Sabermetrics 101

alberto silva

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Participar en este foro ha significado para mí, entre otras cosas, convertirme en un aprendiz de “sabermetrics”. Para una reunión que tengo mañana con algunos amigos intenté escribir algunas líneas que resumieran lo más importante que he aprendido. Esto es lo que logré escribir (y que los foristas más avanzados podrán corregir y mejorar):

"A pesar de la gran cantidad de estadísticas disponibles en el béisbol de grandes ligas, sigue siendo muy difícil evaluar el desempeño de un jugador. La noción generalizada en la mayoría de los fanáticos y periodistas es que un jugador es muy bueno si es un bateador con un alto promedio al bate, conecta muchos jonrones y empuja muchas carreras o si es un pitcher que gana muchos juegos, permite pocas carreras limpias y poncha a muchos bateadores contrarios. Lograr tales resultados es, sin duda, algo positivo, pero no es suficiente demostración de un buen desempeño, por varias razones que se exponen a continuación.

Algunos de los resultados mencionados no son totalmente atribuibles al jugador, lo que puede dar una idea equivocada de su desempeño. Por ejemplo, para empujar muchas carreras es necesario encontrar muchos compañeros en base cuando se batea, para ganar muchos juegos hace falta que su equipo anote más carreras que los equipos rivales y para permitir pocas carreras limpias hace falta que su equipo sea muy bueno a la defensa. Batear jonrones y ponchar bateadores contrarios si son logros individuales, pero no resultan tan útiles, por ejemplo, si el bateador se poncha mucho cuando no batea jonrones o si el pitcher otorga muchos boletos o recibe muchos extrabases cuando no poncha a los contrarios. Por otra parte, un alto promedio al bate es bueno pero no lo será tanto si el bateador conecta muchos sencillos y pocos extrabases y si no logra embasarse adicionalmente recibiendo muchos boletos.

Se han realizado muchos intentos para tratar de encontrar una forma mejor de evaluar el desempeño:

a) En el caso de los bateadores, se ha insistido en que su misión real es contribuir a que su equipo anote la mayor cantidad de carreras que sea posible. Para esto, se han ideado varias fórmulas que tratan de relacionar estadísticamente las variables ofensivas individuales con las carreras anotadas por el equipo (carreras creadas, “batting runs”, etc.). La mejor de esas fórmulas, tanto por su eficacia como por su sencillez, es el OPS (porcentaje de embasado más porcentaje de slugging). En esta formula se superan las limitaciones del promedio al bate y el número de jonrones conectados y se toman en cuenta los boletos recibidos y el número total de extrabases conectados. La fórmula se ha ajustado para medir el OPS+, el cual toma en cuenta los OPS de los demás bateadores de la liga y efectúa un ajuste por la mayor o menor facilidad para conectar extrabases en cada estadio
b) En el caso de los pitchers, se concede ahora menos importancia a los juegos ganados y la efectividad, que dependen mucho de la mayor o menor ayuda que reciba el pitcher de su equipo, y se ha puesto más énfasis en los ponches, los boletos y los jonrones, que dependen más del pitcher. Una fórmula que pretende medir la eficiencia del pitcher con base en esas variables es el FIP (pitcheo independiente de la defensa). También se considera positivo que un pitcher tenga una relación baja de rodados/ elevados, ya que los elevados tienen una mayor tendencia a convertirse en extrabases o permitir la anotación de carreras.

En lo que respecta a la defensa, el problema es todavía más difícil. Aunque el público en general sigue mirando el promedio de fildeo como un buen indicador de la habilidad defensiva de un jugador, la verdad es que este promedio sólo mide el porcentaje de jugadas sin error que realiza un pelotero cuando le llega a las bolas bateadas hacia él, pero no dice cuántas jugadas deja de hacer. Con la ayuda de la tecnología, se ha logrado determinar con precisión cuales jugadas realiza y cuales jugadas deja de realizar un jugador durante toda la temporada y se comparan esos resultados con los de otros peloteros de su misma posición para producir estadísticas como el “plus/minus” y el UZR (“ultimate zone rating”), que se consideran mucho más adecuadas para evaluar la habilidad defensiva de un jugador.

Muchas otras estadísticas han sido propuestas para medir el desempeño de los jugadores y hasta se ha desarrollado una especie de ciencia, la “sabermetrics”, que pretende reunir el conjunto de esos intentos por evaluar de una manera más objetiva y analítica ese desempeño. Bill James, el fundador de ese movimiento, ha propuesto incluso lo que algunos consideran una “súper estadística”: los “win shares” (WS). Los “win shares” pretenden ir más allá de las variables ofensivas o defensivas individuales y medir la contribución real del jugador a las victorias de su equipo. La razón fundamental de la importancia de esta estadística es que la meta en el béisbol es ganar juegos, no batear hits o jonrones, realizar muy buenas jugadas defensivas o ponchar a los bateadores contrarios. El problema con los “win shares” es que más que una fórmula es un procedimiento complejo de cálculo que James y otros han ido modificando en el tiempo. Pero la idea fundamental es que cada victoria del equipo se multiplica por tres (es decir, cada triunfo genera 3 WS) y para repartir estos WS entre los jugadores se le asignan al bateo y corrido de bases, fildeo y pitcheo 48, 17 y 35 % de aporte a los triunfos, respectivamente (porcentajes derivados de análisis estadísticos efectuados por James). Durante una temporada regular de grandes ligas, los equipos obtienen unas 80 victorias en promedio, lo que equivale a unos 240 WS por equipo, que se reparten, de acuerdo con el criterio de James, en aproximadamente 115 WS para el bateo y corrido de bases, 41 WS para el fildeo y 84 WS para el pitcheo. Para un jugador, obtener 30 o más de esos WS en una temporada equivale a una actuación sobresaliente. Los WS no están exentos de críticas, entre ellas que no contemplan la posibilidad de WS negativos, que tienden a favorecer a los pitchers (es decir, que éstos logran más WS que los jugadores de posición) y que también favorecen a los peloteros que juegan para equipos ganadores (que generan más WS a ser repartidos); sin embargo, se han ido imponiendo como una estadística capaz de lograr una mejor aproximación a la medición del desempeño relativo de los jugadores. Una formula relacionada es el WAR (“wins above replacement”), definido como el número adicional de triunfos que un pelotero puede aportar en relación con un pelotero de su posición que cobre el salario mínimo en el mercado (un WAR superior a 8 en una temporada también es indicativo de una actuación excepcional). En 2009, por ejemplo, sólo Albert Pujols, Zack Greinke, Joe Mauer, Justin Verlander y Tim Lincecum tuvieron más de 30 WS y más de 8 WAR".
 

datobinario

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¿y esa reunión es con amigos fanáticos de beisbol? Alberto muestrales el articulo sobre Platon y la Sabermetria para complementar tu escrito.
 

alberto silva

Administrador
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Usuario más activo del mes
datobinario dijo:
¿y esa reunión es con amigos fanáticos de beisbol? Alberto muestrales el articulo sobre Platon y la Sabermetria para complementar tu escrito
Datobinario:

Con mucho gusto les mostrare tu articulo sobre Platon y la sabermetria, que realmente te quedo muy bueno. Mas que complementar mi articulo lo mejora ampliamente. Gracias por recordarmelo.

La reunion es con dos amigos que jugaron conmigo beisbol juvenil y con los que he mantenido buena amistad desde entonces y con un tercero que se agrego despues y es un gran fanatico de Omar Vizquel. No es precisamente una reunion de beisbol, pero el tema seguramente estara presente porque es algo que nos une (ademas, asi evitamos hablar mucho de politica)
 
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