A Rough Draft of my Thoughts on Artificial Turf

前幾天在我最近才發現的blog，看到了一篇有關滾地球投手在artificial turf表現變差的解讀。
我不否認有不少滾地球投手在人工草皮有顯著的落差，不過作者只採用了在Skydome/Rogers Centre的樣本，似乎狹義了點...
基本上artificial turf的球場大多是偏打者、中性屬性，早期有Kingdome、Olympic Stadium到沿用至今的Rogers Centre、Tropicana Field、Metrodome等。我隨便翻了些投手在turf上的表現，因樣本數的考量，也照樣地把Brandon Webb、Felix Hernandez、Fausto Carmona、Aaron cook等人排除在外。

Name	Split	IP	ERA	H/9
Kevin Brown	Grass	2728	3.21	8.40
	Turf	424.1	3.73	9.21

Tim Hudson	Grass	1693.2	3.52	8.51
	Turf	130	2.98	8.45

Scott Erickson	Grass	1547	4.69	9.92
	Turf	813.2	4.39	9.74

Kenny Rogers	Grass	2692.2	4.24	9.34
	Turf	406	3.95	9.29

Derek Lowe	Grass	1506.1	3.47	8.75
	Turf	182.2	6.26	10.15

Andy Pettitte	Grass	2199.2	3.81	9.39
	Turf	278.2	3.88	9.14

Jake Westbrook	Grass	859.1	4.44	9.57
	Turf	124.2	4.04	10.32

Wang Chien Ming	Grass	423	3.70	9.17
	Turf	62.2	5.03	10.91

我本來打算BABIP包括在Table裡，不過我沒找到現成數據，又懶得算，就因此而作罷。
在這8人裡Scott Erickson在Minnesota投了6季，Metrodome的成績在所有球場中算滿出色的，ERA只有4.15，低於在 artificial turf上的平均值。Metrodome以外的人工草皮球場，ERA高達4.97。於其說Scott Erickson在artificial turf上表現較出色，不如說在主場較猛。
Kenny Rogers在Minnesota也丟了一季，特別的是，那年Metrodome的數據遠差於生涯在artificial turf上的平均值。

其他投手，除了Derek Lowe、王建民外，在人工草皮上並沒有明顯地落差，Jake Westbrook、Tim Hudson還比在天然草皮上猛!

值得一提的是，在人工草皮上被打爆的那兩位，除了sinker外，secondary pitches好像都沒啥看頭，難道這是...

至於Halladay，我想他不只在Rogers Centre囂張，在其他人工草皮上他一樣能逞兇鬥狠~

Split	IP	ERA	H/9	BABIP	BA/OBP/SLG
Rogers Centre	782.2	3.37	8.39	.280	.245/.289/.378
On other Artif. Turf	140.1	3.01	8.02	.277	.241/.288/.344

Batted Ball Tendency

近對batted ball tendency有點疑惑，照理講LD是較容易出現安打的打擊結果，不過我老覺得GB也很容易出現安打。整體來說，groundball pitchers的BABIP也沒比較低。為了探討何種型態的打者最容易擊出安打，整理了些LD%、GB%、FB%的data來玩玩~

首先，我採用了178位MLB打者在8月15日前的資料，做了些simple linear regression analyses，看能否找出independent variables ( LD%、GB%、FB%)與dependent variable的關係。

從Fig.1來看，BABIP與LD%是positive correlated，換句話說，as the amount of independent variable，LD%，increases； the dependent variable，BABIP， also increases.

