Fantasy 101: Como evaluar lanzadores usando múltiples estadísticas

A lo largo de los años, he aprendido muchas cosas sobre la evaluación de jugadores, pero especialmente de los lanzadores. Como analista incipiente en la universidad (a principios y mediados de la década de 2010), pensé que estaba por delante de los demás al usar SIERA cuando mis compañeros no lo hacían. Luego, más recientemente, aprendí a apoyarme en los datos de Statcast usando xwOBA y similares para salir adelante. Ahora que lo veo, estaba haciendo un mal uso de todas estas herramientas todo el tiempo, y eso me llevó a poner una fe equivocada en jugadores en los que no debería haber confiado, así como a desconfiar de jugadores que me deberían haber gustado. Estaba lleno de una confianza engañosa.

Como analista, me considero de la escuela de Jeff Sullivan, y más recientemente de Nick Pollack. También he aprendido mucho de Eno Sarris y Alex Chamberlain. Notarás que todos tenemos diferentes nichos; por eso, digamos, Jeff y Nick hablan de lanzar desde diferentes perspectivas y, a menudo, llegan a conclusiones ligeramente diferentes. De ellos, aprendí a usar las estadísticas avanzadas de manera más apropiada, lo que me ha llevado a tener sentimientos más fuertes por los jugadores, ya sea que eso signifique que me agradan o no. A veces tengo razón, a veces me equivoco, pero siempre me inclino hacia lo que sea que siento. Siento que mis habilidades de análisis han mejorado exponencialmente en el último año y medio en Pitcher List, y eso se debe a que he hecho todo lo posible para evaluar en qué situaciones es apropiado usar ciertas métricas, cuándo no lo es y cómo ser eficiente en mi análisis.

Aquí, haré todo lo posible para transmitir lo que he aprendido sobre la evaluación de lanzadores, pero dada la naturaleza fluida del análisis del picheo, sería imposible cubrir todo lo que hago, porque después de mi análisis preliminar hay un proceso completamente diferente para cada lanzador que evalúo. Con eso en mente, comenzaremos.

 

Punto de partida

Obviamente, queremos echar un vistazo rápido a un jugador para ver si vale la pena investigar más. Eso debería requerir un vistazo rápido a FanGraphs y Baseball Savant. Para el primero, me encontrarás mirando su K-BB% (y K% y BB% por separado), HR/9 y su ERA, FIP, xFIP y SIERA. Eso debería decirme mucho sobre ese jugador de inmediato. Para Andrew Heaney, una mirada a su página de jugador de FanGraphs me dice que poncha a los bateadores a un ritmo de élite y no da boletos a demasiados bateadores, pero también históricamente ha permitido muchos jonrones. Eso explica por qué su ERA y FIP no son excelentes, pero su xFIP y SIERA son sólidos. (Más adelante tocaremos los estimadores de efectividad y sus fortalezas y limitaciones).

Luego, quiero comprender su mezcla de lanzamientos y velocidad. Me gusta hacer esto visualmente, por lo que generalmente significa mirar Baseball Savant o Brooks Baseball. Para la mezcla de lanzamientos, queremos ver un repertorio profundo que no se apoye demasiado en una bola rápida. En términos de velocidad, pienso en 94 mph como el umbral para romper, pero depende de la velocidad de giro (spin rate). Nuevamente, con Heaney como nuestro ejemplo, vemos que lanza el sinker un 58% del tiempo, y una curva y un cambio que lanza  el 27% y el 15%, respectivamente. Heaney, cumple las necesidades: velocidad suficientemente buena, más un spin rate plus y un repertorio de tres lanzamientos. Me gusta el paquete general aquí, pero debo señalar que Heaney no puede permitirse perder velocidad o el sentir (feeling) de sus lanzamientos distinto a, digamos, Blake Snell. Hemos visto como resulta esto, ya que luchó con el feeling de su cambio durante gran parte de 2019 (regresaba de una lesión), y su sinker y bola curva fueron ampliamente bateados.

