야구에 대한 정확한 평가는 경기에 많은 변수가 있고 두 명의 선수가 동시에 스포츠에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 이용하여 매우 어렵게 만듭니다. 예를 들어 득점은 팀의 노력이라는 사실 때문에 공격에 대한 타자의 개별 기여도를 진정으로 정량화할 수 없습니다. 메이저리그중계 분석은 또한 샘플 길이에 의해 제한되어 0.33 베이스 도용을 포함한 선택에 대한 판단을 매우 부정확하게 만듭니다. 나는 컴퓨터 시뮬레이션으로 이러한 한계를 극복할 수 있는데, 여기서 나는 이완을 규칙적으로 유지하면서 적어도 하나의 변수에 대한 수정을 살펴보고 수천만 이닝을 통해 빠르게 실행할 수 있습니다. 시뮬레이션은 완전히 동등한 선수로 구성된 공격을 시뮬레이션하고 9이닝에 맞춰 이 팀의 실점을 계산하여 타자를 격리하고 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 9명의 Mike Trouts로 구성된 공격을 시뮬레이션하고 9이닝과 일치하는 실점 수를 결정하거나 15%의 시간 동안 홈런을 치고 아웃되는 모든 플레이어의 공격을 시뮬레이션할 수 있습니다. 나머지 시간. 실제 MLB 팀과 함께 조사했을 때 시뮬레이션은 9이닝에 맞춰 실점을 적절하게 결정했으며, 2016년 MLB 평균은 9이닝에 4.5434실점으로 실제 평균보다 1% 차이가 났습니다. 이 시뮬레이션은 타자로서 참가자의 가격, 볼넷의 상대적 비용 및 독특한 안타 스타일, 최근의 핸드 오류 및 주루 결정에 대한 지식을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

프로그램이 타율을 분석하도록 하기 위해 승무원이 공격하는 스포츠의 일부를 가장 효과적으로 시뮬레이션하고 모든 주자가 2016 MLB 평균 주자와 같이 행동하도록 시뮬레이션합니다. 이 응용 프로그램은 주로 입력된 사실을 기반으로 모든 최종 결과의 기회로 모든 플레이트 모양을 무작위로 지정하여 작동합니다. 예를 들어, 어떤 사람이 100번의 타석 중 5개의 2루타를 입력했다면 시뮬레이션된 타자는 모든 타석에서 2루타를 칠 확률이 5%일 수 있습니다. 또한 리그 평균을 기반으로 한 오류, 이중 수행 및 희생 플라이에 대한 위험으로 구성됩니다. 그런 다음 프로그램은 아웃, 런, 이닝 및 각 기지의 명성에 대한 통계를 저장합니다. 시뮬레이션이 위험에 따라 달라지지 않는 정확한 평가를 하기 위해 900만 이닝을 시뮬레이션한 다음 9이닝에 맞는 다양한 득점을 반환합니다.

이 시뮬레이션은 SRPG(Simulated Runs Per Game)라는 참가자의 타자 가격에 대한 단일 통계를 생성합니다. 이것은 전적으로 이 참가자로 구성된 팀이 시뮬레이션에서 9이닝 동안 득점한 실점의 양입니다. 이것은 다른 요소로부터 그들을 격리하고 타격의 모든 요소를 득점으로 변환하여 승리에 영향을 미치기 때문에 타자의 효과적인 정도입니다. 이것은 MLB 타자의 가격 또는 가상의 게이머를 조사하고 순위를 매기는 데 사용될 수 있습니다. 참가자는 시간의 1/2을 걸고 대안 1/2을 아웃하는 참가자와 단순히 15%의 시간 동안 홈런을 치는 참가자로 구성됩니다. 도보 참가자는 3.Eight run을 통해 승리합니다. 대부분의 일반적인 타격 통계는 볼넷과 다양한 종류의 안타의 상대적 비용을 정확하게 측정하지 못합니다. 타율과 출루율은 홈런을 안타보다 높게 평가하지 않고, 장타율은 4개의 홈런을 안타만큼 높게 평가하며, 출루율과 장타율은 단순히 종합적으로 데이터를 제공한다. 이 시뮬레이션을 통해 우리는 볼넷과 안타의 가격을 가져온 런의 관점에서 결정할 것입니다. 나는 2016년 리그 공통을 취한 다음 볼넷을 포함하는 하나의 결과를 더하거나 빼고 소개된 볼넷에 따라 제공되는 스포츠와 보조를 맞춘 런을 찾은 다음 전용 안타 형태에 대해 동일한 작업을 수행하는 방법으로 이를 수행했습니다. 그런 다음 부서를 사용하여 각 결과의 상대적 가격을 찾고 동일한 워크를 설정했습니다. 단타의 상대 득점 가치는 볼넷의 1.226배, 더블은 1.713배, 트리플은 2.211배, 홈런은 볼넷의 2.977배다. 이 값을 사용하고 플레이트 모양으로 나누면 다음과 같이 정의되는 Batting Value라는 이름의 새로운 통계가 있습니다. 플레이트 모양). 이는 sabermetrics 전문가인 Tom Tango가 만든 고급 통계 wOBA(Weighted On-Base Average)와 유사합니다. WOBA는 실행 가치를 기반으로 결과에 더 무게를 두지만 랩톱 시뮬레이션을 기반으로 하지 않습니다. wOBA에서 볼넷에 대한 안타의 각 형태의 상대적 가치는 단식의 경우 1.29, 복식의 경우 1.84, 삼중의 경우 2.348, 홈런의 경우 3.043입니다.