[討論] 牛棚的使用說明書

[rn940111 (卡比)]

先說結論，誰會看牛棚使用者說明書，誰只是把這些吃下去？

近15年來最強排名：         wRM+        近15年來最吸排名：         wRM+
Joe Torre                   113        Manny Acta                   87
Ozzie Guillen               111        Clint Hurdle                 90
Joe Girardi                 111        Jerry Narron                 90
Bruce Bochy                 108        Dusty Baker                  91
Jim Tracy                   108        John Gibbons                 91
Bob Geren                   108        Tony La Russa                92
Fredi Gonzalez              108        Jim Leyland                  92
Bud Black                   106        Bobby Valentine              93
Buddy Bell                  105        Bob Melvin                   93
Eric Wedge                  105        Ron Washington               94

以下開放未看先戰！ e.g. 天天P，Baker s___s . 


====================================正文開始===================================


自古以來一直都有爭論著說，
最強的到底要當closer，還是來擦壘上被留下來的屎？


我們過去常常可以看到一些很傻逼很吸的狀況發生，
例如：把closer壓在板凳上等九局三分差來收尾。
[但是菜逼八好像也能處理的好吧？]
有時候些微的領先就因為這種「問號堅持」而讓比賽被逆轉...


按照邏輯與經驗來說，最強的牛棚應該要壓在最重要的時機上，[註一]
不管這個時機發生在哪一局。
這個邏輯聽起來很像BBO，但是已經被前輩推動一段時間，（2004紅襪就是）
所以現在也有越來越多的總教練懂得根據投手能力與不同情況配置牛棚使用方式，
而讓牛棚表現越來越好。


為了衡量牛棚使用的表現，這裡使用1988年到現在的ERA、FIP[註二]、DRA[註三]
對每一隊後援投手進行排名（有轉隊的排除在外）
然後再對相同的投手利用Average Leverage Index進行排名[同註一]，
最終把LI的排名跟ERA、FIP、DRA的排名比對之後找出相關性並平均之。


如果使用的越適當，好的投手Leverage Index應該越高，表示上場時機越重要，
而好的投手在投手表現相關數值也應該更小，兩者會帶有負相關性！
而且當牛棚投手使用的越得宜，負相關性就會越明顯。
http://i.imgur.com/c6OoC0t.png
可以看到，隨著年份演進，DRA跟LI的負相關越來越顯著，而ERA、FIP並沒這麼顯著，
除了98年是outlier之外，15年的相關最好，而14則是第二，
表示這些manager有越來越不suck了。
有趣的是，透過這個分析發現，ERA跟FIP對於用錯人來說可能只是一個white noise，
關係並不明顯，而DRA這個比較複雜的數據則表現得比較好。


當然還有一些對於老經驗終結者的古老誤解----「他們懂得如何結束比賽」，
這樣的觀念還是偶而造成用人失誤，例如2011年以前，
還是有老牌終結者持續有高張力下的上場機會，即使這並不符合他們的公允價值，
而近幾年則幾乎沒有了這樣的情形，
更多的是用實質表現來評估而非無形的經驗。


有時教練也會不由自主地把救援機會給那些所謂「被證明過能耐的終結者」，
也就是那些有拿過很多救援點的傢伙。例如1997年的Slocumb，
比平均差不少的ERA，還有33個SVO可以上，也搞丟了其中六個，
但今年低於平均的後援投手只剩下13個救援機會，也是近幾年來最低，
表示近年來的確相當少有這樣的狀況。


除了救援機會被放到其他投手身上，
這些「被證明過能耐的終結者」上場的Average Leverage Index也逐年下滑，
這裡先把這種終結者定義成「前一年拿過20個救援點以上的終結者」
http://i.imgur.com/g3PAMAw.png
1988年的1.9到今年的1.5，有時一場比賽可能連一次LI為1.9的時刻都沒有！
這也表現出了投手的壓力被分散到不同後援手上，
從救援投手使用最佳化的角度來看也是有進步的。