 

Cavando más profundo

Mi siguiente paso (especialmente con los lanzadores con los que no estoy muy familiarizado) es verificar sus divisiones de tipo de lanzamiento: la página de Heaney es realmente alentadora. Lo que me dice es que tiene tres ofertas con potencial. Generalmente, lo que miro es si el lanzador tiene varios lanzamientos con buenos porcentajes de strikes con swing. Este último es relativo, ya que un porcentaje del 10.0% es bueno para una bola rápida, pero no para una curva. En Pitcher List, clasificamos como Money Pitch (Lanzamiento ganador o “de dinero”) a un lanzamiento que cumple con los criterios de un 40% de O-Swing, 40% de %Zone y 15% de porcentaje de strikes con swing. Para lanzamientos quebrados y de menor velocidad, eso es lo que estoy buscando. Una vez más, todos estos números son importantes, pero creo que la tasa de O-Swing, la tasa de %Zone y el porcentaje de strikes con swing son lo más importante, y nos dan la idea más rápida de qué ofrece un lanzamiento dado. El razonamiento es que uno mide la frecuencia con la que los bateadores persiguen al lanzamiento (%O-Swing), uno mira cuánto se lanza en la zona (es decir, ¿logra strikes? – %Zone) y qué tanto es un lanzamiento que provoca swings (SwStr%).

En este caso, Heaney tiene un sinker realmente fuerte (lo cual es increíblemente raro). Eso es porque es un sinker peculiar, en el sentido de que sube en lugar de hundirse, pero su porcentaje de strikes con swing del 11.5% es fácilmente el más alto de la liga para los sinkers. También tiene una buena calificación en comparación con las de cuatro costuras. Lo lanza en la zona muchísimo (%Zone del 62.6%) y aun así logra swings.

La bola curva de Heaney también es genial. Con una tasa de O-swing de 42,3% y un porcentaje de strikes con swing de 19,3%, llena los dos criterios más importantes de Money Pitch. Con sus números de disciplina en el plato, puedes aprender mucho sobre el lanzamiento en sí. Dada su tasa de zona del 28.4%, puedes pensar que debería lanzarlo más en la zona. ¡No debería! Dado que (a) los bateadores lo persiguen, y (b) su tasa de contacto de zona es del 95.1%, es mejor servirlo como un plato que arroja fuera de la zona. Eso significa que es bastante necesario que tenga otro lanzamiento que pueda lanzar en la zona.

Cuando escribí sobre Heaney, lo hice por varias razones, pero una de las razones principales fue que su cambio no se encontraba por ninguna parte. Había luchado por encontrar el feeling de su cambio durante la mayor parte del año. Esto se evidencia por su tasa de O-Swing cayendo del 44.0% en 2018 al 34.1% en 2019. En mi opinión, este es el lanzamiento que hará o deshará a Heaney. Sin él, se queda con una bola curva que rara vez lanza en la zona, y una bola rápida que tiene logra swings, pero que es golpeado con fuerza. Su cambio fue un Money Pitch en 2018, y todavía fue un lanzamiento fuerte en ocasiones durante el año pasado, pero luchó con él en 2019, como lo demuestra su deprimida tasa de O-Swing.

La conclusión aquí es que Heaney tiene un pVAL de lanzamiento positivo en su sinker y dos pVALs negativos en su curva y cambio. pVAL no es predictivo, pero a menudo hace un buen trabajo al señalar cuando los lanzamientos se hacen pasar por buenos lanzamientos (es decir, por tasa de O-Swing, tasa de zona y porcentaje de strikes con swing) pero aun así reciben una paliza. Dado que pVAL se basa en cambios en la expectativa de carrera, hace un buen trabajo al señalar qué lanzamientos son conseguidores de strikes y qué lanzamientos son golpeados con fuerza. Una vez más, no es predictivo, pero es muy, muy descriptivo. En general, es alentador que tenga un sinker de mucho swing fallido y otras dos ofertas de lanzamiento que también logren eso.

