vladimir Guerrero, 26.01
9. Chris Young, 24.73
10. Shin-Soo Choo, 24.44

令人驚喜的球員

1. Carlos Gonzalez, +41.31 (7.95 → 49.26)
   也是全聯盟超出季前預期最多的球員
2. Josh Hamilton, +29.70 (7.80 → 37.50)
3. Chris Young, +24.73 (0.00 → 24.73)
4. Alex Rios, +20.65 (6.60 → 27.25)
5. Drew Stubbs, +20.10 (0.00 → 20.10)
6. Delmon Young, +19.73 (0.42 → 20.15)
7. Angel Pagan, +19.28 (0.00 → 19.28)
8. Brett Gardner, +17.38 (0.00 → 17.38)
9. Juan Pierre, +16.89 (5.99 → 22.88)
10. Vladimir Guerrero, +16.37 (9.63 → 26.01)

令人失望的球員

1. Nate McLouth, -38.31 (17.28 → -21.03)
   因傷缺陣的一個半月可以不算, 但是被下放造成的損失就該算進去了.
2. Adam Lind, -20.42 (18.23 → -2.19)
3. Matt Kemp, -18.40 (35.88 → 17.47)
4. Brad Hawpe, -22.27 (7.92 → -14.36)
5. Justin Upton, -15.39 (26.06 → 10.67)
6. Carlos Lee, -15.99 (21.62 → 5.63)
7. Jason Bay, -33.43 (25.43 → -8.00)
   如果把他的成績放大到590AB大概值$7.5, 即使這樣還是很糟糕.
8. Julio Borbon, -15.35 (10.96 → -4.39)
9. Ryan Ludwick, -14.06 (12.49 → -1.57)
10. Nyjer Morgan, -13.82 (8.62 → -5.19)

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$10 + $10 + $10 = $30?

原文見此: http://www.lastplayerpicked.com/does-10-10-10-30-part-i/

你會拿一個$30的球員去換三個$10的球員嗎?

LPP在這篇文章中分析了少換多的交易. 觀念沒有很新奇, 但講得挺清楚的.

首先, 得到三名球員的這隊需要丟出陣中兩名最差的球員, 而丟出三個球員的這隊需要由FA補上兩名球員. 所以更恰當的比較是$30+$1+$1換$11+$11+$10, 雙方價值差不多, 甚至可能總和成績也差不多.

兩個包裹最大的差別是: 當一個$5~$10的球員突然出現在FA時, 前者可以將一名$1球員換掉以增強球隊陣容, 但後者無法因此得利.

換言之, 收到$30+$1+$1這組的球隊得到了彈性.

另一個差別在於, 當$30球員受傷時, 球隊的損失是$10球員受傷的三倍; 但$1球員受傷對球隊幾乎不會造成傷害. 如果球員們的受傷機率相同, 那兩個包裹因傷損失的期望值平均來說也是相同的.

不同的地方在於: $30球員受傷的機率比較低, 但一旦受傷造成的損失較大. 3個$10球員風險較分散, 其中有人受傷的機率較高, 但大傷害的機率較低.

換言之, 如果拿到$30+$1+$1這組的有80%的機會第一名和20%第十名, $11+$10+$10這組可能是51%第一名, 38%第三名, 10%第七名, 1%第十名. 如果GM不在意第三名和第十名的差別, 只在意奪冠的機率, 那前者仍是比較好的選擇.

特殊情況是: 如果已經領先到可以容忍一名$10球員受傷仍能奪冠時, 以少換多不失為一種分散風險的做法.

總體來講, 在這兩組包裹中選擇$30+$1+$1的組合, 在現實中是比較有利的. 有經驗的GM們瞭解這一點(不管有沒有意識到), 所以他們不會花太多資源在$5~$20這個等級的球員上, 而是儘量採用高價球員和替代等級球員的組合, 來保持球隊陣容的彈性.

這個問題對Fantasy估價器的影響尤其明顯. 如果純由數據來看, 高價球員在喊價選秀上普遍性的被overpaid, 而中價球員大都被underpaid. 但這並不見得是GM們在價值評估上犯了錯誤, 而是一般估價器無法確實地反映高價球員帶來的陣容彈性的價值.

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2009 Forecast Evaluations

今天突然心血來潮逛到很久沒看的FB Blog: Last Player Picked, 發現多了很多新文章. LPP的FB文章都很不錯, 理路正確, 邏輯清楚, 而且寫得不難懂. 有時間再來寫一些文章的心得.

不過首先要講的是上面提到的另一個網站Steamer整理的2009各家預測打擊成績比較.

在這篇文章中,Steamer以FB的觀點比較了八個預測成績: Steamer自身, Marcel, PECOTA, Chone, ZiPS, SportingNews, Fantistics和2008年成績.