Fig2：GB%跟BABIP是有positive slope, 不過沒LD%那樣明顯。

Statistically，球打高的次數越頻繁，BABIP就越低，趨勢還滿顯而易見的，比想像的還大。

從數字的角度來分析，LD、GB、FB轉換成安打的機率也許比光看圖表來得精準。

PEARSON Product (r)	LD%	GP%	FB%
BABIP	.512	.191	-.373

從這table來看，GP與BABIP並沒有特別引人注意的關係，換句換說，GP%的變動，並不會對BABIP有啥影響。LD%、FB%的correlation coefficient也沒強烈到能當作predictor來看待。

從以下的表格就可略之一二：

R^2	LD%	GP%	FB%
BABIP	.262	.036	.139

"R2 is a statistic that will give some information about the goodness of fit of a model. In regression, the R2 coefficient of determination is a statistical measure of how well the regression line approximates the real data points. An R2 of 1.0 indicates that the regression line perfectly fits the data."
上述的分析都是以整體、平均的觀點來分析。接下來將以個別球員來看batted ball tendency與BABIP的因果關係...

Top 10 GB% of BABIP：

Name	GB%	BABIP
Luis Castillo	67.1%	.333
Derek Jeter	57.3%	.369
Tony Pena	57.2%	.318
Ichiro Suzuki	55.8%	.376
Joe Mauer	54.3%	.342
Casey Kotchman	53.9%	.315
Shawn Green	53.2%	.300
Orlando Hudson	52.6%	.333
Mark Teahen	51.8%	.366
Juan Pierre	51.8%	.302

從這table多少能看出Top10 Groundball hitters的BABIP都滿高的，棒球場上就是有些奇人異士，GB%越高，BABIP就越唬爛。
Ichiro Suzuki就是很好的例子。2004、2007年的GP%皆比其他球季來的高，在這兩球季，LD%很恰好地也同時低於20%。但有人能主張Ichiro都是靠唬爛、運氣來維持高檔的BABIP?

我的結論是以那些強者的能力跟天賦，不管用啥方式，BABIP會趨向符合自身實力的合理值。換句換說，大樣本所得到計算結果，有時很難對單一球員一概而論。

最後補上一些LD%的個人數據，不然發現結論有時會因個人假設而不同。打個比方，我假設LD%與BABIP有強烈的因果關係，挑有利於我的數據來闡述，這時得到的結果就會失真。事實上，LD%的R、R2多少說明LD%並不是很理想的BABIP estimator。

Top 10 LD% of BABIP：

Name	LD%	BABIP
Chone Figgins	25.6%	.400
Michael Young	25.4%	.358
Brendan Harris	24.5%	.347
Placido Polanco	24.3%	.351
Paul Lo Duca	23.9%	.277
Jorge Posada	23.6%	.398
Todd Helton	23.5%	.331
Edgar Renteria	23.3%	.378
Delmon Young	22.8%	.348
Shannon Stewart	22.6%	.324

Bottom 10 LD% of BABIP：

Name	LD%	BABIP
Ray Durham	12.8%	.250
Chris Young	13.6%	.249
Gary Matthews Jr.	13.6%	.310
Nick Punto	14.0%	.245
Adrian Beltre	14.0%	.286
Brian Schneider	14.1%	.251
Aubrey Huff	14.2%	.301
Richie Sexson	14.3%	.219
Casey Kotchman	14.5%	.315
Dan Uggla	14.7%	.290

田中将大

我先承認我對田中将大被譽為松坂二世很不以為然，也許多少有受到stfo那篇06夏季甲子園之熱血物語--田中將大篇的洗腦^^
看了田中的投球後，我不否認田中将大有在日職呼風喚雨的能力，但是個媲美松坂大輔的怪物，我想還是炒作的成份居多。

田中的stuff與某位昔日甲子園怪物還挺類似的，在此先賣個關子，待會再來談他。

2007.7.28 vs. Orix Buffaloes

田中這場球fastball有投出來，fastball sits at 142~148km/h，最快150km/h，最慢138km/h，均速145.4km/h。 我平常有注意Yahoo!プロ野球文字轉播的習慣，有好幾場fastball都催不出來，大約在137~143km/h。以高卒新人來看，田中算有把fastball飆出來，據說當紅炸子雞Darish在新人年連一顆150km/h的fastball都沒有。不管如何，對田中來講，假設直球能穩定地投在90mph，在NPB吃香喝辣應該沒啥問題。

