The Playbook, Inning 8: Estatísticas avançadas para usar
(O Playbook completo de nove entradas foi publicado originalmente na primavera de 2020. Ele foi atualizado para 2025, quando aplicável.)
O beisebol é um jogo muito diferente hoje do que era quando o espeto giratório foi inventado.
Em 1980, a maioria dos interessados em beisebol era atraída por números de "cartões de chiclete" como média de rebatidas, home runs, vitórias e ERA. Ao longo dos anos, as mentes mais brilhantes do jogo trouxeram à tona o fato de que havia melhores maneiras de avaliar jogadores de beisebol.
Hoje, temos tantas estatísticas para escolher que até mesmo jogadores avançados de fantasy podem ficar confusos. Até mesmo ligar uma transmissão pode parecer assustador, com inovações estatísticas recentes como Exit Velocity, xwOBA ou FIP sendo casualmente lançadas. Quais delas importam para nossos propósitos? E, talvez mais importante, o que diabos algumas dessas estatísticas significam ?
Independentemente do seu nível de experiência em fantasy baseball, uma atualização (ou cartilha para os novatos) pode ser imensamente útil. Esta edição do Playbook se aprofunda em algumas das métricas mais modernas que usamos para avaliar jogadores. Elas são separadas em várias categorias estatísticas diferentes abaixo.
EstatísticaTem sido a última moda em análises de beisebol, beisebol de fantasia e até mesmo em transmissões de televisão durante a última meia década, mas o que, exatamente, é Statcast?
O Statcast é uma ferramenta de coleta e rastreamento de dados que analisa as habilidades dos jogadores, que começou em caráter experimental parcial em 2014 e chegou a todos os 30 estádios das grandes ligas em 2015. Inicialmente, ele usava uma combinação de sistemas de câmera e radar, mas em 2020, um sofisticado sistema de câmera chamado Hawk-Eye foi instalado em todos os estádios das grandes ligas, com 12 câmeras desse tipo agora instaladas em cada local.
Esses dados, na íntegra, estão disponíveis apenas para as últimas 10 temporadas (2015-24). O glossário Statcast do MLB.com fornece informações mais detalhadas sobre como o sistema funciona, para os interessados, mas para resumir para fins de fantasia, o Statcast nos fornece uma maneira de observar jogadores convertendo as habilidades brutas dos jogadores em estatísticas.
O lugar mais fácil para encontrar dados do Statcast, em um formato facilmente classificável, é no BaseballSavant.com . Lá, você encontrará tabelas de classificação, relatórios sobre estatísticas completas dos jogadores, um mecanismo de busca, páginas individuais dos jogadores e um placar que permite que você acompanhe o desempenho dos jogadores em tempo real, entre outras ferramentas.
Aqui estão algumas das principais métricas do Statcast relevantes para a fantasia:
Velocidade de Saída (EV): Mede o quão rápido, em milhas por hora, uma bola rebatida foi atingida por um rebatedor. No final das contas, quanto mais forte um rebatedor acerta uma bola, menos tempo a defesa terá para reagir e mais longe ela provavelmente viajará, o que aumenta as chances de um resultado positivo para o rebatedor. Portanto, quando essa métrica é usada para avaliar arremessadores, números menores são mais desejáveis.
A Velocidade de Saída de um jogador é mais frequentemente referida pela média desse número sobre tudo o que o Statcast chama de "Eventos de Bola Rebatida", ou bolas rebatidas em jogo, que é sua Velocidade Média de Saída ( aEV ). A Velocidade Média de Saída da liga em 2024 era de 88,8 mph, e era preciso um número de 92,0 mph para um jogador se colocar no 90º percentil, com 86,3 mph o colocando no 10º percentil.
Estes foram os 10 melhores em aEV entre os elegíveis para o título de rebatidas em 2024:
Aaron Judge , 96,2 mph Shohei Ohtani , 95,8 Oneil Cruz , 95,5 Juan Soto , 94,2 Ketel Marte , 94,0 Vladimir Guerrero Jr. , 93,8 Kyle Schwarber , 93,6 Rafael Devers , 93,2 Matt Chapman , 93,2 Jordan Álvarez , 93,1
Giancarlo Stanton (94,6 mph), Fernando Tatis Jr. (93,5) e Austin Riley (93,3), que teriam ficado entre os 10 primeiros se tivessem as aparições necessárias para se qualificar, ficaram 43, 64 e 33 PAs atrás. Observe, no entanto, que a tabela de classificação do Statcast define seu limite de qualificação pelo número de "eventos de bola rebatida", em vez de aparições no plate, o que significa que todos os três fizeram seu corte.
