Baseball Statistics

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Baseball Statistics of NPB and MLB

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Previously, Suzuki and Beltre, two sets of Trout and Ramirez, OPS is the same but,
I showed that the ratio of OBP and SLG is different.→figure 35, figure 36.

And, by the blow profile, it has shown that the effectiveness of IBB is different.

The last time, by using consecutive batter model to investigate
the effectiveness of IBB.

This time I will examine the effectiveness of IBB due to the difference
of the striking profile of the second batter.

six situation2-2
FIG.46

Here, as a second batter, I will use of three data.

・Data obtained by aggregating 272 batter (OPS = 0.7).
・Data of 2005 Podsednik,S (CWS).
・Data of 2015 Hunter,T (MIN) .

situation2-2-OPS
FIG.47

As shown in Figure 47, the three data, OPS all 0.7
but there are differences in the content.

OBP
Podsednik,S > OPS = 0.7 > Hunter, T
SLG
Podsednik,S > OPS = 0.7 > Hunter, T

Podsednik is hit mass production, but Hunter is a long-distance batter.

situation2-2-RP
FIG.48

situation2-2plot
FIG.49

In FIG. 48, a graph of RP in the case of (2-b, 2) and (3-b, 2),
in Figure 49, it shows a graph of the dot plot of RE and RP.

Important point.

・Ichiro, Berthollet, trout, Ramirez of relative position,
almost the same in Figure 39,44,45 and 49.

・Effectiveness of IBB has become a Podsednik < OPS = 0.7
This time, unlike the case of figure 39, the effectiveness of IBB
was greater the greater the SLG / OBP Second batter.

This is a natural result, when the runner enters the scoring position,
batter directly linked to score but that it is a high hit probability batter.

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以前に、イチローとベルトレ、トラウトとラミレスの 2 組は、OPS が同じだが、
OBP と SLG の比率が違うことを示した。

そして、その打撃プロフィールによって、敬遠の有効性が異なることを示してきた。

前回、連続バッターモデルを使って、敬遠の有効性を調べた。

今回はセカンドバッターの打撃プロフィールの違いによる敬遠の有効性を調べる。

ここでは、セカンドバッターとして、3 つのデータを用いる。

・272 人の打者を集約して得たデータ (OPS = 0.7)。
・2005年の Podsednik, S (CWS) のデータ。
・2015年の Hunter, T (MIN) のデータ。

図 47 に示したように、この 3 つのデータは、OPSはすべて 0.7
だが、内容に違いがある。

OBP
Podsednik,S > OPS = 0.7 > Hunter, T
SLG
Podsednik,S > OPS = 0.7 > Hunter, T

Podsednik,S は安打量産、出塁型で、Hunter, T は長距離砲だ。
OPS = 0.7 はその中間にある。

図 48 に、(2-b,2) と (3-b,2) の場合の得点確率のグラフを、図 49 に、
得点期待値と得点確率のドットプロットのグラフを示す。

重要な点。

・イチロー、ベルトレ、トラウト、ラミレスの相対位置は、図39、44、45と
 図 49 でほぼ同じだ。

・敬遠の有効性は、Podsednik,S < OPS = 0.7 < Hunter, T となっている。

今回は、figure 39 の場合と異なり、敬遠の有効性はセカンドバッターの
SLG / OBP が大きいほど大きかった。

これは当然の結果であり、ランナーがスコアリングポジションに入る場合、
得点に直結するバッターはヒットの確率の高い打者であるということだ。



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Next situation that IBB is conceivable, in scoring situations, but when
the batting order welcomes a hard hitter of number 5 (OPS > = 0.85).

situation2
FIG.43

Then, when the sixth batter of decent batter, (of course, the seventh
since the batter is inferior more), but whether it should be IBB.

*A batting order isn't when it was limited with this.

Here, as the fifth batter, using the data of the slugger the four earlier,
the sixth batter, to compare, using OPS = 0.7 and OPS = 0.8.

The numerical value in case of (2-b,2), (3-b,2) and (2&3-b,2) is shown on the
table 12 and the one by which a plot did these are shown on figure 43 and 44.

situation2-table
Table 12

situation2-fig1
FIG.44

situation2-fig2
FIG.45

Organize to show several points.

・And but of course, it is better weaker batter No. 6 batter,
go up the effectiveness of IBB.

・It's when it's (3-b,2) and (2&3-b,2) by batter Ichiro, that both
of RE and RP become plus.

・Number 5 assumes a slugger of 4 people as a batter, but
the validity of IBB is different depending on blow profiles.

・The relative location by the plot is really similar
by figure 39 and figure 44, 45.

・Considering that sacrificing RE, if a head-to-head, (3-b, 2),
when the (2-b, 2), (2 & 3-b, 2), IBB can be a single strategy.



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次に敬遠が考えられる状況は、スコアリング状況で、打順が 5 番の強打者
を迎えるときだ (OPS >= 0.85)。そして、6 番打者がまあまあの打者の場合、
(当然、7 番打者以降はもっと劣る)、敬遠すべきかどうかだ。
*打順はこれと限った場合ではない。


ここでは、5 番打者としては、先ほどの 4 人のスラッガーのデータを使用し、
6 番打者としては、比較するために、OPS = 0.7 と OPS = 0.8 の 2 つを用いる。
OPS = 0.7 はやや劣る打者であり、OPS = 0.8 は、やや優れた打者である。

表に (2-b,2)、(3-b,2)、(1&3-b,2)、(2&3-b,2) の場合の数値を、
図に、これらをプロットしたものを示す。

何点か。

・当然だが、6 番打者がより弱い打者のほうが、敬遠の有効性はあがる。

・得点期待値と得点確率の両方がプラスとなるのは、打者イチローで、
(3-b,2)、(2&3-b,2)の場合。

・5 番打者として 4 人のスラッガーを想定しているが、打撃プロフィールに
よって敬遠の有効性は異なる。

・全体的な傾向は、(図で相対的位置)は、図とよく似ている。

・得点期待値を犠牲にすることを考慮すれば、接戦の場合、(3-b,2)、(2-b,2)、
(2&3-b,2) のとき、敬遠が作戦の一つとなりうる。


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This time, let's consider a situation where
IBB is carried out actually in baseball.