Luego está Baseball Savant, que también tiene una gran cantidad de información. Pero debemos asegurarnos de no abusar de él. Esto es algo que encuentro muy común. ¡Demasiado común!

 

Obtenedores de Strikes

No pensaste que no iba a escribir sobre CSW (Called Strikes plus Whiffs o Strikes Cantados más Swings fallidos de Strike), ¿verdad? Si no está familiarizado con CSW, puede leerlo aquí, pero esencialmente lo que hace es decirnos: ¿el lanzador está ganando strikes? Las bolas de foul no son una habilidad tan repetible como los strikes cantados y los swings fallidos de strike (whiffs), por lo que se trata de ver qué tan bien los lanzadores obtienen strikes de la manera más efectiva y sostenible. Es simple, lo que suena a crítica, pero creo que eso es lo que hace que CSW sea tan increíble.

Esta información ha estado disponible todo el tiempo. En Brooks Baseball, puedes encontrar el porcentaje de strike en la sección de datos tabulares de las páginas de los jugadores. Veamos a mi dulce chico, Shane Bieber.

2018:

 

Y 2019:

Cuando miro aquí, todo lo que busco aparte del BIP (porcentaje de bolas en juego) es el porcentaje de strike. Hay muchos otros números, y todos son lo suficientemente interesantes, pero todo lo que quiero ver es si el lanzador tiene lo que yo llamo captadores de strike. Dado que sabemos que el CSW promedio es de aproximadamente 28,6%, entonces queremos ver al menos algunos lanzamientos cruzar el umbral del 30%. Una nota: de todos los lanzamientos, los cambios y los splitters son históricamente los que peor consiguen strikes entre todos los lanzamientos. ¿Por qué? Porque los lanzadores los lanzan en la zona con poca frecuencia, y no siempre son “perseguidos” como lo son los sliders o las bolas curvas. ¡Pero también, se ponen en juego más! Incluso Luis Castillo, cuyo cambio es algo feroz, tiene solo un porcentaje de strike del 33,7% en su cambio.

Si lo piensa, necesita algunos de estos lanzamientos. Si no puede trabajar profundamente en los conteos (y de manera favorable), entonces tendrá que apoyarse realmente en la suerte y la secuenciación, o en la gestión de contactos. ¡Eso no es ideal! Entonces, en su mayor parte, puede confiar en este enfoque. (Sí, probablemente hay una serie de excepciones). Solo debe tener en cuenta que los cambios y splitters lo engañarán si no tiene cuidado. Tienen porcentajes de strike bajos, sí, pero probablemente también estén provocando muchos roletazos con sus cambios y splitters.

Kyle Hendricks es un ejemplo fantástico:

Hendricks tiene dos lanzamientos para obtener strikes, un gran cambio que induce un contacto débil y una bola curva que, aunque rara vez la usa, es un conseguidor de strikes cuando lo necesita.

Esta es también la razón por la que nos gusta, pero no amamos, a Mike Soroka:

Sus rectas, que constituyen la gran mayoría de sus lanzamientos, no consiguen strike. Una vez más, esto se debe a que su sinker se pone en juego con mucha frecuencia (lo que a menudo significa un rodado, lo cual es bueno), pero siempre le faltará en el departamento de ponches por eso. Es una bolsa mixta. En cualquier caso, Soroka tiene un cambio que califica muy bien por porcentaje de strike, y su slider también es bastante bueno.

Este es uno de mis recursos favoritos y más subestimado. CSW es genial..

