Sabermetría
Los sabermetristas recopilan y resumen los datos relevantes de esta actividad en el juego para responder a preguntas específicas.
Escribió programas IBM BASIC para ayudarle a gestionar los Tidewater Tides y, tras convertirse en entrenador de los New York Mets en 1984, consiguió que un empleado del equipo escribiera una aplicación dBASE II para compilar y almacenar métricas avanzadas sobre las estadísticas del equipo.
Los Oakland Athletics empezaron a utilizar un enfoque más cuantitativo del béisbol centrándose en los principios sabermétricos en la década de 1990.
Esto comenzó inicialmente con Sandy Alderson como gerente general del equipo, cuando utilizó los principios para obtener jugadores relativamente infravalorados.
[1] Sus ideas continuaron cuando Billy Beane asumió el cargo de gerente general en 1997, puesto que ocupó hasta 2015, y contrató a su asistente Paul DePodesta[8].
[nota 1] Otro problema con la medida tradicional del promedio de bateo es que no distingue entre hits (es decir, sencillos, dobles, triples y home run) y da a cada hit el mismo valor.
[13] Una medida que diferencia entre estos resultados es el porcentaje de slugging (SLG).
[14] Estas dos medidas sabermétricas mejoradas son habilidades importantes para medir en un bateador y se han combinado para crear la estadística moderna de porcentaje de bateo más slugging (OPS).
[19] Esto se basa en el concepto estadístico de regresión a la media.
Esta estadística demuestra cuánto contribuye un jugador a su equipo en comparación con un jugador hipotético que rinde al nivel mínimo necesario para ocupar un puesto en la plantilla de un equipo de las Grandes Ligas.
Esta medida fue inventada por Keith Woolner, antiguo redactor del grupo sabermétrico/página web Baseball Prospectus.
Las Victorias por Encima del Reemplazo (WAR) es otra estadística sabermétrica popular para evaluar las contribuciones de un jugador a su equipo.
[23] Los ratios simples no son suficientes para entender los datos estadísticos del béisbol.
El análisis cuantitativo estructurado es capaz de explicar muchos aspectos del juego, por ejemplo, para examinar la frecuencia con la que un equipo debe intentar robar.
[24] La sabermétrica puede utilizarse con múltiples fines, pero los más comunes son la evaluación del rendimiento pasado y la predicción del rendimiento futuro para determinar las contribuciones de un jugador a su equipo,[16] que pueden ser útiles para determinar quién debe ganar los premios de final de temporada, como el MVP, y para determinar el valor de realizar un determinado intercambio.
El resultado del partido (ganar/perder) se trata como si tuviera una distribución binomial.
[26] Nate Silver, antiguo escritor y socio gerente de Baseball Prospectus, inventó PECOTA.
En pocas palabras, asume que las carreras de jugadores similares seguirán una trayectoria parecida.