One of the situation, to have a runner in scoring
position, batter of the bottom of batting order at-bat,
the next batter is the case of the pitcher.

P-F-D
FIG.40

As shown in figure 41, there is actuary a large difference
in the striking power to the pitcher and fielder.

Here, as the the batter of the bottom of batting order and
the pitcher, I want to use three data of the following .

Two Batter:
・OPS = 0.5 and OPS = 0.7 are, but the same data as those shown in Table 8.
OPS = 0.5 is a very bad performance batter.
OPS = 0.7 is slightly worse performance than the average batter.
Pitdher
・OPS = 0.35 is, but the same data as those shown in Table 8,
which has almost the same performance as the pitcher average of MLB.

situation1-F-P
FIG.41

In Figure 42, the situation in the case of (3-b,2) is shown.

IBB :
A pitcher (OPS=0.35) stands as at-bat by the situation of (3-b,2).

Fighting :
DB, 1B, 2B, 3B, HR, the results of six kinds of Out
is generated according to the probability.
In each of the results situation, pitcher stands to bat.

Given the effectiveness of the IBB in the defensive side,
from the RE and RP in the case of fighting, by subtracting
those in the case of IBB, it should become a plus, so that it's effective.

situation1-F-P
Table 11

Table 11, shows the status of twelve cases above-mentioned value becomes positive.
( The remaining twelve cases IBB is not valid, it is not shown here.)

First batter is OPS = 0.5 or OPS = 0.7,
in 4 case or 5 case resupectively, RE or RP is a plus.

situation1-F-P-plot
FIG.42

Figure 43 shows, for the nine cases, the horizontal axis represents RE,
and RP to the longitudinal axis, but a plot.

For OPS = 0.5, the value of RP, which is acquired by IBB is small,
since none RE is a negative, the less effective IBB.

For OPS = 0.7, the value of RP, which is acquired by IBB is greater than 6%,
since the RE small minus or plus, the effectiveness of IBB is high.

IBB is a valid situation.
・(2-b, 2)
・(3-b, 2)
・(2&3-b, 2)
+
・(1&3-b, 2)→ This situation, note that RE is negative.

Of course, there is another road to the situation 1.
In other words, in a time instead of the pitcher, it's the case,
such as a pinch hitter to come out.

No longer validity of IBB that case, it would be to widen
the attack side of the chance to reverse.

However, on the other hand, if reasonably good condition other party
pitcher 4-6 innings, the defender dare to IBB, also to so as to issue
a pinch hitter in the attack side, it can be good strategy.

And plus that give place to a good pitcher as soon as possible,
it is trading between the minus greet pinch hitter in the scoring situation.

It is given in successive models, RE also RP also both came out or may be positive.

These are situations that can be a real baseball game.

In both NPB and MLB, considered as one of the reasons that IBB
of the league without a DH system is large.

This time calculation, we have shown, simulates well the actual situation.

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今回は、野球で実際にIBBが実行される状況を考えてみよう。

一つの状況が、スコアリングポジションにランナーがいて、
下位打線の野手を打席に迎え、次の打者が投手の場合だ。

ここでは、下位打線の打者と投手として、次の3つのデータを使用する。

下位打線 2 名
・OPS=0.5 と OPS= 0.7 は、表 8 と同じものを使用する。
投手
・OPS=0.35 とも、表 8 と同じものを使用する。

図40には、2 アウトランナー 3 塁の場合の状況が示されている。

敬遠:
2 アウトランナー 13 塁で投手(OPS = 0.35)が打席にたつ。

勝負:
DB、1B、2B、3B、HR、Out の 6 通りの結果が確率に応じて発生する。
それぞれの結果の状況で、投手が打席に立つ。

敬遠のの有効性を守備側で考えると、勝負の場合の得点期待値と得点確率から、
敬遠の場合のそれを引いて、それがプラスになれば、有効だということになる。

表 11 に、上記の値がプラスになる 12 のケースを示す。
(敬遠が有効でない残り 12 ケースはここでは示さない)

第一打者が OPS=0.5 は 4 ケース、OPS=0.7 の場合は
5 ケースで得点確率がプラスになる。

図 40 は、その 9 ケースについて、得点期待値を横軸、得点確率を縦軸にして、
プロットしたものだ。

OPS=0.5 の場合、敬遠で獲得される得点確率の値は小さく、REはどれもマイナスなので、
IBBの有効性が低い。

OPS=0.7 の場合は、4 つのケースで、IBBで獲得されるRPの値は6 %
よりおおきく、REはちいさいマイナスかプラスなので、敬遠の有効性は高い。

4 つのケース
・(2-b, 2)
・(3-b, 2)
・(2&3-b, 2)
+
・(1&3-b, 2) → この状況は、得点期待値がマイナスなことに注意。

当然、Situatio1 には別の道がある。つまり、投手の
替え時で、ピンチヒッターが出てくるような場合だ。

その場合、IBB の有効性はなくなり、逆に攻撃側のチャンスを広げることになる。

しかし一方で、4-6 イニングで相手投手がそこそこ調子が良い場合、防御側は
あえて敬遠し、攻撃側にピンチヒッターを出させるようにするのも戦略といえる。

好調な投手を早めに替えさせるプラスと、スコアリング状況でピンチヒッターを
迎えるマイナスとの間の取引となる。

連続したモデルで考えると、得点期待値も得点確率REもも両方、プラスになる場合が出てきた。

これらは、実際の野球の試合ではありうる状況である。

日米両方で、DH制のないリーグの敬遠が多いことの一つの理由と考えれ、
今回の計算が、実際の状況をよくシミュレートしていることを示している。

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7batter1
Table 8

Here we show the seven batting data.

OPS = 0.35 is, in the aggregate data of 1072 pitcher,
has almost the same performance as the pitcher average of MLB

OPS = 0.5 is, in the aggregate data of 430 fielder,
this has become a very bad batter performance.

OPS = 0.7 is, in the aggregate data of 272 fielder, this has become a
slightly worse performance than the average batter.

"Suzuki, I" shows his striking performance in SEA in 2004,
which was 262 hit of that historic year.