但這個分析還有一些小細節要注意，例如救援投手的分工。
現在流行25人roster裡面帶13個投手，裡面不乏有一人投手會在某些特定時間上場，
而這些投手通常會無視Leverage Index上場，如一人左，
這個分析將這種狀況視為是總教練的偶然失誤顯然是不公平的處罰。


另外一個小問題則是投手疲勞，再怎麼猛的終結者連續上個兩三天還是要休一天，
若這場比賽有他的需求，但他並不會在我們實際的roster上，
所以這樣的狀況不會在資料裡被註明。
而對於這樣狀況的調整，我認為並不會影響到整體的趨勢！


有了上面的想法後，接下來就來看看，
哪些總教練有看使用者說明書，而哪些只是很吸的把它吃下去。
先來這個月初的兩例來看看用錯人的結果。
1. 法螺的田澤使用法：https://goo.gl/Xct0us
2. 小熊橫掃海賊：https://goo.gl/0szwau
很顯然的，就算有再好的球隊戰績，教練都不見得有學到怎麼好好使用牛棚，
而牛棚的使用法應該是一種可以穩定使用的技能，
去評估manager也相對公平，（總不會一覺醒來就失憶了），
就試著拿這些牛的表現來評估教練吧！


這裡承接上面的做法，把相關性當作一個隊伍的救援投手使用分數，
Relievers' Management Score，縮寫成RM Score，
如果在最危急的時刻使用了最強的投手，在理想狀況下RM應為-1。
算出了每支隊伍的RM score之後將其配對到該年度的教練，
並且把每個教練每一年的RM score拿來計算相關性，
雖然逐年的RM score中只有10%變異可以歸因於調度選擇，但統計上是顯著的！(p<0.02)
所以看來用RM Score來評估是可行的。


接下來要估計每個教練的調度能力，使用了Gaussian Random Effect Model[註四]，
把每一個教練應對的RM score丟到模型裡後可以得到總和值，
用這個值來判斷是否有妥善的運用牛棚投手，
並把這個值稱之為weighted RM score plus (wRM+)
這種plus類的數據判讀法想必大家不陌生XD
算出來之後得到的排名也就是本文開頭的表。


最佳的前十名中，前五名都得過年度最佳教練，而前十名就有七個拿過，
當然不能只靠這個評估，
而最差的十名，幾乎都是傳統操作教練，例如李蘭爺爺。
而表中最意外的首推Hurdle，他的爛表現其實是來自於早期在山上的調度，
到了海賊之後表現好的相當多。[註五]


ok，那算出這個之後能不能知道教練用好調度省下多少分數，
也就是可以多拿幾勝？
這裡利用這些樣本以及原始的RM Score來推算，並且與得分差做相關的檢查，
雖然原始RM score與掉分只有低度相關卻顯著，r=0.11，p=0.015,
也同時與得分差低度相關卻顯著，r=0.12，p=0.02，
這裡用RM score對於掉分以及得分差來做線性回歸[註六]，
並且利用10分換算為一勝的原理來做估計與推論。


驚恐的事情發生了，不管操作好壞，調度影響勝場數根本不大，
更重要的事情是怎麼拿到一群好牛。
以Manny Acta來說，他不好的操作也只會幫他多丟半勝，
相對於操作好的Girardi多的那半勝，也就如此而已，一來一往最多只有一勝之差，
當然現在有第二張外卡，可能這一勝也很重要，但絕對不及有好的牛棚！


換句話說，牛棚調度並不是教練水平的第一順位考量，而是應該考慮我們本就知道的：
休息室氣氛、化學反應等，這些還比在場上的謀略來得更重要。
而且加上每個教練都越來越懂得適時的使用牛棚的情形下，
這個得失分差只會更小，最終，
要讓隊伍取得成功的因素還是回到自古至今從未變過的：球員品質！


