En sabermetría y análisis de baloncesto , los puntajes de similitud son un método para comparar jugadores de béisbol y baloncesto (generalmente en la MLB o la NBA ) con otros jugadores, con la intención de descubrir quiénes son los jugadores históricos más similares a un determinado jugador.
Los puntajes de similitud se encuentran entre los muchos conceptos sabermétricos originales introducidos por primera vez por Bill James . James inicialmente creó el concepto como una forma de comparar de manera efectiva a jugadores que no pertenecen al Salón de la Fama con jugadores que sí lo son, para ver quién estaba en camino de ingresar al Salón de la Fama o para determinar si el comité de selección había descartado a algún jugador elegible. Por ejemplo, si los jugadores más similares a un jugador que no pertenece al Salón de la Fama estuvieran todos en el Salón de la Fama, se podría argumentar de manera efectiva que ese jugador debería estar en el Salón.
Más recientemente, se han utilizado puntuaciones de similitud para determinar trayectorias profesionales y estadísticas proyectadas para los jugadores. La lógica detrás de esta línea de pensamiento es simple: los jugadores a menudo siguen trayectorias profesionales similares a las de sus jugadores más similares, por lo que el rendimiento histórico de los jugadores similares en años posteriores a la edad actual del jugador activo debería ser un buen predictor de la producción futura de ese jugador activo. Un ejemplo de esto sería el descubrimiento de Football Outsiders de que todos los receptores abiertos, excepto los de mayor calibre, sufren un marcado declive después de su séptima temporada en la NFL , un hecho que se confirmó para los receptores seleccionados en el draft de la NFL de 1996 cuando su producción colectiva cayó. [1]
Muchos analistas de béisbol han ampliado el método de James a lo largo de los años, o han ideado su propio sistema para medir la similitud. Baseball Prospectus emplea un sistema de proyección desarrollado por Nate Silver conocido como PECOTA , que aplica el análisis del vecino más cercano para calcular las similitudes entre jugadores de diferentes épocas. Pro Football Prospectus (escrito por Football Outsiders ) tiene su propio sistema (apodado "KUBIAK" en honor al veterano mariscal de campo suplente de los Broncos, Gary Kubiak ) para proyectar el rendimiento futuro. John Hollinger desarrolló un sistema similar para los jugadores de baloncesto en su serie de libros Pro Basketball Forecast , y varios expertos en APBRmetrics han ampliado su metodología. Los puntajes de similitud también se utilizan ampliamente en muchos programas de pronóstico estadístico. [ cita requerida ]