Ко времени зимних встреч Высшей лиги бейсбола на этой неделе команда компьютерных исследователей из университета Джонса Хопкинса пополняет океан бейсбольной статистики тем, что думается первым анализом выступлений нападающих, в то время, в то время, когда их команде фактически гарантировано победить или безнадежно отстать. В 54-страничной неопубликованной статье, состоящей в основном из статистики, авторы именуют это «тщетной игровой обстановкой».«В данной статье отечественная цель была в том, дабы привлечь внимание к тому факту, что не все летучие мыши в течение сезона имеют однообразное значение», — писали авторы, второкурсник Джона Хопкинса Эван Ся, бывший студент Джевон Ли, что окончил школу весной. и научный сотрудник Антон Дахбура. «Кое-какие игроки смогли значительно улучшить собственную неспециализированную статистику сезона за счет громадных результатов в таких обстановках».Поклонники бейсбола привычны со сравнением результатов и команд игроков в дневных и ночных играх или домашних и выездных играх.
MGS представляет собой еще одну двойственность.«Вы имеете возможность рассматривать это как раскол другого типа», — сказал Дахбура, что наровне со собственными отвлечёнными достижениями также имеется одним из четырех основных владельцев Hagerstown Suns, "дочки" Washington Nationals в низшей лиге, базирующейся в западном Мэриленде.
Болельщики знают, что в целом команды играются по-второму, в то время, в то время, когда имеют огромное преимущество. Менеджер может поднять верхнего питчера, чтобы сохранить руку для более соревновательной игры. Игроки смогут быть менее агрессивными в попытках захватить дополнительную базу или собрать очки, чтобы их не обвиняли в накоплении. Игрока, что старается приложив все вероятные упрочнения, в то время, в то время, когда его команда сильно отстает, хвалят за соревновательный дух, в то время как тот, кто играется враждебно с огромным отрывом, рискует столкнуться на поле и нанести ответные удары, кинутые прямо в голову.
Анализ пробует количественно оценить это и показывает диапазон производительности MGS.Анализ основан на статистике четырех сезонов высшей лиги с 2013 по 2016 год, выборки из более чем 9600 игр. Авторы определяют «тщетную игровую обстановку» как обстановку, в которой — исходя из исторических предоставит — шанс того, что проигравшая команда преодолеет личный недочёт, образовывает менее 5%. Признавая, что они выбрали «тщетный» порог «пара произвольно», авторы утверждают, что с 5-процентной возможностью того, что отставшая команда наверстает потерянное, большинство наблюдателей за игрой решат, что финал игры узнан.
Стандарт MGS употребляется к неспешно уменьшающимся отведениям по мере развития игры. Это считается MGS, если команда имеет преимущество в семь раундов в первом иннинге, преимущество в шесть раундов во втором-седьмом иннинге, преимущество в пять раундов в восьмом иннинге или преимущество в четыре раунда в девятом иннинге или позднее.Используя этот показатель, авторы информируют, что для всех 30 команд высшей лиги в течение регулярного сезона 2016 года 21 089 выступлений 781 нападающего попали в категорию MGS. Это 11,4% из 184 580 появлений табличек за сезон.
Из 5610 хоумранов в 2016 году 824, или 14,6 процента, были совершены в MGS.В соответствии с отчету, королем MGS 2016 года был человек, признанный самым нужным игроком Национальной лиги: Крис Брайант, третий игрок с низов и случайный аутфилдер мирового чемпиона 2016 года Chicago Cubs. Брайант победил 0,292 в регулярном сезоне, финишировав в первой десятке лиги в нескольких категориях попаданий, и третье место в хоум-ранах с 39 и шестое место в забегах с 102.
В MGS с «Кабс» в первых последовательностях Брайант был еще более впечатляющим. Он собрал 0,500 из тех 52 на летучих мышах, с шестью хоумранами и 21 ИКР. В его 84 на летучих мышах во всех MGS — включая те, в то время, в то время, когда Детеныши были позади — он собрал .400.Другие игроки также преуспели в MGS в 2016 году.
Эдвин Энкарнасьон из Toronto Blue Jays, Карлос Гонсалес из Colorado Rockies и Янгервис Соларте из San Diego Padres присоединились к Брайанту в клубе .400-MGS. Гонсалес также был единственным игроком MLB, что разошелся на двузначные цифры в категории хоумранов MGS с 10, без оглядки на то, что он дробил с шестью вторыми игроками 57-е место по количеству хоумранов в регулярном сезоне. Мэнни Мачадо из Балтимора, занявший 31-е место в мейджорах с 96 RBI, возглавил MGS RBI с 30, 28 из них, в то время как Иволги лидировали.
Если попадания считаются «тщетными» для игры, в которой они произошли, в другом случае они смогут и не быть. В 2015 году, например, третий игрок с низов Торонто Джош Дональдсон завоевал титул Американской лиги RBI на пять побед над Крисом Дэвисом из Baltimore Orioles, чему частично помогли 17 RBI в «тщетных» обстановках, 14 из которых, в то время, в то время, когда его команда была в первых последовательностях.
Дэвис выбил семь пробегов в MGS, только три, в то время, в то время, когда Иволги были в первых последовательностях.Дахбура объявил, что статистика вероятно может сыграть роль в переговорах согласно соглашению, вследствие того что она отвечает на вопросы о том, в то время, в то время, когда игрок делает большую часть собственных ударов.«Кто-то бьет 0,290, но набирает ли он личный средний результат», в то время, в то время, когда попадания не имеют значения? — сказал Дахбура. «В то время, в то время, когда игра в самом деле на кону, он не редкость нападающим 0,240».
Дахбура объявил, что статистика также может оказать помощь тренерам трудиться с игроками, каковые намного лучше выступают в «тщетных» обстановках. «Что происходит? Они более расслаблены в MGS?»
Авторы сохраняют веру, что MGS даст аналитикам и болельщикам пищу для размышлений и закрепит эту концепцию в и без того многочисленном беседе о бейсбольной статистике.«Отечественная цель, — писали авторы, — продвигать MGS как статистику, которая в один раз будет включена в статистические разбиения базы данных, чтобы результаты бейсболистов высшей лиги пребывали под более или менее игровым давлением». "Найдите отчет в сети по адресу: https://isi.jhu.edu/wp-content/uploads/sites/63/2016/12/Padding-the-Stats2016.pdf