"Beltre, A" shows hit striking performance in TEX in 2013.

"Trout, M" shows a striking performance in LAA in 2013

"Ramirez, M" shows a striking performance in BOS in 2005

It isn't 2011 - record in 2013, but it's a record good for
a comparative target, so Suzuki and Ramirez will use.

7batter2
FIG.35

For these seven batting performance, batting average, on-base percentage,
slugging percentage, is shown using the on-base plus slugging.

There it is two points should be noted.

Suzuki and Beltre (0.87-0.88), OPS is almost same.
And Trout and Ramirez (0.98-0.99) is too.

But the ratio of the OBP and SLG are different. Suzuki and Trout has
a high ratio of OBP, Beltre and Ramirez has a high proportion of SLG.

7batter3
FIG.36

Eight event probability of that may arise from these seven batting performance,
I was calculated in the same manner as used in Table 7.

Describe the things of several points that can be read from this figure.

・Suzuki, single hit is extremely large, to the minute reverse,
HR is less than OPS = 0.7.

・Beltre and Ramirez is in comparison to the Suzuki and Trout, the proportion of GDP
is high, no three-base hit. It's due to the simple base-running ability.

・Trout, the proportion of HR is small compared to Ramirez ( with same OPS).
In addition, the proportion of walks is high, the percentage of GDP is low.
He has good batting eye, and also a distance (GO/AO is low),
yet suggesting is fleet-footed.

So, in these batter, let's look at the effectiveness of IBB.

IBB-S1
Table 9

First of all, it's state of the 12 that would probably be no validity of IBB.

Here, the batter of OPS = 0.35 and OPS = 0.5 are omitted (already calculated).
Even one of ordinary, be seen, because not nearly IBB enabled by their batter.

When there are runners in scoring position, with two out in the context of the slugger,
it is also seen when close to 0, but is not the case of the positive.

In these cases, IBB is not nearly effective.

IBB-S2
Table 10

IBB-RP1
FIG.37

IBB-RP2
FIG.38

Table 10, figure 37 and 38 show the value of the remaining 12
of the situation RE (run expectation) and RP (run probability).

If you look in terms of RE, is there validity to IBB is, it's two situations.
・(2&3-b, 2), Suzuki. (RE, RP) = (0.059, 5.5 %)
・(2&3-b, 2), Trouto. (RE, RP) = (0.010, 0.5 %)

IBB-RP3
FIG.39

When I thought by the absolute value of RE, I decided to think the occasion
with the loss and the validity of IBB of more than 0.1 are damaged here.

To take a look at the entire picture, RP for the 11 cases to be
positive and RE more than 0.1, the horizontal axis and RE, by RP
to the vertical axis shows a plot in Figure 39.

(2-b, 2) and (3-b, 2) loses RE is small, if the game is close fight,
is to be aspects emphasize RP.

(2-b, 2), (3-b, 2), in the case of (2&3-b, 2), the size of RP,
Suzuki > Beltre > Trout has become the order of Ramirez,
the value either do not take or take the IBB changes.

Since Suzuki has high RP and low RE, but rises validity of IBB,
Ramirez will be vice versa, overall.

That was found here is that as follows.

・From the viewpoint of RE, nearly all situations,
in some slugger, it has little validity.

・The head-to-head, although aspects of RP is emphasized is assumed,
in such a situation, there is no small phase IBB is valid.

・When's this example, RP is a plus, as limiting the RE that loss to about 0.01,
as the situation, (2-b, 2), it is effective (3-b, 2) is IBB.

Ichiro (2&3-b, 2), also in the context of (2 & 3-b, 2), but
effective IBB, who has a lot of single hits extremely, is rare.

・In such a situation, rather than a long-distance batter, there is
validity of IBB the batter a lot of hits type.
In fact, Suzuki of 2004, out of the four batter, OPS is but the lowest,
there is most often, 19 of IBB.

・The effectiveness of IBB is changed finely in a batter of hitting profile
( + of course, base-out situation).
Ten number of AB, BB, HP, IBB, 1B, 2B, 3B, HR, SF and GDP
is sufficient for calculation of this hitting profile here.

At the end.
Considering the numerical values calculated in this carefully, with
the exception of exceptions such as Ichiro of (2 & 3-b, 2), IBB since
always accompanied by losses of RE, and a strategy selected in accordance
with a situation is forced, it is not a simple effective strategy.

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ここに 7 つの打撃データを示す。

OPS=0.35 は、1072 人の投手の集計データで、
MLB の投手平均とほぼ同じ成績となっている。

OPS=0.5 は、430 人の野手の集計データで、
これはとても悪い打者成績となっている。

OPS=0.7 は、272 人の野手の集計データで、
これは平均より少し悪打者成績となっている。

「Suzuki, I」はあの年間262本のヒットを放った
歴史的な2004年の SEA での成績を示している。

「Beltre, A」は、エイドリアン・ベルトレの
2013 年のTEX での成績を示している。

「Trout, M」は、マイク・トラウトの
2013 年の LAA での成績を示している。

「Ramirez, M」は、マニー・ラミレスの
2005 年の BOS での成績を示している。

これら 7 つの打撃成績について、
打率、出塁率、長打率、OPS を使って示した。

述べておくことが 2 点あり、SuzukiとBeltre (0.87-0.88)、
TroutとRamirez(0.98-0.99) のOPSはほぼ同じだが、OBP と
SLGの比率が異なっている。SuzukiとTroutはOBPの比率が
高く、BeltreとRamirezはSLGの比率が高い。

これら 7 つの打撃成績から生じうる8つの事象の確率を
表 7 で使用したのと同じ方法で計算した。

この図から読み取れる何点かのこと。

・イチローは、単打が極端に多く、その分逆に、
OPS=0.7 の打者より HR がすくない。

・ベルトレとラミレスは、イチローやトラウトと比較して、ダブルプレー
の割合が高く、3 塁打がない。これは単純に走塁能力に起因する。

・Troutは、その OPS(ラミレス)に比較して HR の割合が小さい。
また、四死球の割合が高く、GDP の割合が低い。選球眼がよく、
飛距離もあり(GO/AOが小さい)、しかも足の早い打者であることがうかがえる。

