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Wins Above Replacement o Wins Above Replacement Player , comúnmente abreviado como WAR o WARP , es una estadística de béisbol sabermétrica no estandarizada desarrollada para resumir "las contribuciones totales de un jugador a su equipo". [1] Se afirma que el valor WAR de un jugador es la cantidad de victorias adicionales que su equipo ha logrado por encima de la cantidad de victorias esperadas si ese jugador fuera sustituido por un jugador de nivel de reemplazo : un jugador que puede ser agregado al equipo por un mínimo costo y esfuerzo. [2]

Los valores de WAR individuales se calculan a partir del número y la tasa de éxito de las acciones en el campo de un jugador (en bateo , ejecución de base , fildeo y lanzamiento ), y los valores más altos reflejan mayores contribuciones al éxito de un equipo . [2] El valor de WAR también depende de la posición que juegue un jugador, con más valor yendo a posiciones de bateo más débiles como receptor que posiciones con bateo fuerte como primera base. [2] Un valor de WAR alto acumulado por un jugador refleja un desempeño exitoso, una gran cantidad de tiempo de juego o ambos.

Por ejemplo, FanGraphs califica el desempeño de Clayton Kershaw en la temporada regular de 2014 en 7.2 WAR, lo que sugiere que su equipo ganó aproximadamente siete juegos más de lo que se esperaría si sus entradas hubieran sido lanzadas por un jugador de nivel de reemplazo. Kershaw logró este alto total de WAR lanzando muchas entradas mientras mantenía una alta tasa de ponches y bajas tasas de jonrones y bases por bolas .

Resumen [ editar ]

La base para un valor de WAR es la cantidad estimada de carreras aportadas por un jugador a través de acciones ofensivas como batear y correr bases , y carreras que el jugador niega a los equipos oponentes a través de acciones defensivas como fildeo y lanzamiento . Estadísticas como promedio ponderado en la base (wOBA), clasificación de zona final (UZR), carrera de base final (UBR) y estadísticas de lanzamiento independiente de la defensa (DIPS) miden la efectividad de un jugador para crear y guardar carreras para su equipo, en una aparición por plato o entradabase. Estas estadísticas se pueden multiplicar por el tiempo de juego de un jugador para dar una estimación del número de carreras ofensivas y defensivas contribuidas a su equipo.

Las carreras adicionales contribuyeron a que un equipo condujera a victorias adicionales, con 10 carreras que se estima que equivalen aproximadamente a una victoria. [3] Por lo tanto, un valor de WAR de 1.0 para un jugador significa una contribución de aproximadamente 10 carreras más que un jugador de nivel de reemplazo , durante un período de tiempo específico. FanGraphs define a un jugador de nivel de reemplazo como contribuyendo con 17.5 carreras menos que un jugador de rendimiento promedio de la liga, más de 600 apariciones en el plato. [4] Por lo tanto, un jugador de WAR de 1.0 ha contribuido con un estimado de -7.5 carreras en relación con el promedio durante el mismo número de apariciones al plato, un jugador de WAR de 2.0 ha contribuido con +2.5 carreras y un jugador de WAR de 5.0 ha contribuido con +32.5 carreras.

Para un jugador individual, los valores de WAR pueden calcularse para temporadas individuales o partes de temporadas, para varias temporadas o para toda la carrera del jugador. Los valores de WAR colectivo para varios jugadores también pueden estimarse, por ejemplo, para determinar la contribución que un equipo recibe de sus jardineros , sus lanzadores de relevo o de posiciones específicas como el receptor . [5] [6] También es posible extrapolar un valor WAR futuro a partir de los datos de rendimiento pasado de un jugador. [7]

Cálculo [ editar ]

No existe una fórmula claramente establecida para la GUERRA. Las fuentes que proporcionan la estadística la calculan de manera diferente. Estos incluyen Baseball Prospectus , Baseball-Reference y FanGraphs . Todas estas fuentes publican el método que utilizan para calcular el WAR , y todas utilizan principios básicos similares para hacerlo. La versión publicada por Baseball Prospectus se llama WARP, [8] que por Baseball-Reference se llama bWAR o rWAR ("r" deriva de Rally o RallyMonkey, un apodo de Sean Smith, quien implementó la versión de la estadística de ese sitio) [9 ] y el de Fangraphs se llama fWAR . [10]En comparación con rWAR, el cálculo de fWAR pone mayor énfasis en las estadísticas periféricas. [2]