Estes foram os 10 piores em aEV entre os rebatedores elegíveis:
Sal Frelick , 83,4 mph Isaac Paredes , 85,0 Nico Hoerner , 85,7 Jacob Jovem , 85,8 Nolan Schanuel , 86,1 anos Daulton Varsho , 86,1 anos Steven Kwan , 86,3 anos Luis Arraez , 86,3 Nolan Arenado , 86,3 Andrés Gimenez , 86,3
Vários outros jogadores listados na tabela de classificação do Statcast, cada um com mais de 400 PAs, também teriam se classificado em posições altas nesta lista se tivessem se qualificado para o título de rebatidas, incluindo Jose Caballero (83,7 mph), Jake McCarthy (84,5) e Brayan Rocchio (84,6).
Mudando para os arremessadores, entre os 126 que trabalharam pelo menos 100 innings na temporada passada, estes foram os 10 melhores em aEV permitidos:
Michael King , 85,7 mph Kyle Hendricks , 85,9 Caçador marrom , 86,2 Max Fried , 86,3 Nick Martinez , 86,4 Zack Wheeler , 86,5 anos Blake Snell , 86,5 anos Chris Sale , 86,5 anos Justin Steele , 86,9 Michael Wacha , 86,9
Por outro lado, estes foram os 10 piores arremessadores da categoria:
Taj Bradley , 91,2 mph Patrick Corbin , 90,8 Kyle Harrison , 90,7 Trevor Rogers , 90,7 Casey Mize , 90,6 James Paxton , 90,5 anos Griffin Canning , 90,5 Jon Gray , 90,5 anos Carlos Rodon , 90,4 Colin Rea , 90,4
Ângulo de Lançamento (LA): Mede o ângulo vertical no qual uma bola rebatida deixa o bastão de um rebatedor. Um Ângulo de Lançamento de zero graus significa que a bola deixou o bastão paralela ao chão, enquanto um resultado de 90 graus significaria que a bola foi direto para cima do bastão. Assim como a Velocidade de Saída, o Ângulo de Lançamento é mais comumente referido por sua média ( aLA ).
Launch Angle é uma maneira de determinar o tipo de bola rebatida, quando examinada individualmente. Por exemplo, um Launch Angle abaixo de 10 graus é geralmente considerado uma bola rasteira, 10-25 graus é considerado uma drive de linha, 25-50 graus uma fly ball e qualquer coisa maior que 50 graus um pop-up. Usando médias, jogadores com ângulos de lançamento mais altos são geralmente classificados como rebatedores de fly ball (ou arremessadores), enquanto aqueles com ângulos de lançamento mais baixos são denominados rebatedores de ground-ball (ou arremessadores).
Aqui estão os 10 melhores rebatedores elegíveis ao título de rebatidas em termos de ângulo de lançamento médio na temporada passada, juntamente com sua classificação em termos de taxa de fly ball:
Daulton Varsho , 24,2º aLA, 30,6 FB% (32º maior) Anthony Santander , 22,8º aLA, 33,8 FB% (13º mais alto) Isaac Paredes , 22,4º aLA, 29,3 FB% (45º mais alto) Mookie Betts , 21,4º aLA, 35,3 FB% (oitavo maior) Cal Raleigh , 21,2º aLA, 36,7 FB% (terceiro mais alto) Rhys Hoskins , 20,8º aLA, 36,6 FB% (quarto mais alto) Willy Adames , 20,6º aLA, 36,4 FB% (quinto mais alto) Jose Ramirez , 19,6º aLA, 31,1 FB% (28º mais alto) Eugenio Suarez , 19,5º aLA, 33,3 FB% (15º mais alto) Salvador Perez , 19,0º aLA, 33,8 FB% (12º mais alto)
A seguir, estão os 10 piores em Launch Angle:
Jacob Young , 2,0º aLA, 15,4 FB% (mais baixo) Brice Turang , 4,0º aLA, 17,7 FB% (terceiro mais baixo) Brendan Rodgers , 5,0º aLA, 16,9 FB% (segundo mais baixo) Yandy Diaz , 5,0º aLA, 17,8 FB% (quarto mais baixo) Maikel Garcia , 5,7º aLA, 20,4 FB% (10º-menor) William Contreras , 6,1º aLA, 19,4 FB% (oitavo mais baixo) Jackson Chourio , 7,2º aLA, 24,4 FB% (36º mais baixo) Jeremy Pena , 7,4º aLA, 23,0 FB% (26º mais baixo) Vladimir Guerrero Jr. , 7,4º aLA, 21,2 FB% (14º mais baixo) Luis Garcia Jr. , 7,5º aLA, 25,1 FB% (42º mais baixo)
Novamente usando 100 innings lançados como nosso limite de qualificação, aqui estão os 10 arremessadores com os menores ângulos médios de lançamento em 2024, junto com suas taxas de fly ball:
Jose Soriano , -1,1º aLA, 15,8 FB% (terceiro mais baixo) Framber Valdez , -0,2º aLA, 15,0 FB% (mais baixo) Andre Pallante , 1,0º aLA, 16,2 FB% (quinto menor) Cristopher Sanchez , 2,4º aLA, 15,6 FB% (segundo mais baixo) Logan Webb , 2,4º aLA, 17,3 FB% (sexto mais baixo) Max Fried , 2,7º aLA, 16,1 FB% (quarto mais baixo) Tanner Houck , 3,5º aLA, 17,4 FB% (sétimo mais baixo) Ranger Suarez , 5,7º aLA, 18,2 FB% (oitavo mais baixo) Brayan Bello , 5,9º aLA, 19,6 FB% (10º mais baixo) David Peterson , 7,0º aLA, 21,3 FB% (15º mais baixo)
Aqui estão os 10 arremessadores que tiveram os maiores ângulos médios de lançamento:
Joey Estes , 25,1º aLA, 35,0 FB% (terceiro mais alto) Nestor Cortes , 21,9º aLA, 32,1 FB% (11º mais alto) Andrew Abbott , 20,7º aLA, 32,5 FB% (oitavo mais alto) Tyler Alexander , 20,2º aLA, 34,5 FB% (quarto mais alto) Hunter Greene , 20,0º aLA, 31,7 FB% (13º mais alto) Bailey Ober , 19,9º aLA, 35,2 FB% (segundo maior) Kutter Crawford , 19,3º aLA, 32,3 FB% (nono mais alto) Nick Pivetta , 19,1º aLA, 32,1 FB% (10º mais alto) Ryan Pepiot , 19,0º aLA, 29,0 FB% (35º mais alto) Luis Gil , 19,0º aLA, 30,0 FB% (24º mais alto)
Hard Hit Rate: Este leva a Velocidade de Saída um passo adiante, designando uma bola rebatida "Hard Hit" como aquela que foi rebatida com uma velocidade de saída de pelo menos 95 mph, então pegando a média do jogador de todas as bolas rebatidas que foram rebatidas a pelo menos essa velocidade. Novamente, o glossário Statcast do MLB.com tem mais detalhes sobre a metodologia, incluindo a justificativa para esse número, mas para resumir, é no limite de 95 mph que o resultado potencial de uma bola rebatida melhora drasticamente.
Enquanto o Exit Velocity pode ajudar com análise preditiva — ou seja, para nós, fantasia —, o Hard Hit Rate é uma ferramenta melhor, extraindo apenas a taxa dos resultados mais positivos e produtivos. Há uma correlação mais forte entre altas Hard Hit Rates entre rebatedores ou baixas entre arremessadores e sucesso de fantasia.
Entre os rebatedores elegíveis para o título de rebatidas em 2024, aqui estão os 10 melhores em Hard Hit Rate:
Aaron Juiz , 61,0% Shohei Ohtani , 60,1% Juan Soto , 57,0% Kyle Schwarber , 55,5% Vladimir Guerrero Jr. , 54,9% Oneil Cruz , 54,9% Gunnar Henderson , 53,9% Ketel Marte , 53,8% Marcell Ozuna , 53,5% Rafael Devers , 52,6%
Esses 10 nomes compreendiam sete dos 10 rebatedores que fizeram pelo menos 40 home runs (Judge, Ohtani, Soto, Schwarber, Henderson, Marte e Ozuna), e o grupo teve uma média de 38 home runs. Sete dos 10 terminaram entre os 12 melhores rebatedores em pontos de fantasia marcados ou no Player Rater (Judge, Ohtani, Soto, Guerrero, Henderson, Marte e Ozuna).
Adotando a abordagem oposta, aqui estão os 10 piores classificados em Hard Hit Rate:
Sal Frelick , 19,5% Steven Kwan , 23,7% Luis Arraez , 23,7% Nolan Schanuel , 25,4% Isaac Paredes , 27,1% Nico Hoerner , 27,6% Andrés Giménez , 28,5% Jacob Jovem , 28,9% Brice Turang , 29,7% Bryson Stott , 30,8%
Mantendo o limite de qualificação para arremessadores de 100 innings, aqui estão os 10 melhores arremessadores em termos de taxa de rebatidas fortes em 2024:
Blake Snell , 28,9% Michael King , 30,3% Caçador marrom , 30,3% Nick Martinez , 30,5% Chris Sale , 31,2% Corbin Burnes , 31,6% Michael Wacha , 32,5% Hunter Greene , 32,5% Tyler Anderson , 33,0% Justin Steele , 33,2%
Por outro lado, aqui estão os 10 piores arremessadores em Hard Hit Rate:
Patrick Corbin , 46,7% Logan Webb , 46,2% Yusei Kikuchi , 45,0% Framber Valdez , 45,0% Casey Mize , 44,6% Jared Jones , 44,5% Trevor Rogers , 44,4% Bryse Wilson , 44,3% José Soriano , 44,3% Kyle Harrison , 44,1%
Barris: Outra métrica "um passo além", dessa vez combinando Velocidade de Saída e Ângulo de Lançamento, Barris são definidos como bolas rebatidas atingidas nas marcas ideais em ambas as categorias. O Statcast classifica especificamente essas como bolas rebatidas que, ao combinar esses dois fatores, resultaram em uma média mínima de rebatidas de 0,500 e porcentagem de rebatidas de 1,500 — em resumo, são as grandes rebatidas e provavelmente home runs. O glossário Statcast do MLB.com se aprofunda um pouco mais na categoria aqui .