それでは、これらの打者で、IBBの効率を見ていこう。

普通に考えて敬遠が有効でない 12 の状況から。

ここでは、OPS=0.5 と OPS=0.35 の打者は省略している。とうのも、明らか
なようにそれらの打者ではほぼ敬遠は有効でないからだ (計算済)。

スコアリングポジションにランナーがいて、2 アウトで、強打者の
状況において、0に近い場合も見られるが、プラスの場合はない。
これらの場合は、敬遠にはほぼ有効性はない。

表10と図 39 は、残りの 12 の状況の
得点期待値(RE)得点確率(RP)を示している。

得点期待値から見て、敬遠に有効性がある(+になる)のは、2 通りの状況だ。
・2アウト23塁でイチロー。(RE、RP) = (0.059、5.5%)
・2アウト23塁でトラウト。(RE、RP) = (0.010、0.5%)

RE の絶対値で考え、0.1 以上の損失がある場合、敬遠の
有効性は損なわれるとここでは考えることにした。

次の 2 つの状況は、失う得点期待値が小さく、試合が接戦であれば、
得点確率を重視してよい局面ととらえることもありうる。

・(2-b,2)
・(3-b,2)
+
・(2&3-b,2)(イチローの場合)

(2-b,2)、(3-b,2)、(2&3-b,2) のどの場合も、得点確率の大きさは、
イチロー > ベルトレ > トラウト > ラミレスの順になっており、
その値によって、敬遠するかどうか変化する。

全体を通して、イチローは得点期待値が低く得点確率が高いので、
敬遠の有効性があがるが、ラミレスはその逆になる。


今回、わかったこと

・得点期待値で考えると、ほぼ全ての状況、多くの強打者でも、
敬遠の有効性はほとんどない。

・接戦では、得点確率が重視される局面が想定されるが、そのような状況では、
敬遠が有効である局面が少なからずある。

・今回の例だと、RPがプラスで、損失する得点期待値を 0.01 程度にまで限定
すると、状況としては、(2-b, 2)、(3-b, 2) が敬遠が有効となる。
 イチローは、(2&3-b, 2) の状況でも、がIBBが有効だが、彼のように
極端に単打の多いヒッターはそれほど多くない。

・そのような場合、長距離打者より、安打製造型の打者が敬遠の有効性がある。
現実、2004年のイチローは、ここであげた 4 人の打者で、OPS こそ下位だが、
 最多 19 の敬遠をもらっている。

・敬遠の有効性は、打者の打撃プロフィール(+出塁状況)で細かく変化する。
 ここでは、その打撃プロフィールを算出するには、AB、BB、HP、IBB、1B、2B、
 3B、HR、SF、GDP の 10 個の数で十分だということを示した。

最後に。
ここで算出した数値を慎重に考えると、(2&3-b,2)のイチローのような例外を
除けば、敬遠は常に得点期待値の損失を伴うので、状況に応じた選択が迫られる
戦略であり、単純に有効な戦略ではない。


12

Well, for IBB, I think it is for the defensive side,
what kind of situation, how much valid or, to be let to verify.

First, we will consider a simple situation.

The thinking here is, it's situation where one out
runner first base second base (1&2-b, 0).

If you have reached the batter in this situation,
pitcher whether should the IBB, let's think.

Here assumed batter grades, which was used in the previous
calculation, but the overall average of 2011- 2014 of MLB.
Table 4

AVG : 0.254
OPB : 0.319
SLG : 0.400
OPS : 0.719

As expected, and whether there should not be IBB in this situation,
it should not be how much in, let's see.

IBB-EFF-S
FIG.29

・IBB
If the assumed pitcher chose IBB, It becomes situation (full-b, 1), the run
expectation (RE) and run probability (RP) will be 1.533 and 65.3 % respectively.
Table 2, Table 3

(RE, RP) = (1.533, 65.3 %)

・Fighting a batter
If the pitcher play against the batter, simple results will be DB (BB + HP-IBB),
1B, 2B, 3B, HR, SF, GDP and Out. Out is mainly strikeout and infield fly.

Here SH, defence's error, and base running mistake are not taken into consideration.

First, the context of (1&2-b, 1) is, in Table 7, corresponds to the case IV.

We will continue to calculate the EP and ER in each case.

DB (BB+HP-IBB) ; (1&2-b, 0) → (full-b, 1), (RE, RP) = (1.533, 65.3 %)

This is the DB, consists conditions (1&2-b, 0) to (full-b, 1),
and that the value of the RE and RP is (1.533, 65.3 %).

IBB-EFF-1
FIG.30

Next it's in case of single, but in many cases would
be "(1&2-b, 1) + 1 point", some even become (full-b, 1).

Status "(1&2-b, 1) + 1 point" and the situation (full-b, 1), assuming occur
respectively with 65 % and 35% probability, and advances the calculation.

The last time, the same way that was assumed the probability
of occurrence of SF and GDP, 65% and 35% are provisional.

1B (65 %) : (1&2-b, 1) → "(1&2-b, 1) + 1", (RE, RP) = (1.893, 100 %)

1B (35 %) : (1&2-b, 1) → (full-b, 1), (RE, RP) = (1.533, 65.3 %)

IBB-EFF-2
FIG.31

Next in case of two-base hit, just as in single hit, two situation is assumed.

Here provisional numbers in, it keeps the 20% and 80%.

2B (20 %) : (1&2-b, 1) → "(2-b, 1) + 2", (RE, RP) = (2.647, 100 %)

2B (80 %) : (1&2-b, 1) → "(2&3-b, 1) + 1", (RE, RP) = (2.287, 100 %)

IBB-EFF-3
FIG.32

IBB-EFF-SF
FIG.33

For 3B and HR and SF and GDP and out, only one case is assumed.