 

Usando Statcast sabiamente

De cualquier métrica de Statcast, creo que xwOBA es el que más se abusa del lado del pitcheo en la evaluación de jugadores. Algo que he aprendido (a través de Alex Chamberlain) es que, para los lanzadores, xwOBA puede ser engañoso. Eso es porque, tanto en general como en cuanto al tipo de lanzamiento, wOBAcon y xwOBAcon están sujetos a mucho ruido estadístico. Los lanzadores no solo pueden tener suerte si su wOBAcon supera a su x/wOBAcon, sino que también pueden ser afortunados con valores de xwOBAcon deprimidos (o desafortunados con valores de xwOBAcon elevados). Chamberlain usó a Zack Wheeler como ejemplo, en el sentido de que su gran 2018 fue esencialmente solo el resultado del ruido estadístico. En diversos grados, se podría decir lo mismo sobre Aaron Nola o Trevor Bauer en términos de lanzadores que parecían ser ases. Y luego están los jugadores cuyas mejoras fueron exageradas, como Miles Mikolas, Mike Foltynewiczy Kyle Freeland. Esto hace que sea difícil confiar en xwOBA. (Por ejemplo, Tyler Glasnow tenía un .230 xwOBA como titular en 2019. Eso es mejor que Gerrit Cole. Sabemos que eso no es del todo real).

La conclusión fácil es no confiar en las rupturas que se basan en las habilidades de gestión de contactos si no están respaldadas por cambios en el porcentaje de swings de strike (y, por extensión, CSW). ¡Nunca! Sabemos que las habilidades de gestión de contactos no son constantes de un año a otro (excepto para algunos jugadores), y sabemos que los swings de strike sí lo son. Entonces, si está buscando comprender la legitimidad de un año excepcional, el jugador debe tener un fuerte K-BB%, respaldado por una buena tasa de strikes con swing y un wOBAcon que no sea insosteniblemente bajo. Hay excepciones a esta regla (por ejemplo, Zack Greinke, Kyle Hendricksy Hyun-Jin Ryu), pero, uh, son excepciones a la regla. Además, el comando plus parece ser una forma de sortear la insostenibilidad de la gestión de contactos, y un repertorio profundo también es una buena forma de superar el rendimiento de los periféricos.

Con todo, un wOBAcon y/o xwOBAcon que estén anormalmente elevados o deprimidos es una excelente manera de avanzar en la comprensión del verdadero nivel de talento de un jugador. Acabo de escribir sobre Soroka,  mi conclusión fue que yo creo en su capacidad de gestión de contacto, aunque no en la medida en que limitó el contacto duro en 2019. En cuanto a wOBAcon y xwOBAcon al nivel de lanzamiento, debe ser una parte central de su análisis. Puedes hacer eso aquí. Es para mí.

 

Delicias de tipo lanzamiento

 

Gracias en parte a Chamberlain, especialmente por su tabla de clasificación de lanzamientos, gran parte de mi análisis se está moviendo al nivel del tipo de lanzamiento. Aquí es donde podemos identificar muchos problemas (o fortalezas) que no se pueden identificar a un nivel más general. Hay varios números a considerar, pero lo que principalmente queremos identificar es si los lanzamientos de un jugador tienen un wOBAcon, xwOBAcon o BABIP que está significativamente elevado o deprimido.

Una y otra vez, pensamos: “Este tipo va a ser el lanzador para romper xwOBAcon o BABIP”. [Narrador: No fue el lanzador que rompió xwOBAcon o BABIP.]

Cuand escribo artículos de Going Deep, aquí es donde comienza mi análisis después de ver los cambios en el porcentaje de strikes con swing y CSW. Esta es absolutamente, positivamente una de las mayores eficiencias del mercado en el béisbol en lo que respecta al análisis de pitcheo. Por esta razón, encontrará que la mayoría (si no todos) de mis artículos ahora usan esto como una parte central de mi análisis. Y si no escribo explícitamente sobre eso, puedes apostar que todavía lo he investigado.

Voy a mostrarte cómo lo hago, pero si quieres una explicación más sólida, lee a Chamberlain aquí. Si quieres verme en acción utilizando este método, lee mi artículo de Sonny Gray o mi reciente pieza sobre Mike Soroka .