結論是: Chone和ZiPS在所有比率數據( (R+RBI)/PA, HR/AB, SB/PA, OPS)上都位居前兩名, Chone略勝一點, 但兩者的預測成績極為接近.

Fantistics和SportingNews兩個人工預測差不多在所有比率數據都輸給公式型預測, 當然還是比直接複製2008年成績好一些. 不過Fantistics在PA的預測遙遙領先, 連帶著在SGPs(FB Value)上也取得了顯著的勝利.

當然Fantistics有點勝之不武, 因為Chone, ZiPS和PECOTA沒有真的去預測打者的PA, Marcel的PA預測也很簡單. 而打者的FB Value和打席數又高度相關, 所以Fantistics可靠著打席準確度的大幅領先在FB Value預測稱王.

不過我們從這裡得到的收穫是: 公式預測在比率數據上的表現明顯比專家預測好, 但預測打席數差距太大所以不實用. 我們可以兼取兩家之長, 以專家預測的打席數, 乘上公式預測中最佳的Chone或ZiPS(或兩者平均, 反正兩個數據差不多)的比率數據, 簡單地得到更佳的預測.

Steamer上也有投手的預測成績比較, 不過我覺得比較的方法沒有打者這篇好.

同樣的是, 公式預測在比率數據上的表現仍然比兩個專家預測好, ZiPS在ERA和WHIP上大幅領先, 但是K/9的表現不好. Fantistics仍是在IP上穩居第一, 並靠此奪下SGPs的冠軍. 我們也可以用同樣的方法組合兩種預測來提高準確度.

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Evaluate Lineups - 2010 Rankings

預測先發打線得分總排名

NL

Tier 1

#1 Philadelphia Phillies : 820

Tier 2

#2 St. Louis Cardinals : 792

#3 Atlanta Braves : 791

#4 Arizona Diamondbacks : 781

#5 Los Angeles Dodgers : 777

Tier 3

#6 Chicago Cubs : 767

#7 New York Mets : 766

#8 Colorado Rockies : 750

Tier 4

#9 Florida Marlins : 708

#10 Milwaukee Brewers : 698

#11 Washington Nationals : 689

#12 San Francisco Giants : 688

#13 Pittsburgh Pirates : 683

#14 Cincinnati Reds : 681

Tier 5

#15 Houston Astros : 662

Tier 6

#16 San Diego Padres : 580

AL

Tier 1

#1 Boston Red Sox : 918

#2 New York Yankees : 901

Tier 2

#3 Minnesota Twins : 860

Tier 3

#4 Los Angeles Angels : 833

#5 Texas Rangers : 829

Tier 4

#6 Tampa Bay Rays : 813

#7 Baltimore Orioles : 813

#8 Cleveland Indians : 802

Tier 5

#9 Chicago White Sox : 760

Tier 6

#10 Oakland Athletics : 729

#11 Detroit Tigers : 722

#12 Kansas City Royals : 721

#13 Toronto Blue Jays : 719

#14 Seattle Mariners : 718

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Lineup Evaluation - 2010 Toronto Blue Jays

Projected Lineup

Expected Runs/Season: 719

#	Batter	AVG	OBP*	SLG	wOBA*
1	Bautista,Jose	0.227	0.323	0.389	0.317
2	Hill,Aaron	0.275	0.325	0.447	0.335
3	Lind,Adam	0.277	0.341	0.488	0.356
4	Wells,Vernon	0.260	0.319	0.430	0.327
5	Overbay,Lyle	0.251	0.343	0.416	0.335
6	Encarnacion,Edwin	0.233	0.312	0.397	0.312
7	Buck,John	0.221	0.288	0.422	0.305
8	Gonzalez,Sea Bass	0.231	0.277	0.354	0.277
9	Snider,Travis	0.240	0.332	0.452	0.339

Optimized Lineup

Expected Runs/Season: 723

(恐怖的是這已經是藍鳥拿得出來的最佳打線了)

#	Batter	AVG	OBP*	SLG	wOBA*
1	Bautista,Jose	0.227	0.323	0.389	0.317
2	Overbay,Lyle	0.251	0.343	0.416	0.335
3	Snider,Travis	0.240	0.332	0.452	0.339
4	Lind,Adam	0.277	0.341	0.488	0.356
5	Hill,Aaron	0.275	0.325	0.447	0.335
6	Wells,Vernon	0.260	0.319	0.430	0.327
7	Encarnacion,Edwin	0.233	0.312	0.397	0.312
8	Buck,John	0.221	0.288	0.422	0.305
9	Gonzalez,Sea Bass	0.231	0.277	0.354	0.277

2010 Lineup Evaluations

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