3B : (1&2-b, 1) → "(3-b, 1) + 2", (RE, RP) = (2.897, 100 %)

HR : (1&2-b, 1) → "(0-b, 1) + 3", (RE, RP) = (3.257, 100 %)

SF : (1&2-b, 1) → (1&3-b, 2), (RE, RP) = (0.475, 27.8 %)

GDP : (1&2-b, 1) → end, (RE, RP) = (0, 0 %)

Out : (1&2-b, 1) → (1&2-b, 2), (RE, RP) = (0.431, 22.0 %)

IBB-EFF-Last
FIG.34

Over the eight probability of the cases IV to the avobe number of each is
summed to obtain the RE and RP of "Fitting a batter" as shown if FIG32.

As a result, (RE, RP) = (0.861, 39.7%) is obtained, when compared with that
of the state of IBB, (RE, RP) = becomes (-0.672, -25.6%).

This is, in the context of (1&2-b, 1), when it reached the above batter,IBB 0.672
in the score expected value, 25.6% in the scoring chance, but that's a loss.

This loss, 1 out first base and alternate as much value, become the equivalent
of losing it at once when viewed from the attacking side.

(1-b, 1) : (RE, RP) = (0.502, 26.7 %)

Of course, IBB should not be in (1&2-b, 1).

Next time, instead of the situation and the batter, as many as possible
in the case, we will examine the efficiency of the IBB.

-------------------------------

さて、IBBについて、それが守備側にとって、どのような状況下、
どのくらい有効か、検証していこうと思う。

最初に、単純な状況から考えていく。

ここで考えるのは、1 アウトランナー 1 塁 2 塁 (1&2-b, 1) という状況だ。

この状況で、打者を迎えた場合、投手はIBBをすべきかどうか、考えていこう。

ここで想定する打者の打撃成績は、前回の計算で用いた2011-2014年のMLBの全体平均だ。

打率 : 0.254
出塁率 : 0.319
長打率 : 0.400
OPS : 0.719 (出塁率 + 長打率)

予想されるように、(1&2-b, 1) では敬遠はすべきではないが、
ではどの程度すべきでないのか、みていこう。

・IBB
投手が敬遠を選択した場合、(full-b, 1) という状況になり、Table 2 とTable 3 から、
(得点期待値、得点確率)=(1.533、65.3 %)になる。

・勝負
投手が打者と対戦する場合、単純な結果は、DB(BB+HP-IBB)と1Bと2Bと3BとHRと
犠牲フライとダブルプレーとアウトとなる。アウトは主に三振や内野フライである。

ここでは犠打、エラー、走塁ミスは考慮しない。

まず、(1&2-b, 1) という状況は、表 7 では、IV というケースになる。

それぞれの(得点期待値、得点確率)を求めていこう。

DB (BB+HP-IBB) : (1&2-b, 0) → (full-b, 1), (RE, RP) = (1.533, 65.3 %)

これは、DB によって、状況が (1&2-b, 0) から (full-b, 1) になり、
ER と EP の値が (1.533, 65.3 %) になるということだ。

次に単打の場合だが、多くは「 1 点獲得、1 アウト 12 塁」となるだろうが、
いくらかは「 1 アウト満塁」もあるだろう。

前回、SF と GDP の発生確率について仮定をおいたように、
ここでも 65 % と 35 % という仮の数字をおいておく。

1B (65 %) : (1&2-b, 1) → "(1&2-b, 1) + 1", (RE, RP) = (1.893, 100 %)

1B (35 %) : (1&2-b, 1) → (full-b, 1), (RE, RP) = (1.533, 65.3 %)

2 塁打での 2 通りの場合が想定され、発生確率を仮に 20 % と 80 % としておく。

2B (20 %) : (1&2-b, 1) → "(2-b, 1) + 2", (RE, RP) = (2.647, 100 %)

2B (80 %) : (1&2-b, 1) → "(2&3-b, 1) + 1", (RE, RP) = (2.287, 100 %)

3 塁打、本塁打、犠牲フライ、ダブルプレー、アウトの場合は、1 ケースだけが想定される。

3B : (1&2-b, 1) → "(3-b, 1) + 2", (RE, RP) = (2.897, 100 %)

HR : (1&2-b, 1) → "(0-b, 1) + 3", (RE, RP) = (3.257, 100 %)

SF : (1&2-b, 1) → (1&3-b, 2), (RE, RP) = (0.475, 27.8 %)

GDP : (1&2-b, 1) → end, (RE, RP) = (0, 0 %)

Out : (1&2-b, 1) → (1&2-b, 2), (RE, RP) = (0.431, 22.0 %)

それぞれで求めた数に、ケースIVの場合の 8個 の状況の発生確率をかけて、
合算して、”勝負”の場合の EP と ER をもとめる。

結果、(期待値、確率) = (0.861, 39.7%) となり、敬遠の場合と比較すると、
(期待値、確率) = (-0.672, -25.6 %) となる。

これは、(1&2-b, 1)の状況で、上記の打者を迎えたとき、敬遠は、
得点期待値で 0.672、得点確率で 25.6 %、損失だということだ。

この数字は、1 アウト 1 塁の場合の得点期待値と確率とおおまかに同じで、
攻撃側の立場で、この状況を一度に失うのに等しい。

1 アウト 1 塁
(得点期待値、得点確率)=( 0.502, 26.7 % )

当然、1 アウト 1 塁 2 塁では敬遠はすべきではない。

次回は、状況や打者を替え、できるだけ多くの場合で、IBBの効率を調べていく。
11

This time, to introduce a simple method for analyzing
the probability of each state of the blow.

The result of a blow, here used, it is a thing of the following.

AB, 1B, 2B, 3B, HR, SF, GDP, SH, BB, HP, IBB

SF : sacrifice fly
GDP : grounded into a double play
SH : sacrifice hit

I show the actual batting performance of 2011-2013 of MLB in table 4.

Indicators of the blow, which is calculated from the numerical
values shown here is as follows.

AVG : 0.254
OBP : 0.319
SLG : 0.400
OPS : 0.719

2011-2013
Table 4

Here, we put the assumption that, "SH not do."

And here, for the defense errors and base running mistake, these are not considered.

And we put two formulas that AB + SF = DA
and BB + HP - IBB = DB.
(* BB contains IBB.)

AB does not contain SF, SH, BB and HP.
DB, 1B, 2B, 3B, HR, SF, GDP is independent event.

(A) of table 4 is actual number of 2011-2013 of MLB.