Listo? Aquí vamos.

Admito que es un proceso algo complicado, pero antes que nada, debes usar el Tableau de Chamberlain, que en este punto probablemente me ha ahorrado cientos de horas en estudiar detenidamente la información del tipo de picheo con algo que consume más tiempo, como la herramienta de búsqueda de Baseball Savant. . Una vez que esté allí, querrá tener el wOBAcon, xwOBAcon y BABIP de su lanzador elegido (en el nivel de tipo de lanzamiento) a su disposición. Luego, querrá hacer clic en la pestaña de puntos de referencia para que aparezcan los datos promedio de la liga. Nuevamente, haremos Heaney. Amo a Andrew Heaney.

Inmediatamente lo reconozco como un candidato para la regresión positiva. En general, su wOBAcon se eleva en todos sus lanzamientos.

 

Ya podemos ver que, en el supuesto de que sus xwOBAcons de tipo de lanzamiento son razonablemente sostenibles, Heaney debe ver el wOBAcon de todas sus lanzamientos caer el año que viene. Puede pensar que esta lógica está derivando hacia la falacia del apostador, pero no es así. Estos números son realmente altos. ¡Insosteniblemente alto!

Desde 2015, aquí hay una lista de lanzadores con lanzamientos quebrados o en cambio de velocidad (> 2,000 lanzamientos) con un wOBA mayor que .423:

• Robbie Ray, slider
• Carlos Carrasco, slider

Eso es. Esa es la lista.

Esta es una forma de saber si es sostenible que sus secundarios estén siendo tan golpeados. ¿De qué otra manera podemos hacerlo? Bueno, por ejemplo, comparemos a Heaney con … Heaney.

Por supuesto, no puedes hacer esto con algunos lanzadores. Si son novatos o carecen de un tamaño de muestra significativo, es difícil poner demasiado peso en ello. Aquí, nos encontramos con este problema, porque (a) Heaney ha pasado gran parte de su tiempo en las ligas mayores menos del 100%, y (b) de 2015 a 2018, Heaney tiene una muestra de solo 342.2 entradas. Esa no es una muestra enorme, y nunca ha estado completamente sano, pero es lo suficientemente bueno como para evaluarlo.

En 2019, Heaney lanzó solo 95.1 entradas. Por lo tanto, deberíamos confiar en los datos de su carrera mucho más que en su 2019. En cualquier caso, vemos un golpe en la dirección equivocada para el xwOBAcon de la curva de Heaney, y para su cambio es aún más drástico. Por wOBAcon, es considerablemente más drástico (lo que me dice que también es menos sostenible). El wOBAcon de su curva se ha disparado en casi 100 puntos, mientras que su cambio ha aumentado en más de 100.

Ahora, wOBAcon y xwOBAcon no se lanzan mucho en el discurso público, por lo que está perdonado si no tiene un marco de referencia sólido sobre  lo que constituye un wOBAcon o xwOBAcon bueno o malo. ¿La forma más sencilla de hacerlo? Compáralo con la liga.

 

De inmediato, debo señalar que, para el promedio de la liga, tomé los números de recta de cuatro costuras, no de sinkers. Esto se debe a que el sinker de Heaney tiene más de cuatro costuras que de sinker (pero en realidad tampoco lo es).

Con eso fuera del camino, encontrará que los secundarios de Heaney fueron considerablemente peores que el promedio de la liga por wOBAcon, y también mucho peores por xwOBAcon. Dados los números de su carrera, puede ser imprudente esperar que sus números caigan hasta el promedio de la liga, pero deberíamos esperar cierta regresión. Lo que Heaney hizo (es decir, tuvo un desempeño inferior) tan significativamente como lo hizo en 2019 es difícil de hacer.

Por lo tanto, dados los .424 wOBAcon y .396 xwOBAcon de Heaney (a través del Tableau de Chamberlain), podemos esperar una regresión positiva solo de eso. Pero su .396 xwOBAcon también podría estar inflado, por lo que hay dos rutas en las que Heaney podría (y quizás debería) mejorar el próximo año.

