Usando dados do statcast para estimar a distância da corrida menor da liga doméstica – jays do gamma do sofá sa artrite

Nota: Esta postagem foi modificada. Tom Tango, arquiteto de banco de dados sênior de estatísticas da MLBAM, me lembrou que a equação que converte a distância da FC de unidades de coordenadas em pés não deve ter interseção em y – uma bola que percorre unidades de coordenadas zero também deve percorrer zero pé. Foi um descuido da minha parte que estou feliz em corrigir.

Há alguns anos, os fãs de beisebol têm desfrutado de dados estatísticos publicamente disponíveis para o nível MLB. Esses dados nos permitem examinar a velocidade de saída, o ângulo de lançamento, a distância estimada e inúmeros outros aspectos de cada bola rebatida. Esses dados também resultaram em estatísticas “esperadas”, adições muito úteis à caixa de ferramentas de qualquer fã de beisebol.

Embora esses dados sejam coletados em pequenos sintomas de artrite reumatóide em nível de quadris, eles não são disponibilizados ao público, deixando-nos com uma caixa de ferramentas mais limitada ao avaliar as perspectivas por meio de estatísticas.

Felizmente, uma parte dos dados MiLB adjacentes ao Statcast está disponível publicamente. O site da MLB Prospect inclui um mecanismo de pesquisa para estatísticas do MiLB. Para cada bola rebatida, o site informa dois números: “hc_x” e “hc_y”, as “coordenadas de acerto” de cada bola rebatida. Estas coordenadas parecem nos dizer o ponto no campo onde a bola rebatida bateu no chão ou foi apanhada. Usando essas coordenadas de acerto, podemos estimar (com alguma precisão) a distância de home runs atingidos no nível MiLB.

O primeiro passo para estimar a distância de um home run é estabelecer as coordenadas da home plate. Eu não consegui encontrar nenhuma coordenada oficial, então trabalhei em estabelecê-las eu mesmo. O método mais preciso que eu descobri foi encontrar meias de compressão para artrite, uma bola rebatida que caísse em cima (ou muito, muito perto) de uma placa caseira. Kevin Pillar foi o sortudo vencedor. No dia 4 de setembro, em casa, contra o Rays, Pillar acertou uma bola que aterrissou bem ao lado da home plate. Suas coordenadas de sucesso foram (126,57, 204,1). Eu encontrei alguns outros exemplos semelhantes. Em cada caso, o hc_x estava um pouco acima ou abaixo de 126 e o ​​hc_y estava acima ou abaixo de 204, então optei por usar as coordenadas (126, 204) para a placa inicial.

O segundo passo para estimar a distância de um home run é calcular a distância (em unidades de coordenadas ainda sem sentido) entre a home plate e as coordenadas de acerto de um determinado home run. Isso requer o uso do Teorema de Pitágoras (que é muito mais divertido de usar, não forçado, quando adulto). A equação para produtos de suporte de joelho com artrite de distância de corrida estimada em casa (em termos de unidades de coordenadas) é:

A imagem abaixo, capturando o grand slam de Justin Smoak fora do Yankees ‘David Robertson, ajuda a ilustrar a equação acima. Houve um total de 5.319 over-the-fence home runs atingidos em 2018 para o qual Statcast tinha atingido coordenadas e bateu distância (de 5.571 homers over-the-fence completamente sintomas de artrite em hindi). Para cada um desses home runs, eu introduzi as coordenadas da batida na equação acima. As distâncias calculadas destes home runs variaram de 140 a 210. O grand slam de Smoak atingiu as coordenadas de (89.47, 27.86). Introduzindo estes na equação acima dá-nos uma distância calculada (em termos de unidades coordenadas) de 179,9.

A terceira e última etapa na estimativa da distância de um home run é converter as distâncias calculadas acima em pés. Para fazer isso, tracei as distâncias calculadas para cada corrida em casa em relação às distâncias dadas pelo Statcast. O gráfico resultante sugere que há uma relação muito forte entre os dois, com as distâncias calculadas explicando cerca de 87% da variação nas distâncias do Statcast.

As distâncias resultantes parecem bastante semelhantes às distâncias do Statcast. As distâncias calculadas têm uma média de 396 pés, uma mediana de 397 pés, um mínimo de 322 pés e um máximo de 481 pés. As distâncias de Statcast têm uma média de 397 pés, uma mediana de 398 pés, um mínimo de 324 pés e um máximo de 481 pés.