(B) of table 4 shows probability of two state
of the blow, with or without SH.

six situation1
Table 5

There are shown in Table 5, SF, GDP, the possible status of SH, the present
invention which is divided into six kinds (I-VI) of state of 24.

The situations where no-runner (0-base, 0 or 1) or in a
two-out (any-base, 2), sacrifice fly also sacrifice nor does
not occur double play, which are indicated by (-), (-), (-).

*SH in (1&3-b, 0 or 1) and squeeze play are not taken into consideration.

And we will introduce the probability that PBOS.

PBOS : Probability of Base-Out State

For example, PBOS of "(0-base, 0 or 1) or (any-base, 2)" (case I)
is calculated by adding the 10 numbers below.
These number is come from Tabel 1.

(0-base, 0) : 23.5 %
(0-base, 0) : 16.8 %
(0-base, 2) : 13.3 %
(1-base, 2) : 6.87 %
(2-base, 2) : 3.92 %
(3-base, 2) : 1.57 %
(1&2-base, 2) : 3.18 %
(1&3-base, 2) : 1.55 %
(2&3-base, 2) : 0.98 %
(full-base, 2) : 1.16 %

six situation2
Table 6

This shows a method of calculating the number of digits.

DA was calculated by the following equation.

DA = 546376 × PBOS.
546376 is DA of the case of SH = 0 in table 4, (A).

For example, DA of "(0-base, 0) or (any-base, 2)"(case I) is
calculated by 546376 × 0.729(32) = 398483.

DB, 1B, 2B, 3B, HR were calculated by the following equation.

DA × the number of green box in table 4, (B).

For example, 1B of "(0-base, 0 or 1) or (any-base, 2)"(case I)
is calculated by 398483 × 15.520 × 0.01 = 61844.

SF and GDP were calculated by the following equation.

SF : 3716 × conditional probability of six situations.
GDP : 10869× conditional probability of six situations.

For example, SF and GDP of "(1&2-base, 0 or 1)".

SF : 3716 × 0.198(6) = 738
GDP : 10869× 0.2011(8) =2187

In the calculated six situations thus shows the respective
probabilities of hitting Table 7.

six situation3
Table 7

As can be seen immediately, "B, 1B, 2B, 3B, HR" has also become
the same probability in any situation.

It is the premise that "not to sacrifice", because it is
so as will become, operating the calculation method.

SF is if the runner of second base, at 3.419 %,
in the case of a third base is a 6.839 % of its two-fold.

If the GDP can occur, it is 10.132 % always.

Number of SF and GDP are not obtained from the actual data, it should
be noted that it is one that has been assumed in this calculation.

If the actual data is available, to it it can be
easily modified to apply a change as a parameter,
how it fits the actual baseball game, it's verifiable.

Finally, calculation method shown here, AB, 1B, 2B, 3B, HR, BB,
it is possible to HP, IBB, SF, DP, execution if availability
numbers SH, but relatively simple.

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今回は、打撃の状況ごとの確率を分析するための簡単な方法を導入する。

打撃の結果で、ここで用いるのは、下記のものだ。

打数、 1 塁打、 2 塁打、 3 塁打、 ホームラン、
犠飛、ダブルプレー、犠打、四球、死球、敬遠

表 4 には、2011-2014 の MLB の全打撃成績を例示する。

AVG : 0.254 OBP : 0.319 SLG : 0.400 OPS : 0.719

ここで、「犠打はしない」、という仮定をおく。

また、守備側のエラーについても考慮しない。

そして、二つの計算式を置く。

四球 + 死球 + 敬遠 = DB
AB + B + 犠飛 (+犠打) = DA

AB : SF、SH、BB、HP、IBB を含まない。
DB、1B、2B、3B、HR、SF、GDP、SAC は独立事象。


表 5 に示しているのは、犠飛、ダブルプレー、犠打の起こりうる
状況によって、24 の状況を 6 種にわけたものである。

ランナーがいない状況(0-base, o or 1)や、2アウト(any-base, 2)では、
犠飛も犠打もダブルプレーも起こらない。

また、ここでは(1&3-b, 0 or 1)での犠打や、スクイズは考慮しない。

そして、PBOSという確率を導入する。

「(0-base, 0 or 1) or (any-base, 2)」の PBOS は下記の 10 通り
からなり、その確率を足し合わせたのが、72.9 % となる。
下記の 10 個の数字は、Table 1 から得られる。

(0-base, 0) : 23.5 %
(0-base, 0) : 16.8 %
(0-base, 2) : 13.3 %
(1-base, 2) : 6.87 %
(2-base, 2) : 3.92 %
(3-base, 2) : 1.57 %
(1&2-base, 2) : 3.18 %
(1&3-base, 2) : 1.55 %
(2&3-base, 2) : 0.98 %
(full-base, 2) : 1.16 %


表 6 には、いくつかの数字を算出する方法を示している。


例えば「(0-base, 0) or (any-base, 2)」(case I)の DA は、
546376 × 0.729(32) = 398483 となる。

例えば「(0-base, 0) or (any-base, 2)」(case I)の 1B は、
398483 × 15.520 × 0.01 = 61844となる。

SF と GDP は、次のようになる。

「(1&2-base, 0 or 1)」(case IV)の場合。

SF : 3716 × 0.198(6) = 738
GDP : 10869× 0.2011(8) =2187

こうして算出した 6 つの状況における、打撃のそれぞれの確率を表 7 に示す。

すぐわかるように、B、1B、2B、3B、HR の確率はどの状況でも同じになっている。

これは、「犠打をしない」という前提から、そのようになるように、
計算方法を操作しているからだ。

SFはランナーが2塁の場合は、3.419 %で、3塁の場合は、その2倍の6.839 %となる。

GDPは起こりうる場合は、10.132 %となる。

SF と GDP の数字は、実際のデータから得たものではなく、
今回の計算で仮定したものであることを注意しておく。

実際のデータが入手できれば、簡単に変更することが可能だし、パラメータ
として変更をかけ、実際の野球のゲームにどのようにあうか、検証可能だ。

最後に、ここで示した計算法は、AB、1B、2B、3B、HR、BB、HP、IBB、
SF、DP、SHの数字が入手できれば実行できる、比較的単純なものだ。

10

Several times from this time,
let's be discussed about IBB (Intentional bases on balls).

