Linear Weight, el peso de cada jugada

En 1920, Ferdinand Cole Lane, empezó a estudiar el peso de cada uno de los Hits en la consecución de carreras en un partido de béisbol, lo llamó Linear Weight, el peso de cada jugada, y nos define la influencia de cada jugada en la consecución de carreras, y como sabemos el conseguir carreras nos da victorias.  «El béisbol piensa de forma prehistórica.  Tu objetivo no debería ser comprar jugadores. Tu objetivo debe ser comprar victorias. Para comprar victorias, debes comprar carreras.» (Moneyball).

El concepto es sencillo, ¿que probabilidades me da llegar a primera base de conseguir una carrera?  ¿Y si llego a segunda? ¿Y una base por bolas?  Por ejemplo, se vio que cuando los un equipo consigue un hit y llega a primera base, un 47% de las veces el equipo consigue una carrera. Sabiendo que una carrera vale 1, llegar a primera base tendrá un valor de 0,47 carreras. Cuando un jugador consigue un doble, en un 78% de las ocasiones se consigue una carrera, por tanto, un hit a segunda base tiene un valor de 0,78.  Y, ¿cuanto valdrá un Home Run?  Lo lógico sería pensar que 1, pero no, su valor es de 1,4.  El motivo, muchas veces un Vuelacercas se consigue con jugadores en base, por lo que nos da más de una carrera.

Eso nos podría ayudar a comprender algo mejor la nueva cultura del «Home Run o Nada» de muchos jugadores.  Cada vez que un jugador es eliminado el equipo pierde un 33,3% de probabilidades de conseguir una carrera (3 jugadores eliminados y tu posibilidad de anotar carreras es del 0% (33,3 * 3)).  Si un jugador tiene cinco AB, en cuatro es eliminado, pierde 133,3% de probabilidades de conseguir carreras, en su quinta aparición consigue un Home Run, 140% de probabilidades de carrera, su ganancia es del 6,7%, que parece poco, pero se juegan 162 partidos…

Te puede interesar nuestro Curso de Sabermetrics

La primera fórmula fue sencilla, creada en 1920 por Ferdinand Cole Lane, y fue evolucionando hasta esta de George Lindsey de 1963:

Batting Runs = (0,41 * 1B) + (0,82 * 2B) + (1,06 * 3B) + (1,42 * HR)

Esta temporada Mike Trout ha llegado con Hit a primera base 80 veces, a segunda 24, a tercera 4 y ha conseguido 39 Home Runs.  Por tanto, ha dado al equipo: (0,41*80) + (0,82*24) + (1,06*4) + (1,42 * 39) = 112,1 carreras.  Esa temporada Mike Trout anotó 101 carreras.

La fórmula basada en el Linear Weight ha ido avanzando en los últimos años, hasta llegar a esta de Thorn y Palmer:

Batting Runs = (0,47 * H) + (0,38 * 2B) + (0,55 * 3B) + (0,93 * HR) + [0,33 * (BB + HBP)] – [ABF * (AB – H)]

Como vemos en esta fórmula le dan peso al Hit, no al single, también entran en la ecuación las bases por bolas, las veces que el bateador es golpeado por el pitcher y el número de At Bats (cuanto más juegues más produces para el equipo).  Aparece un nuevo número, el ABF (League Batting Factor), que varia de temporada a temporada, dependiendo si se consiguen más o menos carreras ese año. Por ejemplo, en 1901 fue de 0,243 y en 2008 fue de 0,283.

También podemos medir el Linear Weight de los pitchers.  La estadística principal que nos da el valor de los pitchers es conocer su ERA (Earned Run Average), las carreras que conceden cada 9 innings.  La fórmula de ERA es:

ERA = (Earned Runs (ER) * 9)/ Innings Pitched

Tenemos dos pitchers en un equipo con idéntico ERA, pero queremos saber cual de los dos tiene más valor para el equipo.  Eso nos lo dará el número de innings que ha lanzado el jugador, un jugador con un ERA bajo que lanza más tendrá más valor para el equipo, mientras que un jugador con un ERA alto será peor para el jugador.  Para ver el impacto de todos estos factores creamos la fórmula.

Pitching Runs = {Innings lanzados * (ERA de la Liga – ERA del Pitcher)} / 9

Si el ERA medio de la competición es 3,5 y del pitcher 3 el Pitching Runs será positivo, mientras que si el ERA del pitcher fuera de 4 el Pitching Run sería negativo.  A más Inning lanzados más influencia en el juego.

Tras todas estas fórmulas, basadas en el Linear Weight, lo básico es conocer los componentes de cada una de las fórmulas para conocer que nos mide cada una de ellas, y tener unas ideas claras.

-No todas las jugadas valen lo mismo para el equipo, no es lo mismo un doble que un single, ni una base por bolas que un single…

-Los jugadores que juegan más tienen más impacto en el juego, por lo que mirar los números fríos no es suficiente.  Si un jugador tiene una media de bateo de .270 y otro de .300 no es necesariamente mejor el primero que el segundo, si el primero tiene 500 apariciones en el plato y el segundo 100, ha producido más para el equipo el primero que el segundo.  Un jugador lesionado o que no juega no tiene tanto valor como el que juega.  Por eso los jugadores que juegan más partidos o que se lesionan poco tienen un plus de calidad ante jugadores que con números porcentuales de «box score» parecen mejores.

-En los pitchers tienen valor los que juegan mejor que la media, si uno está lanzando peor que la media y lanza mucho está perjudicando al equipo.

En resumen, las Linear Weight sirven para conocer el peso de cada jugada en un partido de béisbol, y eso lo volcamos en las estadísticas del jugador para conocer el peso que tiene este en las victorias del equipo.