wOBA加權上壘率 ,讓上壘能力更被重視 

wOBA加權上壘率 ,可以說是新時代的重要指標,過往只能透過上壘率來判斷選手的上壘能力,但因為其計算方式過於簡單,導致許多人並不在意上壘率的成績。不過加權上壘率的出現,大大改變了現況,許多球隊開始重視球員上壘的情形,讓上壘能力被更加重視。

什麼是 wOBA加權上壘率 ?

加權上壘率顧名思義就是將上壘因素的各項指標透過加權的方式計算出來,其公式如下:

(unintentional BB factor x unintentional BB + HBP factor x HBP + 1B factor x 1B + 2B factor x 2B + 3B factor x 3B + HR factor x HR)/(AB + unintentional BB + SF + HBP)

( 非故意四壞保送係數 x 非故意四壞保送 + 觸身球保送係數 x 觸身球保送 + 一壘安打係數 x 一壘安打 + 二壘安打係數 x 二壘安打 + 三壘安打係數 x 三壘安打 + 全壘打係數 x 全壘打 ) / ( 打數 + 非故意四壞保送 + 犧牲飛球 + 觸身球 )  

看起來雖然很複雜,不過可以簡單理解成將上壘的所有方式加以加權後,計算不同選手的上壘率。而其中最為困難的就是各種係數。係數每年都會根據聯盟的成績而有所調整,就以MLB上一個完整球季,2023年賽季來說,其增加係數後的公式為:

( .696 x unintentional BB + .726 x HBP + .883 x 1B + 1.244 x 2B + 1.569 x 3B + 2.004 x HR)/(AB + unintentional BB + SF + HBP)

詳細每年的大聯盟wOBA係數可以點選這裡查看

wOBA加權上壘率
(圖說:滑壘。圖片來源:Pexels。)

wOBA加權上壘率 可以做什麼?

眾所周知,現在OPS已經取代單純的打擊率很久了,許多球迷也逐漸認為OPS是比打擊率更好的指標,不過更新的一批球迷,慢慢在接受wOBA是比OPS更有參考價值的數據。

其實簡單來說,能夠把各項數值加權再去比較一定會更貼近實際表現,比起OPS是將上壘率與長打率相加這麼簡單的公式,wOBA考慮更多變因以及這些變因應該多大比例的被放進去。

再舉一個例子,光是熱愛OPS的球迷也嘗試過,單純將OPS裡的上壘率與長打率的比重調換,試著透過不同係數來去計算這其中的比重。不過只有兩個係數太難被認可或取得平衡,因此如果再把OPS打開來看的話…

沒錯,相信對數據有一定底子的球迷早就發現了,其實wOBA加權上壘率就是將上壘率(OBP)以及長打率(SLG)的公式攤開來,再給予每一個上壘一個係數,最後形成了現在最為被使用的wOBA

wOBA加權上壘率 真的好用嗎?

wOBA可以說是現在美國的主要指標之一,在許多美國數據迷眼裡已經超越OPS的存在,不過wOBA終究不會被認可為最好的指標,原因有很多,例如有些球被美技沒收、或是投手被隊友失誤影響到數據等。

因此,有了xwOBA,也就是預期加權上壘率,他導入了statcast的系統,測量擊球初速、仰角等關於擊球品質的數據,藉此來計算單純屬於投手與打者間的較量。扣除防守後的表現更能體現出運動員本身的能力值,因此也漸漸被不少人喜歡。

不過xwOBA終究是扣除防守後的「預期」表現,所以與「現實」還是有差別,因此要純看wOBA或是看xwOBA就是見仁見智了。

而根據2023年MLB的數據可以看到:

(按照wOBA排名)

1. Ohtani, Shohei | .433 | .427

2. Acuña Jr., Ronald | .428 | .460

3. Judge, Aaron | .420 | .461

4. Seager, Corey | .419 | .412

5. Betts, Mookie | .416 | .407

資料來源

而這兩項數據放在一起後也會發現,偏向現實的數據(wOBA)與偏向理想的數據(xwOBA)之間還是有一定的落差,有些人是實際數據比預期數據好,或許是對方防守上的布陣或是有隱形的守備失誤導致,當然也可能是跑壘的積極度或是其他打者本身的運動表現補上;同樣也有預期數據比實際表現好,或許是被更多美技給接殺,或是恰巧被打入布陣中。

因此,比較兩個數據或許對於單純選擇一個看更有趣,也更能去細細觀察。

小結

還是老話一句,數據是需要交叉比對的,單純看一個數據絕對不是最好的選擇,而從相互比較的數據中,去找到許多更有趣的細節,何嘗又不是一件富趣味性的事呢?我想真正喜歡數據的人,也是因為想要挖出更多更有趣的數據,而不斷努力著。

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