First of all, we compare IBB by NPB and MLB.

IBB0NPB-MLB
FIG.25

Average IBB/G in NPB of 1995-2014 is 0.153, and in MLB is 0.256, and its difference
is 0.103, which significant by a probability of 99% statistically (p-value < 0.001).

In order to explore the cause of this difference, as shown in the figure16 and
figure 17, on whether pitcher with a big difference to the striking power of a
fielder can not stand or stand in the batter's box, you will see how different.

*NPB ; OPS of pitcher = 0.285, OPS of fielder = 0.736
MLB ; OPS of pitcher = 0.367, OPS of fielder = 0.761

To do this, it is sufficient to compare the two leagues with DH system.

IBB-two league-NPB-MLB
FIG.26

NPB
IBB/G in CL is 0.172, and in PL is 0.133, and its difference is 0.039, which
significant by a probability of 99% statistically (p-value = 0.006,1995-2014).

MLB
IBB/G in NL is 0.294, and in AL is 0.214, and its difference is 0.080, which
significant by a probability of 99% statistically (p-value < 0.001,1995-2014).

Even NPB even MLB, (stand pitcher bat) with no DH system league
is greater than the IBB / G.

Situations that can easily be imagined ; there are runners in scoring
position (2 out), but if the following is pitcher of batter against.

IBB-situ
FIG.27

In a situation where not getting the data of IBB of each batting order,
let's explain this.

IBB-OPS
FIG.28

In this figure, it shows the IBB/G for each rank of OPS.

In PL and NL with DH system, IBB/G is larger for each rank of simply OPS.

On the other hand, in the CL and AL, also batter of OPS is low rank (OPS < 0.7),
has taken a number of certain of IBB/G.

This is, in front of the pitcher, because the OPS is low batter,
is kept away by the situation.

However, it is the first question, why, or shy away from that
more than NPB in MLB has not been explained.

Leading reasons at present is that the difference between the
scores/G is intact, is the difference in the number of IBB/G.

Because the situation to be the the IBB, is a scoring chance,
it ie because tied the score.

Unfortunately, the situation probability that was introduced previously (table 1)
is not missing in the NPB, where it can not be verified here.


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今回から数回にわたって、敬遠について論述していこう。

まず、NPBとMLBの敬遠の数について比較してみる。

1995-2014年の平均の1試合当たりのIBBは、NPBで0.153、MLBで0.256で、
統計的有意な差がある。

この差の原因を探るため、図16,17で示したように、野手との打撃に大きな
差のある投手が打席に立つか立たないかで、どのように違うかみよう。

それには、DH制度のある2つのリーグを比較すればよい。

NPB
CLのIBB/Gは0.172、PLは0.133、その差は0.039で統計的に有意。

MLB
NLのIBB/Gは0.294、ALは0.214、その差は0.080で統計的に有意。

NPBでもMLBでも、DH制のない(投手が打席に立つ)リーグがIBB/Gがより大きい。

容易に想像できるのは、2アウトでスコアリングポジションにランナーがいて、
対している打者の次が投手の場合だ。

打順ごとの敬遠のデータはないものとして、このことを説明してみる。

DH制度のあるPLとNLでは、単純にOPSのランクごとにIBB/Gが大きくなっている。

一方、CLとALでは、OPSが低いランクの打者も、一定のIBB/Gの数をとっている。

これは、投手の前の、OPSが低い打者が、状況によって敬遠されるためだ。

しかし、最初の疑問である、なぜ、敬遠がMLBでNPBより多いのかは説明されていない。

現時点で有力な理由は、得点/Gの差がそのまま、敬遠数の差になっていることである。

敬遠すべき状況というのは、得点チャンスであり、それはすなわち得点に
結びついているからだ。

しかし残念ながら、以前に紹介した状況確率(table 1)がNPBでは見当たらず、
ここでは検証できない。
9

In scoring the expected value table, when we look at the fine
situation of base-out, because the special three situations
comes into view, it should be easy to write.

The three situations, depending on the quality of the runners
of base-running, before and after the event, the difference
between the expected value is larger ones most.


sit1
FIG.22

(2-b, 2) → 1-base hit → 1 point + (1-b, 2)
or
(2-b, 2) → 1-base hit → 0 point + (1&3-b, 2)

As shown in the figure, on whether runner in the hit stops at
either third base to home in, big difference comes out (0.74).

If the runner is by temporarily aggressive rush became out
at home plate, scoring the expected value to be lost it 0.475.

Gain : 0.74
Loss : 0.475

sit2
FIG.23

(1-b, 2) → 2-base hit → 1 point + (2-b, 2)
or
(1-b, 2) → 2-base hit → 0 point + (2&3-b, 2)

Gain : 0.74
Loss : 0.573

sit3
FIG.24

(1&3-b,2) → GDP → 1 point + (0-b, 2)
or
(1&3-b,2) → GDP → 0 point + (3-b, 2)

Gain : 0.74
Loss : 0.357


In these situations, greater gain due success, loss due to failure is not so large.

Runner, in such circumstances, start quickly, aimed at home plate as possible.

It should be noted, also the same-base situation, if the out
count is 1 out or 2 out, but that should not be excessive.

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得点期待値表で、細かく状況を見ていくと、特殊な3つの状況が見えてくるので、
簡単に記述しておく。


この3つの状況は、ランナーの走塁の質によって、出来事の前後で
の、期待値の差が一番大きくなるものである。

このような状況では、ランナーは素早くスタートし、できる限り本塁を狙うべきだ。

注意すべきは、同じ出塁状況でも、0アウトや1アウトでは、得られる得点期待値は
少なく、大きなリスクをおかして本塁を狙うべきではないことだ。
8

For the last three of the table, I think to try to visualize in the graph.

Prof of B-O(E-O)
FIG.18

First of all it's Table 1(→Probability of Base-Out State).

Three situations (0 out, 1 out, 2 out), a game (times) is
if the progress normally ended, it becomes one / three.