Barrels podem ser úteis ao tentar julgar o poder dos jogadores (ou a habilidade de controlá-lo, no lado do arremesso), especialmente se estiver tentando remover fatores de parque da mistura. Rebatedores que se saem bem na categoria normalmente se saem bem no departamento de home runs, já que todos os 11 que conseguiram pelo menos 60 Barrels em 2024 também rebateram pelo menos 30 home runs (um nível que apenas 23 rebatedores alcançaram).
Aqui estão os 11 rebatedores com mais de 60 barris, juntamente com seus totais de home runs e classificações:
Aaron Judge , 105 barris, 58 home runs (líder da MLB) Shohei Ohtani , 103 barris, 54 home runs (segundo) Juan Soto , 91 barris, 41 home runs (quarto) Bobby Witt Jr. , 77 barris, 32 home runs (empatado em 16º) Vladimir Guerrero Jr. , 72 barris, 30 home runs (empatado em 20º) Marcell Ozuna , 68 barris, 39 home runs (empatado em quinto) Yordan Alvarez , 67 barris, 35 home run (11º) Francisco Lindor , 67 barris, 33 home runs (empatado em 14º) Brent Rooker , 62 barris, 39 home runs (empatado em quinto) Teoscar Hernandez , 60 barris, 33 home runs (empatado em 14º) Kyle Schwarber , 60 barris, 38 home runs (oitavo)
Para repetir, esta é uma métrica que também pode ser usada para avaliar arremessadores. Os três qualificadores de ERA que permitiram menos Barrels na temporada passada foram Hunter Brown (21), Max Fried (24) e Chris Sale (24), enquanto os cinco que permitiram mais foram JP Sears (57),Kutter Crawford (52), Kevin Gausman (52), Austin Gomber (52) e Carlos Rodon (52).
Sem surpresa, Sale postou a melhor taxa HR/9 das ligas principais (0,46), enquanto Fried ficou em sexto (0,67). Crawford (1,67) e Gomber (1,64) tiveram as duas piores taxas HR/9, Rodon foi o quarto pior (1,59) e Sears foi o oitavo pior (1,39). Brown (0,95, 16º entre 58 qualificados) e Gausman (0,99, 17º), no entanto, estavam medianos na categoria, ilustrando que a taxa de Barrel para arremessadores não deve ser considerada uma métrica "tudo ou nada" para análise de habilidades.
Taxa de Giro (SR): Mede a taxa de giro da bola de beisebol depois que um arremessador a solta, calculada em revoluções por minuto. Além da velocidade, a Taxa de Giro de um arremessador tem influência em seu movimento. Por exemplo, uma bola rápida lançada com alto giro cruza a base em um plano mais alto do que uma com baixo giro, o que é o que causa a mítica "bola rápida ascendente". Taxas de giro mais altas também criam mais quebra na bola curva de um arremessador, melhorando sua eficácia.
Isso não quer dizer que as taxas de rotação em qualquer extremo do espectro sempre resultem em um aumento na eficácia do arremesso.
Brandon Pfaadt , que deu um passo à frente em alguns aspectos em 2024, mas ainda assim mal chegou ao top 50 dos arremessadores titulares em termos de pontos de fantasia, teve uma taxa de rotação média de 2.557, a quinta mais alta entre os arremessadores que lançaram pelo menos 500 daquele arremesso específico. O arremesso de quatro costuras de Pfaadt teve uma média de apenas 93,8 mph, abaixo da média da liga de 94,2, e os oponentes atingiram .265 com uma porcentagem de rebatidas de .466 contra o arremesso.
Dito isso, os números refletiram uma melhora nas métricas de bola rápida de quatro costuras de Pfaadt, e foi positivo que ele tenha diminuído seu uso para corresponder a uma maior dependência de seu sinker, os dois arremessos fornecendo um bom contraste um com o outro. Ambos os arremessos melhoraram em desempenho em 2024, e uma maior dependência de suas ofertas secundárias — seu sweeper especialmente — só pode ajudá-lo a seguir em frente.
Os resultados da bola rápida de quatro costuras de Pfaadt, no entanto, ilustram como nem a métrica da taxa de rotação, nem a velocidade média por si só, são os únicos indicadores de um arremesso de elite.
O cutter de Tanner Bibee , em contraste, nos dá um exemplo ideal de um arremesso que se tornou mais efetivo graças à sua alta taxa de giro. Entre os arremessadores que lançaram pelo menos 400 cutters em 2024, o dele teve a maior média de revoluções por minuto (2.742). O cutter de Bibee foi responsável por 50 de seus 187 strikeouts totais, depois de marcar 51 de seus 141 em 2023, e os oponentes bateram apenas .141 contra ele com um wOBA de .205.
É um arremesso que tem sido excelente em ajudar Bibee a minimizar o contato forte e gerar uma alta taxa de pop-ups, com suas taxas de 27,4% de rebatidas fortes e 18,0% de pop-ups sendo as melhores do jogo com um cutter (mínimo de 400 arremessos).
