【baseballr大解剖】第4章 セイバーメトリクス
baseballrに収録されているコードの解説文を日本語訳したnoteです。
目次
第1章 データの情報源
第2章 各種ID
第3章 データ取得 part1
第4章 セイバーメトリクス
第5章 データ取得 part2
第6章 エラー・不明・辞書など
第1〜3章はこちら
①wOBA
woba_plus(df)各打者のwOBAを計算してくれる。
dfに最低限入ってる必要なデータは以下。
at a minimum, the following columns:
uBB (unintentional walks)
HBP (Hit By Pitch)
X1B (singles), X2B (doubles), X3B (triples), HR (home runs)
AB (at-bats), SH (sacrifice hits), SO (strike outs), and season.
手っ取り早いのは、baseball_referenceから取得したデータを入れること。他サイトからのデータだと、列名の違いが原因でエラーになる。
j <- fg_guts()このコードを実行すると、wOBA計算で用いる係数を取得できる。なんと1871年の係数まで遡れる。
②FIP
q <- fip_plus(b)投手の通年データからFIPと被wOBA、被wOBA_CONを計算するコード。
必要なデータはこちら
A data frame of statistics that includes, at a minimum, the following columns: IP (innings pitched), BF (batters faced),
uBB (unintentional walks), HBP (Hit By Pitch),
x1B (singles), x2B (doubles), x3B (triples), HR (home runs),
AB (at-bats), SH (sacrifice hits), SO (strike outs), and season.
wOBA_plus()と同様、baseball_referenceデータを入れるのが最も手っ取り早い。
③パークファクター
m <- fg_park(2021)
n <- fg_park_hand(2021)各球場のパークファクターが収録されている。
handのほうは打席位置が考慮されたパークファクターが収録されている。
④スプレッドチャート
a3 <- ggspraychart(sc2022 %>% filter(player_name == "Yelich Christian"),
x_value = "hc_x", y_value = "-hc_y",
fill_value = NULL, fill_palette = NULL, fill_legend_title = NULL,
density = FALSE, bin_size = 15, point_alpha = 0.75,
point_size = 2, frame = NULL)scrape_statcast_savantで取得したデータ(以降、scデータ)から、打球が飛んだ位置のスプレッドチャートを作るコード。
例）
⑤イベントの得点価値係数
a6 <- run_expectancy_code(sc2022, level = "plate appearance") %>%
linear_weights_savant()scデータをもとに、イベントの線形重み付け値を求めるコード。
⑥バレル判定
g <- code_barrel(sc2022)scデータのlaunch_angleとLaunch_speedをもとに、その打球がバレルか否かを計算するコード。カッコ内にscデータを入れて実行すると、barrel列が追加される。
barrelの打球には1、そうでない打球は0、非インプレイにはNA。
⑦勝利確率
a28 <- mlb_game_wp(game_pk = 661196)打席ごとの勝利確率変動とレバレッジ係数を取得できる。
⑧得点期待値
a93 <- run_expectancy_code(sc2022, level = "plate appearance")scデータから得点期待値などを計算してくれる。
『Rによるセイバーメトリクス入門』では、得点期待値計算でretrosheetを用いているが、この関数を使ってscデータでも計算できる。このコードを見つけただけでも、このまとめ作業をやった価値あり。
⑨打球角度＆速度
a5 <- label_statcast_imputed_data(statcast_df, impute_file = NULL, inverse_precision = 10000)scデータのlaunch_speedとlaunch_angleの値にinverse_precisionで設定した値を掛けた値を返すコード。
⑩Standard成績
a96 <- statline_from_statcast(sc2022, base = "pa")scデータをもとに、スタッツを計算してくれる。
引数baseには"pa"、"swings"、"contact"の3つ。デフォは"pa"。
⑪その他
a99 <- team_consistency(year = 2021)シーズンの失点と失点阻止の一貫性を計算するコード。何に使うんだろ。