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看板 Baseball
作者 標題 [分享] 中職球場Park Factor:桃園打者天堂?
時間 Wed Aug 16 10:16:04 2023
https://reurl.cc/N07g9e
【桃園球場是打者天堂嗎?】
今天帶來一個有趣的數據「球場因子」(Park Factor)
因為大聯盟官方只規定設計全壘打牆距離要固定
外野和界外的大小可以隨球隊自由發揮
因此美國各個球場都有其獨特規格和特色
進而造成球隊得分難度有所不同
相信大家常常聽到乾燥的環境球比較容易飛
雖然台灣的球場大小雖然差異不大
但我們還是可以來檢視一下
中華職棒各主場的球場因子數據
尋找台灣的打擊和投手天堂
計算公式:
球場因子 = [ (主場得分 + 主場失分) / 主場比賽場次 ] / [ ( 客場得分 + 客場失分) /
客場比賽場次 )
*澤澤的最愛,花蓮球場近三年的球場因子為1.07、1.02和0.90,平均為0.998。
https://i.imgur.com/zDf9kEV.jpg
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.231.248.193 (臺灣)
※ 作者: zxc906383 2023-08-16 10:16:04
※ 文章代碼(AID): #1at35co1 (Baseball)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Baseball/M.1692152166.A.C81.html
推 : 很正常吧,桃園那個界外區吃了很多的界外球1F 08/16 10:17
推 : 桃園投手丘也比較矮的樣子2F 08/16 10:18
推 : 應該是猿本隊就最會打造成偏誤3F 08/16 10:20
→ : 主場隊伍打擊數據本來就強(?)4F 08/16 10:21
推 : 這個數據不會因為打者能力受到誤差嗎5F 08/16 10:21
推 : 這個是同一支球隊自己的成績比較6F 08/16 10:22
→ : 理論上跟哪一支球隊特別會打沒有關係喔
→ : 理論上跟哪一支球隊特別會打沒有關係喔
→ : 可是看到新莊1.02感覺又好客觀8F 08/16 10:22
推 : 原來洲際是投手球場啊? 跟想像中不太一樣9F 08/16 10:23
推 : 請問這個數據跟哪一隊牛棚超會放火有關嗎?10F 08/16 10:24
推 : 這數據理論上跟各隊能力比較沒關 但是客隊樣本太小的話11F 08/16 10:26
→ : 比較會失真
→ : 比較會失真
推 : 其實都在1附近 沒有差太多。13F 08/16 10:36
推 : 桃園投手太弱吧14F 08/16 10:46
推 : 我記得這數據受界外區域大小影響比較多 界外區大的就比15F 08/16 10:48
→ : 較偏投手球場 像澄清湖也是偏投手
→ : 較偏投手球場 像澄清湖也是偏投手
推 : 桃園投手弱打擊強 這球場因子根本自製的17F 08/16 10:49
推 : 樓上先看公式怎麼算的 跟自己強弱無關18F 08/16 10:51
推 : 爪吱互換主場看看19F 08/16 10:55
推 : 沒寫得很清楚啊,他是以球場為主還是以球隊為主?20F 08/16 10:56
推 : 天母的風向就是穩穩的投手天堂21F 08/16 11:01
推 : 超過5%影響就很大啦22F 08/16 11:03
推 : 不是阿 我吱守備那麼爛 怪球場喔www23F 08/16 11:22
推 : 爪吱主場互換的話,最有感的可能是守備的部份,最會守的跟24F 08/16 11:23
→ : 最不會守的互換
→ : 最不會守的互換
推 : 感覺跟主隊能力還是有關係,此數據有50%的貢獻來自主隊26F 08/16 11:25
推 : 結果桃園多了鑽石席 球場係數反而下降是怎麼了?27F 08/16 11:27
→ : 界外區不是變小嗎
→ : 界外區不是變小嗎
推 : 桃園跟天母不同年份可以差到0.2甚至快0.3,這麼明顯的誤差會29F 08/16 11:39
→ : 不會根本沒什麼參考價值,比較像是數據不夠大造成的結果?
→ : 不會根本沒什麼參考價值,比較像是數據不夠大造成的結果?
噓 : 跟球隊無關啦,你主場跟客場面對的隊伍場次一樣31F 08/16 11:44
→ : 可以再多花一點時間思考一下
→ : 可以再多花一點時間思考一下
推 : 樂天的rock seat2020就蓋起來了 是今年異常下降33F 08/16 11:56
推 : 差距不大34F 08/16 13:18
推 : 分子分母都是同一支球隊做的事,差異在於主客場35F 08/16 13:29
→ : 你說投手差失分多,那不管分子分母都是同樣這群投手
→ : 差異是主客場
→ : 你說投手差失分多,那不管分子分母都是同樣這群投手
→ : 差異是主客場
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