Los valores de WAR se escalan por igual para lanzadores y bateadores; es decir, los lanzadores y los jugadores de posición tendrán aproximadamente el mismo WAR si su contribución a su equipo se considera similar. Sin embargo, los valores se calculan de manera diferente para los lanzadores y los jugadores de posición: los jugadores de posición se evalúan usando estadísticas de fildeo y bateo, mientras que los lanzadores se evalúan usando estadísticas relacionadas con los hits, bases por bolas y ponches de los bateadores opuestos en la versión de FanGraphs y las carreras permitidas por 9 entradas con un ajuste de defensa del equipo para la versión Baseball-Reference. Debido a que los marcos WAR independientes se calculan de manera diferente, no tienen la misma escala [11] y no pueden usarse indistintamente en un contexto analítico.

Posición de los jugadores [ editar ]

Baseball-Reference [ editar ]

Baseball-Reference utiliza seis componentes para calcular el WAR para los jugadores de posición: [12] Los componentes son carreras de bateo, carreras de base, carreras agregadas o perdidas debido a la puesta a tierra en dobles jugadas en situaciones de doble jugada, carreras de fildeo, carreras de ajuste posicional y nivel de reemplazo carreras (basado en el tiempo de juego). Los primeros cinco factores se comparan con el promedio de la liga, por lo que un valor de 0 representa un jugador promedio.

El término se puede calcular a partir de los primeros cinco factores y el otro término a partir del factor restante. [12]

Las carreras de bateo dependen de las carreras por encima del promedio ponderadas (wRAA), ponderadas según la ofensiva de la liga y se calcula a partir de wOBA . [13]

dónde

Aquí, "AB" es el número de turnos al bate , "BB" el número de bases por bolas ("uBB" es una base no intencionada de bolas y "IBB" es una base intencionada de bolas ), HBP el número de golpes por lanzamiento , "SF" el número de tiros de sacrificio , "SH" el número de golpes de sacrificio , "1B" el número de sencillos , "2B" el número de dobles , "3B" el número de triples , "HR" el número de jonrones , "SB" el número de bases robadas y "CS" el número de robos capturados .[13] para representar la ponderacióncoeficientes . Baseball-Reference elimina los resultados de bateo del lanzador de sus datos, calcula pesos lineales y coeficientes wOBA para cada liga, luego escala los valores para cada liga y temporada. [13]

El ajuste posicional es un valor que depende de la posición del jugador: +10.0 para un receptor , −10 para un primera base , +3.0 para un segunda base , +2.0 para un tercera base , +7.5 para un campo corto , −7.5 para un izquierdo. jardinero , 2,5 para un jardinero central , -7.5 por un jardinero derecho , y -15.0 por un bateador designado . [13] Estos valores se establecen asumiendo 1.350 entradas jugadas (150 juegos de 9 entradas). [13] El ajuste posicional de un jugador es la suma del ajuste posicional para cada posición jugada por el jugador escalado al número dejuegos jugados por el jugador en esa posición, normalizados a 1.350 entradas. [13]

FanGraphs [ editar ]

La fórmula de FanGraphs para jugadores de posición implica ataque, defensa y carrera de bases. [14] Estos se miden utilizando carreras ponderadas por encima del promedio, clasificación de zona máxima (UZR) y carrera base máxima (UBR), respectivamente. [14] Estos valores se ajustan utilizando factores de parque y se aplica un ajuste posicional, lo que da como resultado un "valor agregado por encima del promedio de la liga" del jugador. A esto se agrega un valor escalado para reflejar el valor del jugador en comparación con un jugador de nivel de reemplazo, que se supone que es 20 carreras por debajo del promedio por cada 600 apariciones en el plato . Los cuatro valores se miden en series.

