畢達哥拉斯期望勝率(Pythagorean Winning Percentage),是由一位著名的統計學家Bill James所研發。主要的概念在於計算球隊「應該」要拿下多少勝利,而其計算的方法則是依據得失分來去推估。不過能不能靠著 棒球勝率預測 來買彩卷賺錢,就還得靠運氣了,畢竟棒球本來就不是數學公式能夠完美預測的。
棒球勝率預測 畢達哥拉斯期望公式
畢達哥拉斯期望公式其實非常簡單,他的概念就是透過得分與失分之間的關係,來去計算以及推估一支球隊應該的勝率是多少。而公式如下:
(得分^2)÷[(得分^2)+(失分^2)]
若再乘以場次,則會等於預期勝場數。
不過也有人認為用平方當作基數太籠統,因此有許多分析師致力於找出更的數值來替代這個公式,例如知名棒球網站Baseball Reference就使用1.83來去計算,結果也的確更貼近實際狀況:
(得分^1.83)÷[(得分^1.83)+(失分^1.83)]
若再乘以場次,則會等於預期勝場數。
棒球勝率預測 實際計算
光有公式一定不夠,所以先以中華職棒2023年全年度的成績來試算看看吧!
使用「^2」的版本
得分 | 失分 | 實際勝場 | 預期勝場 | 勝場差 | 實際勝率 | 畢達哥拉斯期望勝率 | 勝率差 | |
味全龍 | 484 | 468 | 62 | 62 | 0 | 0.539 | 0.517 | 0.022 |
統一獅 | 533 | 458 | 62 | 69 | -7 | 0.530 | 0.575 | -0.045 |
樂天桃猿 | 575 | 567 | 60 | 61 | -1 | 0.517 | 0.507 | 0.010 |
中信兄弟 | 481 | 501 | 57 | 58 | -1 | 0.496 | 0.480 | 0.016 |
富邦悍將 | 439 | 518 | 48 | 50 | -2 | 0.417 | 0.418 | -0.001 |
再來看看「^1.81」的版本
得分 | 失分 | 實際勝場 | 預期勝場 | 勝場差 | 實際勝率 | 畢達哥拉斯期望勝率 | 勝率差 | |
味全龍 | 484 | 468 | 62 | 62 | 0 | 0.539 | 0.515 | 0.024 |
統一獅 | 533 | 458 | 62 | 68 | -6 | 0.530 | 0.568 | -0.038 |
樂天桃猿 | 575 | 567 | 60 | 61 | -1 | 0.517 | 0.506 | 0.011 |
中信兄弟 | 481 | 501 | 57 | 58 | -1 | 0.496 | 0.482 | 0.014 |
富邦悍將 | 439 | 518 | 48 | 51 | -3 | 0.417 | 0.426 | -0.009 |
這邊可以看到,正負差都在3場內,唯獨統一獅隊的勝場與預期勝場數差了六、七場,說明在關鍵比分時,往往容易輸掉比賽,又或是容易出現大比分勝利或大比分落敗。
棒球勝率預測 準嗎?
聽到預測,大家第一個想法一定是到底準不準?我能不能依據這個公式來去買彩卷?答案當然是不行!不過先別急,不行的原因只是因為棒球就是一項神奇的運動,並不是誰勝率高誰就一定贏,所以計算勝率的公式,當然也不是誰勝率高誰就容易獲勝。
除此之外,數據本身就是需要大樣本數才會趨近於真實的,因此前十場、二十場想根據這個公式去計算哪隊容易獲勝,可以說是非常困難的一件事。不論何時,都需要有更多的數據輔助才更能準確預測比賽。
最重要的是,這項公式只適合在長賽季,單一聯盟、單一賽季的情況下進行預測,短期賽事真的很難單靠數據就能預測勝率,並且這比較像是讓球隊檢視今年在攻守端的表現是否平衡,讓球隊有進步與調整的參考依據。
小結
我們提供的只是一個公式、一個預測勝率的公式而已,並不完全鼓勵大家花大錢賭身家去買運彩。還是提醒大家,運動彩卷把它當作公益性質的娛樂活動就好,小賭怡情,大賭可就要移民了。還想知道什麼數據公式,或是你對預測勝率的數據還有哪些想法,也歡迎大家留言討論!