以上的分析還是有一些問題，例如中間所提到的球員疲勞與一人左，
還有統計最大的問題：平均。上半季猛下半季吸的人比比皆是，
以及，牛棚裡面一票人都是一樣的普通球員，跟有超強也有超爛的球員，
這兩種球隊的特性應該也會略有差別，在無法計算這樣的波動下，
是可以有修正空間的。


最後結論可以說，就算牛棚調度是一件非常重要的事情，但是這只是教練的一部份，
此外如上面的數據顯示，一個牛棚操作好跟不好的教練，也就只是一場勝負的差距，
即使今年外卡如此緊迫，但教練的其他功能比起牛棚調度應該更加重要。
雖然每個人常常都會對自己支持隊伍的後援調度罵翻天，
畢竟砸鍋這種事情最令人不爽也印象深刻，就當作你的疑惑都是對的吧XD






==============================備註與延伸閱讀==================================


[註一]這可以參考FG裡面定義的Leverage Index，可以想成
「比賽一些狀況下的的壓力/重要程度」
跟出局數得分局數壘包數都有關，也可以看出選手被使用的時機。
有個表可以參考：http://www.insidethebook.com/li.shtml
如果要看更細節的，可以看看發明者Tom Tango的說明
http://www.hardballtimes.com/crucial-situations/
http://www.hardballtimes.com/crucial-situations-part-2/
http://www.hardballtimes.com/crucial-situations-part-three/


[註二]FIP相對常見，請見FG說明http://www.fangraphs.com/library/pitching/fip/


[註三]DRA簡而言之考慮了投捕綜合能力（擋球/防止盜壘/WP等）
與主審、天氣等相關資訊，是這三個數據裡最複雜的，
這篇文章詳述了從ERA、FIP、FRA的發明與優缺點，然後再介紹如何創造出DRA。
http://www.baseballprospectus.com/article.php?articleid=26195


[註四]Random Effect Model，為統計中ANOVA（變異數分析）的一個方法，用以處理
panel data或是hierarchical data，與fixed-effect model中的因子特性不同，
在random effect中著重於母體的整體關係，而非個別因子差異，
資料的個體視為隨機抽樣於一個相似性高的母體，也就是假設個體之間差異性為隨機產生
Y_i=beta_i+epsilon_i,beta_i=beta+eta_i,eta_i~N(0,tau^2),epsilon_i~N(0,sigma^2)

例如，藉由一間擁有全部車廠種類的二手車公司，從所有車廠中隨機挑選5種車廠品牌，
用於比較其銷售量的差異，最後推論到這間二手公司的銷售狀況。
因此在隨機效應模型下，研究者所關心的並非侷限在所選定的因子上，
而是希望藉由這些因子推論背後的母群體特徵。(from wiki)
https://en.wikipedia.org/wiki/Random_effects_model


[註五]
Big Data Baseball: Math, Miracles, and the End of a 20-Year Losing Streak
https://www.amazon.com/Big-Data-Baseball-Miracles-20-Year/dp/1250063507
這本書有提到海賊是怎麼搖身一變再度成為強權的故事！


[註六]Linear Regression
這是統計裡面最最重要的一件事了...可說的太多，各位自己讀wiki吧XD
https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression


[延伸閱讀]
Closer的重要性
http://grantland.com/the-triangle/the-flawed-importance-of-the-closer/
評估投手價值
http://www.fangraphs.com/library/measuring-pitching-value-is-complicated/
改寫自
https://goo.gl/MheP8d
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後記：

其實最近發現每一隊都有在罵自己的牛棚調度，我最近也狂婊爪爪...