Y entonces, esta es la razón por la que no confiamos en .325 wOBA y .320 xwOBA de Heaney en 2019. Ellos hacen un buen trabajo de lo que se supone que deben hacer, que es ser descriptivo, pero no predictivo, y por lo tanto no son números en los que confiamos.

El TL; DR (Muy Largo; No Leí) de esta sección es comparar el wOBAcon del tipo de lanzamiento de un lanzador de un año determinado con los promedios de su carrera y los promedios de la liga para cualquier tipo de lanzamiento. En su mayor parte, las únicas formas de evitar este nivel de análisis son no tener en cuenta las lesiones, la defensa, el parque y la simple suerte y secuencia.

 

Ajustes potenciales

 

A menudo hay cambios que queremos que hagan los lanzadores y, a menudo, no los hacen. ¡A veces lo hacen! Todo esto tiene que ver con la proyectabilidad.

En 2019, Heaney finalmente elevó su sinker (es extraño decirlo):

Hay algunas formas de saber si elevar la recta es una buena idea. En general, la velocidad de la bola rápida, la velocidad de giro y la velocidad de giro activa están correlacionadas positivamente con los swings fallidos en la zona.

Primero, podemos mirarlo visualmente. Aquí está los swings fallidos (whiffs) contra el sinker de Heaney:

¡Eso es contra el sinker! Heaney tiene una velocidad promedio de bola rápida, pero es increíble para lograr whiffs cuando eleva su sinker al costado del brazo. También puede ver que se califica asombrosamente por velocidad de giro y por velocidad de giro activa. Tiene todas las características de un lanzamiento plus.

Algunos lanzadores no necesitan cambiar su enfoque tanto como simplemente alterar su mezcla de lanzamientos. Dylan Bundy es un candidato obvio; escribí algunos cambios que creo que hará en 2020. Su sinker no es excelente, pero es significativamente mejor que su recta, lo cual es terrible. Por lo tanto, dentro del artículo, asigné valores de xwOBA a cada uno de sus lanzamientos para proyectar lo que podría ser su xwOBA 2020 con un cambio realista en la mezcla de lanzamientos. Esto es lo que encontré:

 

Bundy tiene un cambio fantástico y un slider de élite también. Cuanto más los usa y menos usa su cuatro costuras, más se acerca a ser un buen abridor.

 

La prueba de la vista y los visuales

 

A veces nos olvidamos de usar la prueba de la vista y creo que, junto con su experiencia de haber sido un lanzador, esto es lo que distingue a Nick Pollack como analista de picheo. Obviamente, ¿verdad? Esto, por supuesto, puede significar muchas cosas. Me encanta ver videos, pero a menudo no hacemos eso. Y eso está bien. Así que pensemos en esto en el contexto de las imágenes.

Veamos el enfoque de Caleb Smith entre 2018 y 2019.

Aquí está su enfoque contra los derechos en 2018:

 

Y contra derechos en 2019:

La transformación es hermosa. Hace un mejor trabajo elevando su bola rápida, sus cambios están mucho mejor ubicados (al lado del brazo, hacia abajo y lejos) y mantiene su slider alejado del centro del plato. (No me importaba su enfoque antes, los sliders hacia atrás son una excelente manera de lanzar contra derechos, pero esto también funciona). Para mí, no hay mejor manera de ver el enfoque de un lanzador que haciendo esto, porque te permite ver cómo están localizando sus lanzamientos y cómo interactúan sus lanzamientos entre sí. Me encanta mirar estas gráficas.