就這場而言，slider倒是滿詭異的。一般來講，slider的速度越快，多少會犧牲些變化幅度和銳利度。田中卻反其道而行，球速135+km/h的slider比80mph上下的來得銳利，變化幅度及軌跡還帶有點下切的味道。整體來說，135+km/h的slider大概有plus的評價；投在low-80s則只有50~55分不等的水準。

另一點讓我感到驚訝的是，田中的forkball，131~138km/h，已能穩定地保持在55分的高水準。假以時日，進化到plus的火侯，也沒啥好意外的。至於curve、changeup，皆是投心酸的球路，就不多贅述了。


公佈答案，那名昔日甲子園怪物就是寺原隼人。 今年的他有如脫胎換骨一般，我之前就提過，寺原的投球已列入我的觀看重點。

2007.7.25 vs. Yomiuri Giants
帳面上，這場被萬惡的巨人軍轟爆，stuff倒還不差。
fastball大約在141~148km/h之間跑，，最快151km/h，最慢138km/h，均速144.74km/h。這場丟了幾顆cutters：142km/h(2顆)、137km/h(1顆)、1顆沒測速顯示。

slider丟在128~135km/h，50~55分，與田中較慢的slider差不多。Forkball的軌跡滿漂亮的，但下掉的轉折點似乎硬了點，131~136km/h，平均來看有50~55分。
寺原也會投curve，變化軌跡明顯比田中來得有威力，不過也沒好到哪去就是了。

Will Vernon Wells turn it around?

Vernon Wells今年打擊陷入低潮，長達兩月多的撞牆期，5、6月份的OPS低到只有.575與.676，7月總算有點甦醒的跡象，交出.276/.373/.534的成績。

Vernon Wells的plate discipline向來都不怎樣，BB一直都不多，2006年的OSwing只有below average的水準。今年打擊嚴重下滑，BB%卻保持在去年的水平。本季BABIP、SLG創下新低。BABIP雖有運氣的成分，不過運氣並不是他BABIP下跌的主要因素，IFFB%暴漲才是罪魁禍首。打進場內的球有8.7%是IFFB，比生涯平均值高了2.5%，再加上K%也比生涯平均值高了1.4%，換句話說，今年每次打擊出局率多了3.9%。這3.9%看起來一點也不顯眼，不過換個角度看，假設一名打者有3成的打擊率，沒事多了3.9%的出局數，這可是2成6與3成的差距。

另外值得一提的是，FB%也暴增了足足有6.2%，扣掉其中的IFFB，也有3.7%的成長。可惜的是，HR/FB竟是生涯最低，看來今年的飛球都打高了。GB%又創下生涯新低，難怪今年打擊率下修了不少。很多人或許會覺得GB%低，BABIP會較高。這時我只能說，傳說只要拔到獅子身上的鬃毛就可以治療禿頭，別再相信沒有事實根據的說法了。

My two cents on Alex Rios

在JP政權下，這幾年Alex Rios一直傳說將被交易出去。Rios的天份很高，曾被期待能成為一年40+HR的強打，我想就算最後沒養成，30HR也算是合理的期待。可惜沒有愛，Rios一直到2006年5月後，才爭取到場場先發的地位。去年Pre-All Star時，Rios的OPS高達.968、HR轟了15發；Post-All Star因受傷的關係，表現下滑了不少。

就打擊而言，Rios、Holliday條件挺相似的，Rios去年要是沒受傷的話，兩者表現應該不會差太多，連選球都一樣濫。

我翻了這兩年Inside Edge的scouting report，發現Rios的plate coverage還滿大的。強打者中，大概只有Vladimir Guerrero、Matt Holliday，Magglio Ordonez的攻擊球帶比Rios還廣。