Em geral, não há mais do que uma pequena diferença entre as distâncias calculadas e de Statcast de um home run. Para 79,8% dos home runs, a diferença é inferior a um pé. A diferença é inferior a cinco pés para 83,5% dos home runs, menos de dez pés para 87,8% deles e menos de 25 pés para 95,9% deles.

Embora essas estimativas sejam imperfeitas, elas parecem ser bastante confiáveis ​​na vasta maioria dos casos de artrite reumatóide que coçam a pele. O Grand Slam do Smoak é um caso particularmente bom para destacar. A entrada de 179,9 unidades de coordenadas na equação acima nos dá uma distância estimada de 412 pés, exatamente igual à estimativa do Statcast.

É necessário destacar algumas ressalvas importantes. O primeiro é um simples lembrete do que eu disse ao longo desta dieta para a artrite reumatóide no pós ayurveda: as distâncias estimadas do home run vêm com uma margem de erro. Tenha consciência disso ao usar a equação acima. O principal objetivo que tenho para essas estimativas é examinar o número de 400 home runs mais atingidos por vários ligeiros menores – sem mais dados sobre bolas rebatidas no nível MiLB, isso parece ser um bom substituto para barris. Além disso, com um limiar alto, posso ter certeza de que um percurso em casa estimado em 400 pés realmente foi muito longe – 95% dos home runs da MLB com uma distância calculada de mais de 400 pés tinham uma distância Statcast de mais de 400 pés, enquanto 99,5% tinham uma distância de Statcast de 375 pés.

A segunda ressalva é que, dada a falta de dados do Statcast sobre as distâncias de home run no nível MiLB, não posso testar a precisão das estimativas de MiLB (pelo menos da maneira exata que testei as estimativas da MLB de que os grilos têm artrite) Letra da música). Dito isso, as distâncias calculadas nos níveis MiLB e MLB parecem ser bem compatíveis. Por exemplo, em termos de média e mediana, as estimativas de MiLB eram cerca de dez pés mais baixas do que as estimativas de MLB, o que faz sentido dadas as cercas mais curtas em alguns parques MiLB.

As estimativas do MiLB também parecem confiáveis ​​porque descrevem o mundo como o conhecemos. Vladimir Guerrero Jr. ficou entre os líderes do MiLB em 2018, com 11 homer estimados em viagens de pelo menos 400 pés, representando 2,8% de suas aparições nos níveis MiLB em que ele jogou. Idem para outras grandes perspectivas de energia, como Kyle Tucker (3,2%), Dylan Cozens (3,2%), Bobby Dalbec (2,9%) e Eloy Jimenez (2,0%).

O ex-slugger da MLB, Chris Carter, também é um bom exemplo da confiabilidade dessa métrica. Ele passou todo o ano de 2018 no nível Triple-A, entre os sistemas Angels e Twins. Mais de 312 PA, Carter atingiu 13 homers que têm uma distância estimada de mais de 400 pés. Sua taxa de juros de longo prazo de 4,2% era boa para o terceiro entre os menores. Em 2016, sua última temporada completa nas principais, ele acertou 28 home runs que viajaram pelo menos 400 pés, 4,3% de suas aparições no ano.

Idealmente, as distâncias estimadas dos exercícios de quadril osteoartrite do quadril MiLB poderiam ser comparadas com as distâncias reais encontradas usando o Statcast. Obviamente, porém, se tivéssemos essas distâncias de Statcast, todo esse post seria desnecessário. Quando um palpite educado é a única opção, um pouco de fé é um custo necessário.

A terceira ressalva é que esta equação é baseada em dados de artrite deformante em 2018. Quando este exercício é replicado usando os dados da MLB de 2015, 2016 e 2017 (separadamente), as distâncias calculadas de RH não são tão correlacionadas às distâncias do HR do Statcast. A correlação é particularmente fraca em 2015 (R 2 de 0,30) e 2016 (R 2 de 0,41). Em 2017, as distâncias de FC calculadas explicam cerca de 68% da variação nas distâncias de RH do Statcast (75% se cinco casos particularmente estranhos, de 5.855, são excluídos). Como tal, para melhores resultados, parece sensato limitar o uso da equação acima aos dados 2018 MiLB.