El ajuste posicional es un valor que depende de la posición del jugador: +12.5 para un receptor, −12.5 para un primera base, +2.5 para un segunda o tercera base, +7.5 para un campo corto, −7.5 para un jardinero izquierdo, +2.5 para un jardinero central, -7,5 para un jardinero derecho y -17,5 para un bateador designado. [15] Estos valores se escalan al número de juegos jugados por el jugador en cada posición. [15]

Lanzadores [ editar ]

Baseball-Reference [ editar ]

Baseball-Reference utiliza dos componentes para calcular el WAR de los lanzadores: carreras permitidas (tanto limpias como no ganadas) y entradas lanzadas. Estas estadísticas se utilizan luego en una serie de cálculos adicionales para contextualizar mejor los números. [dieciséis]

FanGraphs [ editar ]

En lugar de centrarse en las carreras reales permitidas, Fangraphs utiliza el lanzamiento independiente de campo (FIP) como su componente principal para calcular el WAR, ya que sienten que refleja mejor las contribuciones del lanzador. [17]

Análisis [ editar ]

En 2009, Dave Cameron declaró que fWAR hace un "trabajo impresionante al proyectar victorias y derrotas". [18] Encontró que el récord proyectado de un equipo basado en fWAR y el récord real de ese equipo tiene una fuerte correlación ( coeficiente de correlación de 0,83), y que cada equipo estaba dentro de dos desviaciones estándar (σ = 6,4 victorias). [18]

En 2012, Glenn DuPaul realizó un análisis de regresión comparando la rWAR acumulada de cinco equipos seleccionados al azar por temporada (de 1996 a 2011) con los totales de victorias realizadas de esos equipos para esas temporadas. Encontró que los dos estaban altamente correlacionados, con un coeficiente de correlación de 0.91, y que el 83% de la varianza en las victorias se explicaba por fWAR ( R 2 = 0.83). [19] La desviación estándar fue de 2,91 victorias. La ecuación de regresión fue:

que estuvo cerca de la ecuación esperada:

en el que se espera que un equipo de jugadores de nivel de reemplazo tenga un porcentaje de victorias de .320 , o 52 victorias en una temporada de 162 juegos.

Para probar fWAR como una herramienta predictiva, DuPaul ejecutó una regresión entre el WAR de jugador acumulado de un equipo del año anterior a las victorias realizadas del equipo para ese año. La ecuación de regresión resultante fue: [19]

que tiene una correlación estadísticamente significativa de 0.59, lo que significa que el 35% (el cuadrado de 0.59) de la varianza en las victorias del equipo podría ser explicado por el fWAR acumulado de sus jugadores de la temporada anterior. [19]

Uso [ editar ]

WAR es reconocido como una estadística oficial por Major League Baseball y por Elias Sports Bureau , y ESPN publica la versión Baseball-Reference de WAR en sus propias páginas de estadísticas para jugadores de posición y lanzadores. [2]

La importancia de WAR en comparación con las categorías estadísticas típicas ha sido objeto de un debate continuo.

Por ejemplo, acercándose al final de la temporada 2012 de Grandes Ligas y después, hubo mucho debate sobre qué jugador debería ganar el Premio al Jugador Más Valioso de las Grandes Ligas para la Liga Americana . [20] Los dos candidatos considerados por la mayoría de los escritores fueron Miguel Cabrera , quien ganó la Triple Corona , y Mike Trout , quien lideró la Major League Baseball en WAR. [21] El debate se centró en el uso de estadísticas tradicionales de béisbol , como carreras impulsadas y jonrones , en comparación con estadísticas sabermétricas como WAR. [20]

Cabrera lideró la Liga Americana en promedio de bateo , jonrones y carreras impulsadas, pero algunos lo consideraban un jugador más completo. [22] En relación con el jugador promedio, Cabrera contribuyó con 53,1 carreras adicionales al bateo, pero −8,2 a la defensiva y −2,9 al correr de base, [23] mientras que Trout contribuyó con 50,1 carreras de bateo, 13,0 carreras defensivas y 12,0 carreras de base. [24] Cabrera, el único de los dos jugadores cuyo equipo entró en la postemporada, ganaría el premio de manera aplastante, con 22 de 28 votos de primer lugar de la Asociación de Escritores de Béisbol de América . Trout y él publicaron temporadas similares en 2013; Cabrera volvió a ganar el MVP. [25] [26] Dave Cameron en desacuerdo, en un artículo de FanGraphs:

En los últimos dos años, hemos visto dos de las mejores temporadas en la historia del béisbol y, en esencia, no han sido reconocidas por la organización a la que se le ha asignado la tarea de registrar la historia. Hemos tenido la suerte de ver a un Mickey Mantle en su mejor momento en los tiempos modernos, y en lugar de celebrar eso, pasamos noviembre explicando por qué la inferioridad de sus compañeros de equipo debería impedirle ganar un premio individual. [27]

Críticas [ editar ]

Bill James afirma que existe un sesgo que favorece a los jugadores de épocas anteriores porque había una mayor variación en los niveles de habilidad en ese momento, por lo que "los mejores jugadores estaban más lejos del promedio de lo que están ahora". [2] Es decir, en el béisbol moderno, es más difícil para un jugador exceda las capacidades de sus compañeros de lo que era en la década de 1800 y las jugadas a balón parado y pelota viva eras de la década de 1900. [2] La crítica de James se origina en el biólogo evolucionista Stephen Jay Gould , quien, en 1996, publicó el libro Full House: The Spread of Excellence from Platón to Darwin que argumentó el mismo punto con respecto a los promedios de bateo. [28]El sesgo mencionado por Gould y James se confirmó en un estudio estadístico que mostró que las listas de clasificación basadas en WAR de hecho incluyen a demasiados jugadores de épocas anteriores. [29] Este estudio desafía la postura de que WAR se ajusta adecuadamente a las diferencias de época. [30]

Las críticas de James también se derivan de la aplicación y el uso de WAR en los últimos años. En la temporada 2017 de las Grandes Ligas , hubo un debate similar al de 2012 sobre quién debería ser el destinatario del Premio al Jugador Más Valioso de la Liga Americana; José Altuve o Aaron Judge. Judge superó a Altuve en el cálculo de WAR de FanGraphs esa temporada, terminando primero con un WAR de 8.2, frente al 7.5 de Altuve. Según el cálculo de Baseball-Reference, Altuve tenía la ventaja, 8.3 a 8.1. Sin embargo, en palabras de James, el uso de WAR en este argumento de MVP en particular era "... una tontería. Aaron Judge no era ni de lejos tan valioso como José Altuve ... NO está cerca. La creencia de que está cerca está alimentada por malas estadísticas análisis." Continúa diciendo que WAR, "... está completamente equivocado porque los creadores de esa estadística han cortado la conexión entre las estadísticas de rendimiento y las victorias, socavando así su análisis". Continúa señalando que Judge se desempeñó peor que Altuve en situaciones críticas, como las últimas entradas de juegos cerrados, y que WAR no toma esto en cuenta adecuadamente. [31]

Alternativas a WAR [ editar ]

Algunos sabermetristas "se han estado distanciando de la importancia de los valores de WAR de una sola temporada" [19] porque algunas de las métricas defensivas incorporadas en los cálculos de WAR tienen una variabilidad significativa . Por ejemplo, durante la temporada 2012, los Azulejos de Toronto emplearon un cambio dentro del cuadro contra algunos bateadores zurdos, como David Ortiz o Carlos Peña , en el que el antesalista Brett Lawrie sería asignado al jardín derecho poco profundo. Esto resultó en un total muy alto de Carreras Defensivas Guardadas (DRS) para Lawrie, [32] y por lo tanto un rWAR alto, que usa DRS como componente. [33]Ben Jedlovec, analista de Baseball Info Solutions, creador de DRS, dijo que Lawrie estaba "haciendo jugadas en lugares donde muy pocos tercera base hacen esas jugadas" debido al "posicionamiento óptimo de los Azulejos". [34] Otra métrica de campo, Ultimate Zone Rating (UZR), utiliza los datos del DRS pero excluye las ejecuciones guardadas como resultado de un cambio. [34]

Jay Jaffe, escritor de Baseball Prospectus y miembro de la Asociación de Escritores de Béisbol de Estados Unidos , adaptó WAR para una estadística que desarrolló en 2004 llamada " Jaffe gana por encima del puntaje de reemplazo " o JAWS. La métrica promedia el WAR de carrera de un jugador con su WAR máximo de siete años (no necesariamente años consecutivos). El número final se usa luego para medir el valor del jugador de ser incluido en el Salón de la Fama del Béisbol comparándolo con el promedio de jugadores del Salón de la Fama de JAWS en esa posición. Baseball-ReferenceLa explicación de JAWS dice: "El objetivo declarado es mejorar los estándares del Salón de la Fama, o al menos mantenerlos en lugar de erosionarlos, admitiendo jugadores que son al menos tan buenos como el miembro promedio del Salón de la Fama en la posición, utilizando un medio a través del cual la longevidad no es el único determinante de la dignidad ". [35]