Expected Batting Average (xBA), Expected Slugging Percentage (xSLG) e Expected Weighted On-Base Average (xwOBA): Essas podem ser as mais úteis para gerentes de fantasy e métricas definitivamente mais sábias para retirar fatores de "sorte" dos números dos jogadores. Cada uma formula um número esperado com base na Velocidade de Saída, Ângulo de Lançamento e, se aplicável com base no tipo de bola rebatida, a Velocidade de Corrida do jogador, fornecendo uma melhor medida do que o jogador deveria ter esperado fazer, seja em uma jogada individual ou ao longo da temporada (se os números cumulativos).
A Média Ponderada Esperada na Base deve ser de mais interesse para aqueles de vocês em ligas baseadas em pontos, que recompensam duplas e triplas. Ela ajuda a fornecer uma imagem mais completa da habilidade de rebatidas de um jogador.
Aqui estão os 10 melhores rebatedores qualificados em termos de xwOBA em 2024, juntamente com seus resultados entre os rebatedores em pontos de fantasia:
Aaron Judge , .479 xwOBA, 630 pontos de fantasia (segundo) Juan Soto , .462 xwOBA, 582 (quarto) Shohei Ohtani , 0,442 xwOBA, 653 (primeiro) Yordan Alvarez , 0,411 xwOBA, 467 (oitavo) Vladimir Guerrero Jr. , .408 xwOBA, 510 (sexto) Bobby Witt Jr. , .407 xwOBA, 590 (quarto) Marcell Ozuna , .402 xwOBA, 436 (empatado em 11º) Ketel Marte , 0,392 xwOBA, 436 (empatado em 11º) Corey Seager , .390 xwOBA, 343 (47º) Kyle Schwarber , .380 xwOBA, 406 (empatado em 20º)
Essas categorias também podem ser usadas para identificar candidatos à regressão, jogadores cujos resultados de bola rebatida foram mais favoráveis do que deveriam ter sido. Tyler Fitzgerald , mencionado no Inning 6 do The Playbook por sua explosão inesperada de poder no final da temporada, teve a maior divisão wOBA-xwOBA das ligas principais entre rebatedores com pelo menos 300 aparições no bastão, 65 pontos nessa direção (.357 wOBA, .292 xwOBA).
Aqui está um excelente lugar para encontrar todas essas estatísticas esperadas, assim como algumas das outras ofertas do Statcast, incluindo uma opção de download CSV. Você também pode encontrar os números dos arremessadores aqui .
Velocidade de Sprint: Introduzido em 2017, mede, em pés, o quão rápido um jogador correu durante a janela mais rápida de um segundo de sua corrida pelas bases. Dois tipos de oportunidades de corrida de base são medidos: Corridas para a primeira base em rebatidas fracas, ou corridas de duas bases ou mais em bolas mantidas dentro do parque (excluindo corridas da segunda base em uma rebatida extra-base). Isso ajuda a ter uma noção da velocidade bruta de um jogador, algo que pode ser útil ao buscar produção de bases roubadas em fantasy.
Qualquer corrida medida a mais de 30 pés por segundo é considerada excelente e denominada "Burst", e a velocidade média de sprint da liga é geralmente apenas um pouco melhor do que 27 pés por segundo. Corredores mais lentos às vezes veem números tão ruins quanto 22 pés por segundo, com Yadier Molina, que teve a pior média no beisebol (entre aqueles com pelo menos 50 corridas medidas) de 21,8 pés por segundo em 2022, um exemplo recente notável.
Estes foram os 10 melhores desempenhos em Velocidade de Sprint em 2024, entre aqueles que tiveram pelo menos 50 "corridas competitivas" medidas, juntamente com seus totais de bases roubadas:
Bobby Witt Jr. , 30,5 pés/segundo, 31 de 43 bases roubadas Johan Rojas , 30,1 pés/segundo, 25 de 29 roubando bases Elly De La Cruz , 30,0 pés/segundo, 67 de 83 roubando bases Tyler Fitzgerald , 30,0 pés/segundo, 17 de 21 roubando bases Pete Crow-Armstrong , 30,0 pés/segundo, 27 de 30 roubando bases Victor Scott II , 30,0 pés/segundo, 5 de 6 roubando bases Jorge Mateo , 29,9 pés/segundo, 13 de 15 roubando bases Jose Siri , 29,9 pés/segundo, 14 de 21 roubando bases Garrett Hampson , 29,8 pés/segundo, 7 de 9 roubando bases Jeremy Pena , 29,8 pés/segundo, 20 de 26 roubando bases
Como você pode ver, esse grupo conseguiu roubar 226 de 283 bases, o que representa uma taxa de sucesso de 79,9%, superando a média da liga (79,0%).
Há muitas outras categorias do Statcast que você pode investigar, mas essas são as sete que têm a relevância mais imediata para os gerentes de fantasy.