Vamos terminar fazendo exatamente isso, destacando léguas menores que se destacaram em esmagar (o que parece ser) dingers particularmente longos em 2018. Para o contexto, acertar um alvo de mais de 400 em 0,5% das aparências de uma placa geralmente coloca um jogador em torno do 50º. percentil para o seu nível.

Na Triple-A, Jabari Blash liderou o caminho com 22 homer estimados para ter viajado pelo menos 400 pés (6,4% de sua PA total). Blash também liderou entre os MiLB completamente. Entre as perspectivas de destaque no nível, com pelo menos 200 PA, Tyler O’Neill (4,4%), Franmil Reyes (3,6%) e Kyle Tucker (3,2%), cada um se saíram muito bem.

No Double-A, Vladimir Guerrero Jr. bateu mais de 400 home runs (3,4%), superando por Peter O’Brien (3,5%) para o topo no nível (min. 200 PA). O companheiro de perspectiva, Eloy Jimenez, não ficou muito atrás, produzindo uma longa carreira em 2,6% de seu PA. Também entre os líderes estavam as perspectivas Austin Hays (2,1%), Peter Alonso (1,8%), Brendan Rodgers (1,7%) e Monte Harrison (1,7%). Enquanto ele não estava entre os líderes da liga, Cavan Biggio (1,1%) atingiu mais de 400 pés a uma taxa bem acima da média.

No High-A, Roberto é o hereditário da artrite Ramos e Ibandel Isabel compartilham os principais prêmios – Ramos produziu a maior taxa de homer grande (5,5%), enquanto Isabel produziu o maior número (22). Jo Adell se destacou batendo uma longa bomba em 2,3% de seu PA, aos 19 anos de idade. Apenas um outro adolescente, Christian Pache (1,0%), quebrou 1% no nível. Kevin Smith, um grande levantador nas melhores listas de prospectos em 2018, também se destacou, produzindo mais de 400 home runs em 1,6% de seu PA.

Na Low-A, Seuly Matias (2,4%) foi um grande especialista, atingindo mais de 400 pessoas aos 19 anos de idade e liderando em termos de taxa (2,7%). O líder absoluto do nível foi Casey Golden, que quebrou 400 pés em 13 ocasiões (2,5%). O sistema Blue Jays se destaca neste nível, com as aquisições de prazo comercial Chad Spanberger (1,7%) e Demi Orimoloye (1,6%) juntando Ryan Noda (1,1%) e Brock Lundquist (1,0%) no topo da etimologia de 15% de artrite de batedores .

No nível de Curta Temporada-A, a joelheira de osteoartrite de Sean Reynolds, nhs, era a líder em fuga, com 13 bombas de mais de 400 pés (4,1%). Atrás dele é o recente recruta Blue Jays, Griffin Conine, que atingiu seis (2,6%). Joey Bart, escolhido na primeira rodada de 2018, também mostrou seu poder com quatro homers longos (2,0%).

No nível Advanced Rookie, Jeremiah Jackson, de 18 anos de idade, liderou por bater em homers longos em 5% de seu PA. Ronny Brito foi outro jovem destaque, com oito homers de mais de 400 pés nesta temporada (3,3%). O primeiro round Nolan Gorman acertou uma bomba em 2,4% de seu PA, enquanto o ex-bravo Kevin Maitan o fez em 2,1% de seu PA. Wander Franco, um garoto prodígio de 17 anos, também impressionou, com cinco homers de mais de 400 pés (1,8%).

Por fim, esse tipo de ferramenta pode ser aplicado de várias maneiras. Um uso potencial é encontrar clientes em potencial com mais potencial de poder do que suas estatísticas de primeira linha sugerem. O Jeter Downs, recentemente negociado, parece um bom exemplo. Aos 19 anos, ele era um pouco jovem para o seu nível (Low-A), mas produziu bem no geral (118 wRC +). Ele andou (9,9%) e perdeu (19,7%) a taxas ligeiramente melhores que a média e teve um BABIP médio (0,306). O seu ISO (.145) também foi sólido, classificando-se no 66º percentil entre os batedores com mais de 200 PA ao nível de 2018. No entanto, ele atingiu impressionantes sete home runs com uma estimativa de artrite reumatóide a uma distância de 400 pés, representando 1,3% de suas aparições em placas (percentil 93), sugerindo que seu teto de poder pode ser muito maior do que apenas acima da média.

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