Curso de Sabermetrics

Bienvenido al curso de sabermetrics que iremos desarrollando en “Pitcheos Salvajes“.  La Sabermetría tuvo unos inicios difíciles, como cualquier revolución en cualquier ámbito.  Fueron unos locos que empezaron a escribir sobre números y béisbol, pero pocos los escuchaban, hasta que todo explotó el año de los Athletics y Moneyball, antes eran los scouts de la vieja escuela los que con las estadísticas básicas y el “ojo clínico” de estos.  Se consideraba que el béisbol era un arte antes que una ciencia.  Algunos se regían por patrones como la buena presencia en el plato, ser más alto o más bajo, el tipo de swing…  Y todo puede tener su valor, y seguro que alguno tiene, pero conocer los resultados de ese swing es mejor para el equipo que ver la belleza del mismo.  Si uno quiere entender en un par de horas lo que significa todo este movimiento para el deporte no puede perderse la película de “Moneyball.”

El curso de Sabermetrics empezará por los conceptos básicos para ir poco a poco adentrándonos en las estadísticas más complejas, espero que lo disfrutéis, y cualquier duda que tengáis no dudéis en preguntarla.  Intentaremos aportar algo de luz a la ciencia que modernizó Bill James, y que se explica en diferentes webs como Fangraphs o Baseball Prospectus.  Para ver números de la MLB no hay mejor web que Baseball Reference.

Capítulos del Curso de Sabermetrics

1.- Sabermetrics, ¿qué es? : Introducción al mundo de las Sabermetrics.

2.-Estadísticas Ofensivas Tradicionales: BA (Media de Bateo), TB (Bases Totales), SLG (Slugging), OBP (On Base Percentage) y %SB (Porcentaje de Bases Robadas).

3.-Estadísticas Defensivas Tradicionales: ERA (Earned Run Average), WPCT (Porcentaje de Victorias), IPS (Innings Pitcheados desde el Inicio), Ratio K/BB (Ratio Strikeouts/Base por Bolas) y DP por Temporada (número de Dobles Eliminaciones por Temporada)

4.- Épocas del béisbol, no todas son iguales. Sabermetrics: No en todas las épocas del béisbol se ha jugado igual.  No son lo mismo las Grandes Ligas de 1920 que la liga actual.  Muchas cosas han cambiado, los jugadores no son iguales, la manera de jugar es diferente, los campos no son los mismos… Lo que buscamos es una herramienta para comparar jugadores de diferentes épocas, para intentar discernir cual tuvo mejores números durante su época.  Sólo lo podemos hacer de forma numérica, porque entrar en otros campos ya es un ejercicio de ficción.

5.- Park Factors, influencia de los estadiosNo todos los estadios de béisbol son iguales, cada uno tiene unas características propias que lo convierten en único.  No es lo mismo batear en el Yankee Stadium, 112 Home Runs en 2017 que en AT&T Park de San Francisco, 86 Home Runs en el mismo año.  O en el estadio de los Colorado Rockies, Coors Field, mejor estadio para los bateadores según la media de los últimos 5 años, que, en el Citi Field de los Mets, mejor estadio para los pitchers con la media de los últimos 5 años.  Y para ver la influencia de este aspecto tan particular en el juego tenemos una estadística, los Park Factors (la influencia de los estadios en las estadísticas del jugador).  Es fácil entender que es más sencillo batear en Colorado que en el campo de los Mets, pero queremos cuantificar esta dificultad, y es lo que intentaremos hacer aquí.

 

*Y si quieres practicar aquí hay algunos Problemas de Sabermetrics.

 

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