Métricas de arremessos independentes de defesaFIP e xFIP: Uma abreviação para Fielding Independent Pitching score — e para FIP esperado — tenta eliminar a influência da defesa de um arremessador em suas estatísticas, julgando-o apenas por seus home runs, walks e rebatidas permitidas pelos rebatedores e seus strikeouts, reduzindo-os a um número semelhante ao ERA. O xFIP vai um passo além, removendo o fator "sorte" envolvido com home runs, usando, em vez disso, as bolas voadoras permitidas pelos arremessadores e assumindo uma taxa média de home runs na liga.
O FIP pode ser uma maneira rápida e básica de eliminar qualquer infortúnio que um arremessador enfrentou durante a temporada em questão, identificando arremessadores cujas fortunas devem se equilibrar no futuro. O xFIP, por sua vez, pode ser útil ao avaliar arremessadores designados para arremessar em estádios com fatores de parque significativamente diferentes, ou para aqueles que mudam de time. Seja qual for o uso, ambos são medidas de observação substancialmente mais fortes do que a ERA.
Estes foram os 10 melhores arremessadores do FIP em 2024, entre aqueles que trabalharam pelo menos 100 innings arremessados, todos com temporadas excelentes:
Chris Sale , 2.09 Blake Snell , 2,43 Paulo Skenes , 2,44 Tarik Skubal , 2,49 Crochê Garrett , 2,69 Tyler Glasnow , 2,90 Reynaldo Lopez , 2,92 Logan Webb , 2,95 Cole Ragans , 2,99 Cristóvão Sánchez , 3,00
Comparar o FIP de um arremessador com sua ERA é frequentemente uma maneira útil, embora básica, de descobrir "sortes" que podem estar na fila para uma sorte melhor no ano que vem. Novamente entre os arremessadores que lançaram pelo menos 100 innings, aqui estão os 10 maiores diferenciais ERA-FIP, pendendo para o lado de terem experimentado mais infortúnios:
Jordan Montgomery , diferença de 1,75 corridas (ERA 6,23, FIP 4,48) Patrick Corbin , 1,20 (5,62, 4,41) Kenta Maeda , 1,12 (6,09, 4,96) Milhas Mikolas , 1,11 (5,35, 4,24) Brandon Pfaadt , 1,10 (4,71, 3,61) Kyle Hendricks , 0,94 (5,92, 4,98) Crochê Garrett , 0,89 (3,58, 2,69) Nick Lodolo , 0,81 (4,76, 3,95) Jon Gray , 0,77 (4,47, 3,70) Sonny Gray , 0,72 (3,84, 3,12)
Isso não quer dizer que Hendricks esteja destinado a uma grande recuperação em 2025, especialmente porque um FIP de 4,98 não é nada bonito. Mas em sua defesa, e na do resto da lista, vários dos nomes na lista dos 10 melhores do ano passado — Brady Singer , Dylan Cease , Luke Weaver , Taj Bradley e Hunter Brown — tiveram melhorias substanciais no valor de fantasia em 2024.
Invertendo as coisas, aqui estão os 10 arremessadores que tiveram mais sorte em termos de diferencial ERA-FIP:
Michael Lorenzen , diferença de corridas de -1,58 (ERA de 3,31, FIP de 4,89) Ronel Blanco , menos-1,35 (2,80, 4,15) Andrew Abbott , menos-1,33 (3,72, 5,04) José Berrios , menos-1,11 (3,60, 4,72) Bowden Francis , menos-1,06 (3,30, 4,36) Bryse Wilson , menos-1,05 (4,04, 5,09) Luis L. Ortiz , menos-0,93 (3,32, 4,25) Reynaldo Lopez , menos-0,93 (1,99, 2,92) Tobias Myers , menos-0,91 (3,00, 3,91) Javier Assad , menos-0,90 (3,73, 4,64)
Cuidado para não dar muito valor ao FIP e ao xFIP, no entanto, com minha recomendação de considerá-los meramente como outra ferramenta de avaliação em sua caixa de ferramentas. Miley, por exemplo, agora tem um diferencial ERA-FIP de pelo menos metade de uma corrida em cada uma de suas últimas três temporadas saudáveis (2019, 2021 e 2023), exibindo uma tendência a superar seus periféricos graças ao seu controle e sua capacidade de minimizar o contato forte.
SIERA: Uma abreviação para Skill-Interactive ERA, SIERA é uma inovação mais recente que, como FIP, tenta remover a influência defensiva da equação do arremesso e determinar o quão eficaz o arremessador realmente foi. A principal diferença entre SIERA e FIP é que, enquanto o último exclui bolas rebatidas de sua equação, o primeiro as considera no cálculo. Se você estiver interessado nos detalhes matemáticos, FanGraphs escreveu uma ótima coluna explicando SIERA e fornecendo a fórmula para calculá-la aqui .
