カウントとレートの統計ー野球統計の基本的な分類とその課題

Counting vs. Rate Statistics

Graham MacAree氏による記事の要約

1. 野球統計の二大分類:

   • 計数統計: 本塁打、安打、勝利数など

   • 率統計: 打率など（ある値を別の値で割ったもの）

2. 計数統計の優位性:

   • 球団は最終的に勝利数（計数統計）で評価される

   • playのほぼ全ての側面で計数統計版が求められる

3. 率統計の特殊ケース:

   • 「正規化」統計: リーグ平均で割り100を掛ける

   • 利点: context理解が容易

   • 欠点: 統計間の才能の差を示さない

4. 計数統計の特殊ケース:

   • 率統計からの変換（例: 400打席で.275の打者はリーグ平均.270より2安打多い）

5. 計数統計の問題点:

   • リーグ平均との単純比較による情報の歪み

   • play時間の差を適切に反映できない

   • 例: 1打席のみの選手が長期出場Playerより高評価になる可能性

6. 解決策の示唆:

   • ロスター構成の理解が必要

野球統計の複雑さと現行手法の限界を指摘し、より正確な評価方法の必要性を強調しています。