topic 투수 피칭스탯 ERA 세이버메트릭스 WHIP FIP BABIP 탈삼진 피홈런 볼넷 |
elemental pitching stats: HR9 BB9 SO9 SO/BB
평균자책점ERA는 피칭스탯 중 대표적인 것이고 이런 것을 summary stats이라 합니다. 하지만 이런 summay stats은 세이버메트릭스의 발전과정에서, 대표적으로 2001년 보로스맥크라켄의 DIPS이론 이후 ERA는 투수 개인의 능력 이외의 것 즉 팀의 수비, 행운 같은 것의 영향을 많이 받고 있다는 것이 밝혀집니다.
참고포스트 - 피칭스탯의 혁명: 보로스 맥크라켄의 DIPS이론 [세이버메트릭스 키워드]
http://baseball-in-play.com/65
summary stats과 달리 HR9(9이닝당 피홈런) BB9(9이닝당 볼넷) SO9(9이닝당 탈삼진) 같은 것을 elemental stats이라 합니다. 이런 지표들은 상대적으로 투수 개인의 고유한 능력에 휠씬 더 많이 영향을 받습니다. 즉 투수의 능력을 평가하는데 좀더 객관적인 수단이 될 수 있습니다.
한때 -지금도 완전히 아니라고 할 순 없지만- [승리투수]라는 스탯이 투수의 대표적인 평가지표로 여겨지던 때가 있었습니다. 하지만 승리투수는 투수의 능력 뿐 아니라 타자의 득점지원에 영향을 많이 받습니다. 이후 평균자책점ERA가 좀더 중요하게 여겨지고 있습니다. 다저스에 간 류현진이 인터뷰마다 승리보다 ERA를 더 중요하게 여긴다고 말하는 것도 이런 변화의 결과일 겁니다.
하지만 평균자책점 역시 충분히 객관적인 지표가 되기엔 한계가 있다는 것입니다. HR/9 BB/9 SO/9 SO/BB 같은 지표들은 ERA에 비해 휠씬 제한적이고 사소한 것처럼 보입니다. 하지만 이런 지표들 역시 ERA와 기본적으로 같은 구조를 가집니다. ERA는 투수의 자책점ER을 9이닝 당으로 나눈 것이고 HR9 BB9 SO9 은 각각 피홈런, 볼넷허용, 탈삼진을 9이닝 당으로 나눈 것입니다. 그렇다면 투수의 자책점ER 과 피홈런, 볼넷허용, 탈삼진을 서로 비교했을 때 어떤 것이 투수의 능력을 더 잘 평가할 수 있는 것인가가 관건입니다.
보로스 맥크라켄의 DIPS혁명 이후, “타자의 방망이에 맞아 그라운드로 향한 타구 Batted Ball on In Play가 안타가 될 확율” 즉 흔히 BABIP이라 불리는 수치에 대한 분석을 통해 확인된 것은 투수의 자책점보다 HR BB SO 가 휠씬 더 투수이 능력을 잘 설명할 수 있다는 것이었습니다.
다음은 SO BB SO/BB HR 등 엘리멘탈 스탯과 ERA WHIP 같은 summay stats에 대해 투수 각각이 해마다 얼마나 꾸준하고 일관된 수준을 유지하는지에 대한 분석결과입니다. (팬그래프)
실제로 elemental stats 들이 summary stats에 비해 휠씬 더 통계적인 안정성을 가지고 있는 지표인 것을 알 수 있습니다.
Pitching Metric | Year-to-Year Correlation 1955-2012 |
SO/9 | 0.829 |
BB/9 | 0.688 |
K/BB | 0.674 |
FIP | 0.62 |
HBP/TBF | 0.513 |
WP/TBF | 0.474 |
HR/9 | 0.47 |
WHIP | 0.442 |
ERA | 0.409 |
하여 9이닝당 피홈런, 사사구, 탈삼진 지표는 아주 믿을만하다 여겨지는 9이닝당 자책점에 비해 전혀 하찮고 사소한 지표들이 아닙니다. 피홈런은 대략 25-30%, 사사구와 탈삼진은 35-40% 정도의 비중으로 ERA를 결정한다고 볼 수 있습니다.
21세기 이후의 피칭스탯은 그래서 평균자책점ERA 와 같은 summary stats 보다는 HR BB SO 같은 elementat stats을 기반해서 디자인되었습니다. HR BB SO에 통계적 가중치를 적용하여 계산하는 FIP:Fielding Indepentent Pitching Stats 같은 것이 대표적입니다. elemetal pitching stats에 기반하여 계산하는 ERA 대체지표들을 Component ERA 라고 부르기도 합니다.
최근 가장 흔하게 사용되는 ERA 대체지표인 FIP가 HR BB SO와 같은 elemental Pitching Stats에 기반하여 디자인된 Component ERA 타잎의 피칭스탯입니다. 다음과 같이 계산됩니다.
FIP = ((13*HR)+(3*(BB+HBP))-(2*K))/IP + constant
DIPS이론 기반의 elemental stats에는 또다른 장점이 있습니다. 상대적으로 작은 사이즈의 데이터만으로도 신뢰할만한 통계적 결과를 계산할 수 있기 때문입니다. 한 투수의 시즌별 ERA는 좀 들쭉날쭉합니다. 어떤 분석가들에 의하면 적어도 800이닝이나 1000이닝 정도의 기록이 쌓여야 ERA의 통계적인 신뢰성이 보장될 수 있다고 합니다. 반면 SO9 K/BB BB/9 같은 지표들은 그보다 휠씬 적은 이닝만으로 통계적으로 신뢰할만한 계산값을 얻을 수 있습니다.
이런 이유로 KBO의 외국인선수 영입처럼 다른 리그 출신의 투수의 기대성적을 예측하는데 ERA가 아닌 SO9 K/BB BB/9 같은 지표들이 많이 사용되는 것을 볼 수 있습니다. 충분히 많지 않은 투구이닝의 결과로 만들어진 ERA는 리그환경이 달라질 때 크게 요동칠 수 있습니다. 하지만 HR9 BB9 SO9 같은 지표는 ERA에 비해 리그환경의 영향을 휠씬 적게 받고, 적은 사이즈의 데이터만으로도 통계적으로 안정된 예측값을 기대할 수 있습니다.
'세이버메트릭스 도서관' 카테고리의 다른 글
타율도 아니고 타점도 아닌 새로운 지표, 득점생산성 RC와 XR - 세이버메트릭스 키워드7 (0) | 2015.02.02 |
---|---|
투수의 [구위]와 [제구력]에 대한 통계적 측정 가능성 - 세이버메트릭스 키워드6 (0) | 2015.02.02 |
피칭스탯의 혁명: 보로스 맥크라켄의 DIPS이론 - 세이버메트릭스 키워드4 (2) | 2015.02.02 |
빌리빈, OPS 그리고 오클랜드의 머니볼 MoneyBall - 세이버메트릭스 키워드3 (2) | 2015.02.02 |
야구통계의 2가지 원칙, 타율과 타점 애호가에 대한 작별 -세이버메트릭스 키워드2 (0) | 2015.02.02 |