Embora a tabela de classificação da SIERA não corresponda precisamente à da FIP, ela faz um bom trabalho ao identificar a habilidade de arremesso. Aqui estão os 10 melhores da SIERA em 2024, usando o limite de 100 innings para qualificação:
Chris Sale , 2,80 Tarik Skubal , 2,89 Sonny Gray , 3.03 Jack Flaherty , 3.10 Logan Gilbert , 3.19 Yusei Kikuchi , 3h30 Zack Wheeler , 3,32 Framber Valdez , 3,41 Pablo López , 3,46 Dylan Cesse , 3,46
Estatísticas baseadas na 'sorte'Antes a coisa mais quente na análise de fantasy baseball, as estatísticas baseadas em sorte ficaram mais em segundo plano nas últimas temporadas, à medida que ganhamos maior consciência dos ingredientes que as influenciam. Ainda assim, vale a pena uma rápida atualização sobre elas, pois cada uma pode fornecer uma pequena visão sobre a habilidade de um jogador, sem mencionar que nossa compreensão delas pode revelar as armadilhas envolvidas em confiar demais em cada uma.
BABIP , ou Batting Average on Balls in Play: Introduzido pela primeira vez por Voros McCracken na virada do século, o BABIP mede a habilidade de um arremessador de evitar rebatidas em bolas em jogo, assim como a taxa de sucesso de um rebatedor somente nas bolas rebatidas que ele coloca em jogo. Isso remove walks, strikeouts e home runs — aqueles que não caem dentro do campo de jogo, afinal — da equação. Você pode calculá-lo dividindo rebatidas menos home runs por rebatidas menos home runs menos strikeouts mais sacrifícios, ou (H - HR)/(AB - HR - K + SF).
A ideia é que o BABIP médio da liga é geralmente em torno de .300, então qualquer jogador com um número significativamente removido disso provavelmente regredirá para essa média em um futuro próximo. Conforme as mudanças defensivas se consolidaram na última década, no entanto, esse número caiu gradualmente. Estranhamente, depois que o BABIP da liga variou entre .290-.292 de 2020-22, ele subiu para .297 com novas regras em vigor governando as mudanças em 2023, então retornou para .291 sob essas mesmas novas regras na temporada passada.
O problema com o BABIP como uma ferramenta analítica é que ele ignora completamente tanto a qualidade do contato envolvido com o tipo de bola rebatida, quanto o alinhamento defensivo, coisas que as estatísticas "esperadas" do Statcast acima mencionadas visam corrigir. É por isso que, ao examinar o BABIP, é sensato levar em conta o tipo de arremessador ou rebatedor (bola rasteira versus bola voadora), bem como o próprio histórico do jogador na categoria. Por exemplo, ele rotineiramente postou BABIPs que excedem a média da liga?
Em 2024, o rebatedor mais qualificado em termos de BABIP foi Seiya Suzuki (.370), e seu número foi 34 pontos maior do que sua taxa de carreira na categoria entrando na temporada e 29 pontos maior do que sua marca de 2023. Essa comparação sugere que alguma regressão na média de rebatidas deve ser antecipada com ele em 2024.
É justo ressaltar, no entanto, que o BABIP de Suzuki de .347 na carreira ao longo de três anos nos Estados Unidos está em sétimo lugar entre os jogadores com pelo menos 1.000 aparições no plate, e ele também teve um BABIP de .329 durante sua carreira no Japão. Não espere ver seu BABIP regredir completamente para a taxa média da liga.
Porcentagem de Home Run por Fly Ball (HR/FB%): Aludida na seção xFIP acima, a Porcentagem de Home Run por Fly Ball determina o quão sortudo um jogador pode ter sido com fly balls que ele acertou limpando a cerca do campo externo para um home run. A média anual da liga na categoria varia mais do que o BABIP, mas em 2024 foi de 9,9% — e isso vem na esteira de uma taxa de 9,7% em 2022 e 10,6% em 2023. Como o BABIP, rebatedores e arremessadores normalmente devem regredir em direção à média em um futuro próximo, embora, ao contrário do BABIP, esta categoria possa ser muito mais facilmente influenciada por coisas como qualidade de contato ou fatores de parque.
Em 2024, Framber Valdez (13,4%) teve a maior taxa de qualificação entre os arremessadores, enquanto Sonny Gray , que terminou em 21º lugar entre os arremessadores titulares e 50º no geral em pontos de fantasia, teve uma taxa de 13,2% após registrar o melhor número da liga na categoria em 2023. Chris Sale teve a menor taxa das ligas principais em 2024 (6,3%).
Uma grande armadilha a considerar com esta categoria são os cálculos diferentes entre fontes estatísticas, devido às diferentes classificações em tipos de bolas rebatidas, bem como as pequenas diferenças nas fórmulas. Por exemplo, a FanGraphs tinha a média da liga de Home Run por Fly Ball Percentage como 11,6%.