希望可以用這篇文章來平反，其實重點還是球員品質！
例如巨人最近瘋狂放火，也許不是Bochy的問題也說不定，
Fredi Gonzlez這個應該也不是他的問題，

但是為了大家看球開心，要罵自己的球隊也好啊XDDDD

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.249.171.247
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MLB/M.1474597944.A.FD1.html
※ 編輯: rn940111 (111.249.171.247), 09/23/2016 10:35:22
推 catsondbs: 原來還能夠這樣算啊 不知道還有沒有其他總教練的數據
推 ccpz: 還不是靠MO(戰
推 mamaya3: 有沒有代打使用說明書XD
→ EEERRIICC: 論牛棚 15年好像有點太長
其實是每一年每一年分開最後再下去算weighted
不過的確這十五年來的牛棚用法有些不同！
推 bigmowang: 每場不管分差都想贏最可怕
你說，想贏的紅中嗎(X
推 KAIS: 球迷總會放大心中覺得有機會拿下卻搞砸的比賽
推 KAIS: 板主幾篇好文都很精彩,可惜門檻較高,希望能吸引一些老板友回
→ KAIS: 鍋參與討論變正向循環
下次要是門檻再這麼高我就發垃圾文(?
推 Brothre23: 未看先推 是說Melvin居然上榜了Orz
推 kenkenken31: 想看去年matt Williams的統計,火牛棚配菜總教練
這期間內少於五年的都沒有被放進來喔
因為有強調了「調度是一種可延續的技能」，只有一年並沒有太大參考性！
推 Rivera42: 推二樓
推 jjyyy: Torre有Rivera
推 knight505: 熟悉教練的調度 掌握好牛棚 走地就是無敵
推 camuskiroro: 居然只差一勝真的嚇到我了
不過也許蠻make sense的... 一年的BSV本來就不太多
可能只有少數爛表現會因為調度而不炸掉，但該炸的還是得炸的感覺吧我想
推 alenn: 推~
推 accjm2440: 推
推 yaoyi94: 推
推 aborwang: 推
→ sdiaa: Torre當30年教練  RIVERA頂多罩他10年
這範圍的Torre也才當7年教練XD
推 flywhale: 看來法螺果然不是牛棚調度變好，而是球員自己回來了!!!
這我不好說，請襪版大大發表高見比較好哈哈
推 lovebulls: 我覺得球迷比較常罵的總教練對牛棚調度其中一個很常見
→ lovebulls: 的是牛好用就一直操 操到變火牛
→ lovebulls: 牛棚濫用不知道能不能量化
牛的種類很多，如果用一個closer的球數跟頻率來評斷一人左可能就是abused
而長中繼又是另外一件事，所以很難以用球數跟頻率來找出一個絕對標準說
「這就是亂操投手」，但如果還要依照上場時機來分門別類，
像一人左這種東西如文內提到，就沒有所謂上場時機的問題，
也沒辦法用LI來判斷是哪種類型的牛，
最後，還有勝利組的問題，如果一支球隊戰績好，CL上場機會多，
拿條子跟蛇蛇來比SVO 難道條子被濫用嗎？ 我想不見得。

這是個好問題，我可以想想XD
→ PlayStation3: Eric Wedge .. 水兵迷表示:
推 alanshore608: 借轉爪版
推 acd51874: 資淺水兵迷表示沒經歷過一起罵Wedge吸的時光
→ rn940111: 上面那個牛棚濫用，如果真要說，我覺得只能看局數了
→ rn940111: 請轉！
→ acd51874: 借轉FB社團(先斬後奏
※ 編輯: rn940111 (111.249.171.247), 09/23/2016 17:07:15
推 ted10: 推
推 gundam00: 好文推 這篇也用太多統計了吧XD 至於牛棚操 除了局數以
→ gundam00: 外 頻率是否也可以納入考慮？
推 chenghow: Wedge第一年就捧了力哥但是還是要說Wedge S......
推 ForeverChop: 新版主真的猛猛的
推 Asucks: 在最差排名裡找Baker Sxxks，果然一下就找到了
推 EEERRIICC: 是說 註五那本我看完了 很有趣
推 udm: 每次torre不照MO的使用說明書派MO上場總是讓MO掉分(印象派)戰
→ geneaven: Leyland被老虎牛棚靈氣拉下來不少
推 a95162: 推 想知道老虎牛棚～xDD
※ 編輯: rn940111 (111.249.171.247), 09/26/2016 20:44:01