A veces, encontrará que un lanzador aprieta su punto de liberación como Luke Weaver:

 

Y mejoran su comando como resultado:

Obviamente, no puedo acceder a todos los gráficos que uso, pero hay tantas casillas que marcar para asegurar que un lanzador no te engañe. Cuando escribí sobre Weaver, no estaba convencido de que hubiera desarrollado su cutter hasta que noté las mejoras en la repetibilidad del punto de liberación y el comando. Observé anteriormente que es útil mirar cosas como la ubicación promedio de la bola rápida. Pero los promedios pueden ser bastante engañosos. Las gráficas de lanzamiento también pueden depender del tipo de cuadrícula seleccionado (5 × 5, 10 × 10 o KDE), pero juntas combinan mejor que, no sé, un poco de cabernet y un buen bistec.

Utilice FanGraphs, Baseball Savant y Brooks Baseball para estos fines. ¡Ellos son tus amigos!

 

Estimadores de ERA

 

Hay un montón de estimadores de ERA. Todos son buenos, todos tienen un propósito y todos tienen sus defectos. Aquí tienes información útil:

correlation with same-year ERA
(n=274; 2017-18; 1,500+ pitches in a season)

0.78 FIP
0.64 xFIP
0.64 SIERA
0.55 CSW [(called + swinging strikes) / pitches thrown]

…with next-year ERA
(n=292; 2015-18; 1,500+ pitches in both seasons)

0.48 SIERA
0.47 xFIP
0.40 CSW
0.38 FIP

— Alex "Oxlade" Chamberlain (@DolphHauldhagen) May 30, 2019

De acuerdo, dentro de la temporada, querrás usar FIP. Eso tiene sentido. Después de todo, FIP se fija estrictamente en ponches, bases por bolas y jonrones, que son rasgos muy importantes. La razón por la que es tan correlativo con la efectividad en la temporada es que FIP esencialmente explica lo que sucedió dentro de esa temporada. Es realmente descriptivo. La razón por la FIP es malo en correlación con la ERA de la próxima temporada es que los cuadrangulares son muy ruidosos, y los boletos y ponches fluctúan algo también. Por lo tanto, tiene sentido que xFIP sea más fuerte, porque xFIP asigna un porcentaje HR/FB promedio de la liga en lugar del HR/FB% real del lanzador. Por lo tanto, en lugar de decir: “Esto es lo que sucedió”, está diciendo: “Esto es lo que probablemente debería haber sucedido”. Mucha gente se burla de xFIP, porque puede ser problemático para los lanzadores que constantemente superan y tienen un rendimiento inferior al de su efectividad en relación con su xFIP. Pero si simplemente tiene en cuenta (a) la calidad del contacto y (b) las tasas de flyball y groundball, entonces es una herramienta muy útil.

Descubrirá que xFIP y SIERA a menudo son muy similares en la práctica, y aquí verá que las correlaciones también son muy similares. Por esta razón, he comenzado a borrar SIERA de mi análisis.

De Baseball Prospectus, aquí está la fórmula para SIERA:

SIERA = 6.145 – 16.986 * (SO / PA) + 11.434 * (BB / PA) – 1.858 * ((GB-FB-PU) / PA) + 7.653 * ((SO / PA) ^ 2) +/– 6.664 * (((GB-FB-PU) / PA) ^ 2) + 10.130 * (SO / PA) * ((GB-FB-PU) / PA) – 5.195 * (BB / PA) * ((GB-FB-PU) / PA)

Para mí, simplemente tiene demasiadas entradas y se correlaciona de manera muy similar a xFIP para tener una fuerte preferencia por él. Realmente amo el concepto de SIERA en teoría, pero no se distingue lo suficiente como para preocuparme. Todavía lo miro, pero es efectivamente xFIP.

En FanGraphs, encontrarás ERA, FIP, xFIP y SIERA disponibles en las páginas de los jugadores y en las tablas de clasificación. Para mí, veo que los analistas utilizan los estimadores de ERA de forma errónea. Por ejemplo, a menudo veo personas que usan xFIP o SIERA en muestras tan pequeñas como, digamos, 28.0 entradas. Como puede ver en la bestia de fórmula anterior, probablemente no sea una buena idea. En su lugar, probablemente pueda usar FIP. Desafortunadamente, no puedo por mi vida encontrarlo para citar, pero he visto que SIERA no debe usarse antes del umbral de 40.0 entradas.