Rios 2005~06年

.268	.397	.292
.260	.419	.343
.142	.337	.340

Rios 2007年

.234	.432	.226
.400	.333	.476
.153	.354	.375

Vladimir Guerrero 2005~06年

.370	.295	.203
.279	.467	.288
.250	.358	.325

Vladimir Guerrero 2007年

.517	.292	.296
.419	.462	.353
.212	.348	.324

Rios到目前為止，OPS.892，明顯低於Guerrero。這傢伙隨便打，OPS也有.950的水準。
基本上，Guerrero的OBP是靠batting average在撐，Career BB/PA只有.090。
老實講，除了速度外，Rios的arm strength、打擊天份皆低於Guerrero一個檔次，在plate discipline差不多濫的情況下，Rios大概也只能靠打擊率來boost OPS。單季開外掛的話，OPS也許能衝上.950

Blue Jays外野固定班底已浮現了，簽下肥約擺濫的Wells，已站穩右外野的Alex Rios，即將嶄露頭角Adam Lind。

More on NPB Hitters

這幾年NPB打者赴美挑戰的越來越多，我這幾天特別翻了05~06年的數據，整理了些NPB打者的MjEqA，列出的名單完全沒考量球員是否有意願挑戰MLB，反而是根據是否有那本錢前進大聯盟。

2005

Name	REqA	EQR	EqA	MjEqA
小笠原道大	.913	94.998	.3020	.2839
松中信彦	1.053	118.804	.3429	.3224
李承燁	.859	65.457	.2791	.2624
福留孝介	1.000	113.838	.3307	.3109
青木宣親	.815	84.569	.2775	.2608

2006

Name	REqA	EQR	EqA	MjEqA
小笠原道大	.962	98.568	.3129	.2941
松中信彦	.979	97.869	.3308	.3109
李承燁	.994	111.308	.3256	.3061
福留孝介	1.067	121.246	.3515	.3299
青木宣親	.839	96.296	.2895	.2722

最後補上，岩村明憲2006的數據：
.929/104.726 /.3117/.293

到今日為止，岩村的EqA為.304，比轉換數據還來得好。

Homer Bailey vs. Philip Hughes

趁今天在家閒著沒事，特別翻了下MLB TV來練眼睛，看了Homer Bailey的debut、Phil Hughes vs. Tex 的投球。這兩名年紀相符、同樣是2004年的1st round picks、爬上來的速度也差不多，當然特別容易被球迷拿出來說嘴、比較。

Homer Bailey據說是名火球男，fastball sits at 92~96mph and touches 98mph。
如果只看第一局的話，92~96mph，均速93.45mph，BA的說法好像是滿準確的。沒想到Bailey第二局就馬上給BA漏氣，fastball掉到88~93mph。後幾局的投球，時快時慢，整場最慢86mph，最快96mph(2顆)，均速92.3mph。

特別值得一提的是，Bailey會丟cutter，而且投得還滿不錯，86~91mph，幅度還挺嚇人的。最後一局，丟了3顆疑似slider的球路，分別為84mph(2顆)、86mph。也許是Bailey累了，cutter球速變慢，不過照變化幅度來推斷，是比較接近slider。要確認Bailey有沒有slider，還要再多觀察幾場。

curveball不知是平常就是這樣，還是這場丟不出來，幾顆72~79mph的curve都滿普通的。控得也不怎樣，其中一顆74mph勉強有plus外，其他只能算solid average。

changeup投得哩哩啦啦，不過還很愛投，配球比重遠高於curve。也許是debut的原因，沒投出該有的水準。


接下來，Philip Hughes上月投了場好球，我卻一直拖到現在才看。
fastball投在85~96mph之間，範圍還真大，二~四、七局丟得特別慢，只有86~91mph，其他局數則大概投在90~96mph。四局時，轉播員有提到現場測速槍比電視轉播快。不過我對照Ron Mahay的球速，電視轉播的槍應該算是正常。整場下來，均速還是有91.2mph。

curve投在69~76mph，其中幾顆幾走下墜軌跡，視覺上有點介於Mussina、Ben Sheets之間的味道。走傳統拋物路線也滿不錯的，最差也從Joe Blanton級往上起跳。

changeup一共投了6顆，第一局81mph那兩顆還滿不錯的。

除了Hughes、Bailey外，我還滿想品嚐Tim Lincecum的火球、curve，不過據說curve有點被高估就是了。