However, by a small number of exceptions, such as
good-bye game and steals death, 34.1%, 33.3%, and
there has to be reduced slightly and 32.6%.

For the situation of non-runner(light blue bar),
it decreases as the out count increases.

On the contrary, other situations there are runners,
increase as out count increases.

Prof of B-O(E-B)
FIG.19

Still going to look at the Table 1, with a probability is 53.7%
of non-runners, a situation where there are runners is 46.3%.

(0-base) : 53.7%
(1-base) : 19.6%
(2-base)+(1 & 2-base) : 16%.
(3-base)+(1 & 3-base)+(2 & 3-base) : 10.8%.

Situations in which there are runners in scoring position is 26.8%.

Run Exp
FIG.20

Next, let's look at the Table 2(→Run Expectations By Situation)

When the runner on the base increases, the score expected value increases.
When out count increases, the score expected value decreases.

0 out → 2 out : 54-69%(decrease)
1 out → 2 out : 38-48%(decrease)

Run Prob
FIG.21

Finally, let's look at the Table 3 (→Run Probability By Situation).

Score probability is different from the expected value,
rather than the number of runners, determined by reaching base.

0 out
(1-base) : 41.1%
(2-base) and (1 & 2-base) : 60.9%, 60.%%
(3-base) and (1 & 3-base) and (2 &3-base) and (full-base) : 83.2%, 85%, 85.7%, 85.2%

1 out
(1-base) : 26.7%
(1-base) and (1 & 2-base) : 39.4%, 40.7%
(3-base) and (1 & 3-base) and (2 & 3-base) and (full-base) : 65.3%, 63.6%, 66.2%, 65.3%

As well as scoring the expected value, to decrease
the score probability even out number increases

0 out → 2 out : 58-79%(decrease)
1 out → 2 out : 38-54%(decrease)

------------------------------------------------

ここで、アウトカウントとランナーの状況を簡単に例示するルールを決める。

たとえば1アウトランナー1塁と2塁については、
(1 & 2-base,1 out)と書くことにする。

前回の3種の表について、グラフにして視覚化してみようと思う。

まず、表1(状況確率表)についてのべる。

3つのアウトの状況は、ゲームが完全であれば、1/3ずつになるので
あるが、さよならゲームや盗塁死、牽制死などの少数の例外によって、
34.1%、33.3%、32.6%、と僅かではあるが減少する。

ランナー無の状況については、アウトカウントが増えるにつれ減少するが、
塁にランナーがいる状況はアウトカウントが増えるにつれ増加する。

更に表1についてみていくと、ランナー無の確率が53.7%で、
ランナーがいる状況が46.3%となる。

得点圏にランナーがいる状況は26.8%となる。

次に、得点期待値表についてみていこう。

明らかなように、アウトカウントがあがるほど期待値が下がり、
ランナーがたまるほど期待値があがる。

最後に、得点確率表について見ていこう。

得点期待値とは違い、得点確率は、ランナーの数でなく、
到達している塁によってきまる。

得点期待値と同様、得点確率もアウトカウントがあがると値が下がる。
7

There are several tactical strategies in the game as baseball.
That some are listed here.

Defence
・Pitcher replacement and relieving the pitcher
・The strategic defencive position
・Intentional bases on balls (IBB)

Attack
・Hit-and-run
・Sacrifice hit (SH or SAC)
・Stolen a bas (SB)

I'll think about the following three attacking strategies by a series.

1
Intentional bases on balls (IBB)
2
Sacrifice hit (SH)
3
Stolen a bas (SB)


As a prerequisite, we introduce the following three tables.

Baseball is a discrete game, it can be divided into 24 patterns (+3 out change).

All tables are using the data in the MLB of 2011-2013.

These tables refer to the following site.

(→Baseball Prospectus)
(→MLB — BASES LOADED. NO OUTS. NO RUNS)

Here, we decide the rules to easily illustrate the
situation of the out count and runner.

For example, about one out runner first base and second base,
is to be written as (1 & 2, 1).

Table 1
Table 1

Probability of Base-Out State

This table summarizes the base-out situation that occurs to the end from
the start of the game when a new batter is standing in the batter's box,
it used to express it as a percentage.

For example, the situation of (1 & 3, 1) base was generated in 1.15% of probability.

When added together all the numbers in this table, it is 100%.

Table 2
Table 2

Run Expectations by Situation

Then, we will introduce the score expected value table.

In this table, its base-out conditions, indicating whether
containing many points on average.

For example, when the situation of (1 & 3, 1), 1.142 points were brought on average.

Table 3
Table 3

Run Probability By Situation

Finally, we introduce the scoring probability table.

The table, under the base-out status, indicates the probability
whether the at least one point entered.

For example, in the situation of (1 & 3, 1), with a probability
of 63.6%, the lowest one point entered.

And these three tables, based on the batting performance of
the batter, the future, we will recommend the discussion.


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野球というゲームの中で、いくつかの戦術的な作戦がある。
それのいくつかを例示する。

守備側
・投手の交代(継投)
・戦略的な守備位置
・敬遠

攻撃側
・ヒットエンドラン
・犠打
・盗塁

これからシリーズで、

①敬遠
②犠打
③盗塁

について考えていく。

その準備として、次の三つの表を使用する。
データはすべて、2011-2013のMLBにおけるものだ。

○Probability of Base-Out State(塁-アウト、状況確率表)

この表は、新し打者が打席にたったときのゲーム開始から終了までに
おこるアウトとランナーの状況を集計し、それをパーセント表示したものだ。

例えば、1アウトランナー13塁という状況は、1.15%の確率で発生した。

この表の数字をすべて足し合わせると、100%となる。


○Run Expectations(塁-アウト、得点期待値表)

この表は、各アウト-ランナー状況において、平均何点が入ったかを示したものだ。

例えば、1アウトランナー13塁という状況では、平均して1.142点がはいった。


○Run Probability By Situation(塁-アウト、得点確率表)

この表は、各アウト-ランナー状況において、最低1点が入った確率を示している。

例えば、1アウトランナー13塁という状況では、63.6%
の確率で、最低1点がはいったということを示している。

これら3つの表と、打者の打撃成績をもとに、今後、論をすすめていく。