Por último, ¡deberíamos usar estadísticas “menos” más! Después de todo, son ajustadas para parques y liga, y así hacen de una manera mejor el trabajo de contextualización del entorno actual (y pasado) de un jugador que los otros. Un FIP de 3.80 no significa lo mismo en 2019 que en 2009, pero un FIP de 80 significa lo mismo en ambos años. ¡Es asombroso!

(Como nota al margen, encontré que las estadísticas “plus” en FanGraphs también están muy infrautilizadas. ¡Solo una idea!)

 

Sustentabilidad

 

Aparte de ver wOBAcon y xwOBAcon para el tipo de lanzamiento, una forma rápida de ver esto es el HOTEL de un lanzador. Es decir, el HoLy Trinity Equating Luck (La Santísima Trinidad de la Suerte Igualitaria), que incluye BABIP, porcentaje de dejados en base, y la tasa HR/FB. Por supuesto, creo que mirar wOBAcon y xwOBAcon nos dice más que BABIP, ¡pero BABIP también es útil! Su único defecto es que no tiene en cuenta los jonrones (lo cual es una limitación por diseño, pero también un poco tonto).

En cualquier caso, deberíamos haber sabido que Blake Snell el 2018 no era legítimo, ¿verdad? Con .241 BABIP, 88.0 LOB% y 10.7% HR/FB, todas las señales de advertencia estaban ahí. Esto no siempre es útil. El jurado aún está deliberando sobre Trevor Bauer, quien tuvo un BABIP de .297 (¡normal!), 79.5 LOB% (en su mayoría normal) y 6.2% HR / FB (¡no normal y muy bajo!). Su wOBAcon / xwOBAcon, HR/FB y 0.46 HR/9 te dicen todo lo que necesitas saber: él también tuvo suerte.

 

Las Notas Rápidas

 

• K-BB% es el rey
• Use wOBAcon / xwOBAcon para identificar candidatos de regresión
• Es difícil resaltar sin la capacidad de inducir swings fallidos de strike (whiffs).
• ¿Están optimizando…
  • Ubicación de lanzamiento 
  • Mezcla de lanzamiento
• La velocidad de giro es buena
  • Pero la velocidad de giro activa agrega un contexto importante
• No mal use ni abuse de Statcast
• ¡Utilice imágenes y la prueba de la vista!
• Use FIP dentro de la temporada y xFIP / SIERA para la próxima temporada
• No, el jugador A no es la excepción a la regla …

 

Conclusión

 

Si hay algo que se puede extraer de este artículo, es que hay muchas formas en las que las estadísticas pueden desviarlo, tanto las avanzadas como las convencionales. Todavía soy presa de ver ciertas estadísticas y limitar la cantidad de investigación que debo hacer sobre un jugador. ¡Ciertamente no soy perfecto! En 2020, Shane Bieber probablemente probará o refutará mi teoría de que sus lanzamientos secundarios pueden ayudar a enmascarar su recta.

Eso es algo en lo que creo (aunque admito que estoy predispuesto a creerlo), y es algo de lo que aprenderé, de una forma u otra. De eso se trata todo esto. Aprender y luego mejorar. Enjuague y repita. A mi modo de ver, el objetivo es evitar las trampas del sesgo de confirmación, utilizar incorrectamente estadísticas avanzadas y estar siempre dispuesto a equivocarse y aprender. Hay varias formas de despellejar a un gato. No creo que haya una forma correcta, pero sí creo que hay una forma incorrecta. Asegúrate de no despellejar a tu gato de esa manera. (Y con suerte no literalmente).

Imagen destacada de Justin Paradis (@freshmeatcomm en Twitter)

Originalmente por: Michael Ajeto

Traducido por: Carlos Marcano