Por ejemplo, al 5 de agosto de 2013, el antesalista Adrián Beltré acumuló 68.8 WAR en su carrera y 44.9 WAR de sus mejores siete temporadas combinadas. Promediados juntos, estos números le dan a Beltré un JAWS de 56.8, que se ubica un poco más alto que el promedio de JAWS de 55.0 para los 13 tercera base que actualmente están en el Salón de la Fama. Según la medida de JAWS, Beltré es una candidata digna para el Salón de la Fama. [36]

Ver también [ editar ]

  • Valor sobre el jugador de reemplazo  : otra métrica para medir la contribución del jugador

Notas [ editar ]

  1. ^ FanGraphs : GUERRA
  2. ↑ a b c d e f g Schoenfield : 2012
  3. ^ http://www.fangraphs.com/blogs/win-values-explained-part-five/
  4. ^ http://www.fangraphs.com/library/war/war-position-players/
  5. ^ http://www.fangraphs.com/blogs/mike-trout-top-ten-outfield/
  6. ^ http://www.fangraphs.com/blogs/2013-positional-power-rankings-catcher/
  7. ^ http://www.fangraphs.com/library/principles/projections/
  8. ^ Kaufman y Tan : 2012. Página XIV.
  9. ^ Baseball-Reference.com : Cuadro comparativo de WAR
  10. ^ Fangraphs : ¿Qué es WAR?
  11. ^ Darowski : 2010
  12. ^ a b Baseball-Reference.com : Cálculo y detalles de WAR de jugador de posición
  13. ^ a b c d e f Baseball-Reference.com : wRAA para Explicación de WAR de jugador de posición
  14. ^ a b Fangraphs : cálculo de WAR para jugadores de posición
  15. ↑ a b Cameron : 2008
  16. ^ Baseball-Reference.com : Cálculos y detalles de la GUERRA del lanzador
  17. ^ "GUERRA de lanzadores" .
  18. ↑ a b Cameron : 2009
  19. ↑ a b c d DuPaul : 2012
  20. ↑ a b Rosenberg : 2012
  21. Brookover : 2012
  22. ^ Noticias deportivas : 2012
  23. ^ "Miguel Cabrera; Valor" . FanGraphs . Consultado el 4 de agosto de 2014 .
  24. ^ "Mike Trout; Valor" . FanGraphs . Consultado el 4 de agosto de 2014 .
  25. ^ Asociación de escritores de béisbol de América : 2012
  26. ^ Asociación de escritores de béisbol de América : 2013
  27. ^ Cameron, Dave. "El valor decreciente de lo valioso" . FanGraphs.
  28. ^ Gould, Stephen Jay. "Full House: la difusión de la excelencia de Platón a Darwin" . Libros de armonía.
  29. ^ Eck, Daniel J. "Desafiando la nostalgia y las métricas de rendimiento en el béisbol" . Oportunidad.
  30. ^ Eck, Daniel J. "Desafiar a la guerra y otras estadísticas como herramientas de ajuste de época" . FanGraphs.
  31. ^ Kopf, Dan. "Los estadísticos del béisbol están peleando por lo que hace valioso a un jugador" . Cuarzo . Consultado el 7 de noviembre de 2020 .
  32. ^ Myers : 2012
  33. ^ Jedlovec : 2012
  34. ↑ a b Lott : 2012
  35. Jaffe, Jay (19 de noviembre de 2012). "Sistema de puntuación de Jaffe WAR (JAWS)" . Baseball-Reference.com . Consultado el 6 de agosto de 2013 .
  36. ^ "Líderes de JAWS de tercera base" . Baseball-Reference.com . Consultado el 6 de agosto de 2013 .

Referencias [ editar ]

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  • Cameron, Dave (30 de diciembre de 2008). "Explicación de los valores de ganar: tercera parte" . Fangraphs . Consultado el 27 de marzo de 2013 .
  • Cameron, Dave (7 de octubre de 2009). "GUERRA: Funciona" . Fangraphs . Consultado el 28 de marzo de 2013 .
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