Strand Rate, ou Left On Base Percentage (LOB%): mede a porcentagem de corredores de base que um arremessador deixa na base em uma determinada partida ou ao longo de uma temporada. Em vez de pegar o número real de corredores de base retidos, ele assume que os corredores pontuam em uma taxa média da liga. A fórmula é hits mais walks mais rebatedores atingidos menos corridas marcadas, dividido por hits mais walks mais rebatedores atingidos menos home runs vezes 1,4 (um fator predeterminado, médio da liga), ou (H + BB + HB - R)/(H + BB + HB - (HR * 1,4)).
A Strand Rate média da liga é tipicamente em torno de 72,0%, e em 2024 era de 72,1%. Na temporada passada, entre os arremessadores qualificados pela ERA, Ronel Blanco foi o líder na categoria (83,6%), enquanto Miles Mikolas (62,9%) ficou na retaguarda. A Strand Rate de Blanco foi facilmente a melhor que ele já havia registrado em qualquer parada em sua carreira profissional de nove anos, aumentando as preocupações de que ele regredirá em 2025.
Variação de local para localNem toda bola rebatida é julgada da mesma forma.
Conforme mencionado na categoria Home Run per Fly Ball Percentage, a classificação das bolas rebatidas em jogo pode ter uma influência notável nos resultados. Por exemplo, tanto o Statcast quanto nossa ferramenta interna de rastreamento de arremessos atribuem pop-ups como sua própria categoria, independente de fly balls, enquanto as taxas de fly ball listadas pelo FanGraphs incluem esses pop-ups. As taxas de Hard Hit também podem variar dependendo da sua fonte.
Por exemplo, Daulton Varsho teve a maior taxa de pop-up das ligas principais entre os rebatedores elegíveis para o título de rebatidas, tendo levantado a bola 18,2% das vezes em que a colocou em jogo. O FanGraphs inclui isso em sua taxa de fly-ball, que é como ele teve um número de 52,9% lá, o segundo maior entre 129 qualificados, enquanto ele teve uma taxa de fly-ball de apenas 30,6% de acordo com nossa ferramenta interna de rastreamento de arremessos, 32º maior entre o mesmo grupo. Aqueles que olham para a taxa de fly-ball de Varsho no FanGraphs podem presumir que ele será mais capaz de limpar as cercas externas mais altas do Rogers Centre — eles aumentaram as alturas antes da temporada de 2023 — do que ele realmente é.
Sempre considere várias fontes com seus dados. Uma grande variação nos resultados pode exigir pesquisa adicional para determinar o verdadeiro nível de habilidade do jogador. Se tudo mais falhar, no entanto, eu confiaria nos dados do Statcast antes de tudo.
Onde pesquisar esses números mais profundamente por conta própriaCada uma das categorias estatísticas mencionadas acima está prontamente disponível na internet, incluindo muitas opções de download para você brincar com os números.
BaseballSavant.com, referenciado anteriormente, abriga uma grande variedade de estatísticas Statcast que podem ser classificadas, pesquisadas e baixadas. Alguns dos links para elas estão disponíveis acima, mas estou focando na página de Pesquisa aqui, já que é um ótimo lugar para executar consultas de sua escolha enquanto observa jogadores.
Lá, você encontrará todos os tipos de situações para examinar as facetas do jogo de um jogador, incluindo o desempenho contra diferentes tipos de arremesso, em determinadas contagens, contra jogadores de mão de mão ou, ou usando o Setting, ou o tocador de datas, em que o tocador, que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que você está em um que você. Data do jogo> = AS 2023-09-01 e escolha classificar por Xwoba.
Como você pode ver , Aaron Judge (.499) ocupa o primeiro lugar usando essa divisão, enquanto Dominic Fletcher (.185) classifica por último.
O forte final de Michael Harris II -ele atingiu .316/.344/.579 com oito home runs e 18 RBI em 26 de setembro, seu Woba é o sexto.
FanGraphs is another site that offers custom statistics reports, including those you can download. Here is where you can find the basic 2024 hitters' leaderboard, but you can select a variety of different reports: Standard statistics, Advanced statistics, Batted Ball statistics, Win Probability and Value statistics, +Stats (which compare the player's performance to the league's average), Statcast statistics, Plate Discipline statistics, an entire array of Pitch-Level Data that now resides under its own tab, and many other options.
Assim como o Statcast, o FanGraphs oferece opções para verificar as divisões dos jogadores, bem como para solicitar números dentro de um intervalo de data personalizado. Mais idiota entre os qualificadores nessa direção .
Como uma nota rápida, como os Fangraphs não são um site de paredes pagas, especialmente no ambiente atual, considere solicitar uma associação para fornecer seu suporte.
Entre alguns dos outros sites que você deve considerar em seu escotismo:
Baseball de Brooks: a força deles é a ferramenta F/X de arremesso, o que pode ajudá -lo a explorar jogadores semelhantes a alguns dos disponíveis no Statcast.
Prospecto de beisebol: Eles já existem há algum tempo, fornecendo análises há mais de duas décadas, além de publicar um anual que perfisá cada jogador individualmente.
Agora que você molhou os pés com estatísticas avançadas, vamos usá -las!
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