Predicciones de los bateadores en la MLB en 2016
Con la temporada regular en 2016 a la vuelta de la esquina, es interesante ver cuáles son los pronósticos ofensivos en la Major League Baseball.
“El futuro no es ya lo que solía ser.” Arthur C. Clarke (1917-2008).
¿Qué son las predicciones? Conocer con los datos pasados lo que harán los jugadores durante la siguiente temporada, todo de forma teórica. Después en el mundo real los números pueden variar, ya que hay muchas circunstancias del juego que no podemos controlar: desde las lesiones a los problemas personales, pasando por el feeling del equipo o la buena relación con el entrenador. Muchísimos factores influyen en el rendimiento, así que esto únicamente es un ejercicio teórico. También podríamos definir las proyecciones como un entretenimiento para los aficionados, aquí haré referencia a las que se acaban de publicar en Fangraphs, pero hay muchísimas otras páginas web que nos dan sus propios pronósticos.
¿Cómo se calculan? En cada lugar lo realizan de forma diferente, pero podríamos dar algunos apuntes:
-Los datos pasados nos dan una idea de lo que puede ocurrir en el futuro, a más información más posibilidad de acertar. Es más "fácil" predecir un jugador que lleva 10 años en las Ligas Mayores que uno que llega de un equipo AAA.
Ejemplo: si un jugador lleva 5 años en la MLB, consiguiendo 10 Home Runs por temporada probablemente la próxima conseguirá de 7 a 13 HR, si otro jugador que también lleva 5 años en la liga lleva una media de 10 Home Runs, pero su distribución ha sido: 5, 20, 3, 15, 7 HR por temporada, será mucho más difícil predecir lo que hará ese año ya que es un jugador irregular. En un mundo ideal conseguiría 10 HR, pero como no estamos en ese, el abanico de probabilidades es más amplio. Con estos números su Desviación Standard es de 7, el abanico estaría entre 3 y 17 Home Runs, y lo complicado es buscar cual será el número que se acerque más a la realidad.
-Adecuar el peso de cada parámetro: Conocer el peso que tienen datos como la edad del jugador (los jugadores tienen unos años de mejores resultados y después van empeorando con la edad, es diferente en un pitcher que en un bateador, existen excepciones...), su WAR (las victorias extras que da este jugador al equipo si juega él y no juega otro jugador), el número de Home Runs, los Hits, las veces que ha llegado a primera base, las carreras impulsadas... Pongamos un par de ejemplos totalmente inventados:
*Jugador de 32 años: se ha visto que los jugadores a esta edad aumentan un 5% de WAR respecto al año anterior, el número de Home Runs baja un 3% respecto al año anterior, los Strike Outs aumentan un 5%...
*Jugador que lleva 30 bases robadas por temporada y 7 temporadas en la Liga: se ha visto que únicamente un 8% de jugadores con estas características consigue robar 30 o más bases por temporada, un 80% roba de 20 a 25 bases y el 12% restante de 26 a 29 o menos. Entonces podríamos mojarnos en un 80% de posibilidades que este jugador robará de 20 a 25 bases.
La tabla de Fangraphs para los primeros 30 jugadores, ordenados por su WAR sería esta:
Name | Team | G | H | HR | R | RBI | SO | HBP | SB | AVG | OBP | SLG | OPS | WAR |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Mike Trout | Angels | 153 | 171 | 37 | 115 | 122 | 154 | 9 | 14 | .299 | .397 | .575 | .973 | 8.3 |
Bryce Harper | Nationals | 152 | 169 | 39 | 105 | 136 | 131 | 5 | 6 | .310 | .430 | .602 | 1.032 | 7.9 |
Josh Donaldson | Blue Jays | 153 | 173 | 35 | 123 | 111 | 123 | 6 | 5 | .290 | .371 | .536 | .907 | 7.5 |
Andrew McCutchen | Pirates | 155 | 175 | 24 | 92 | 104 | 121 | 10 | 15 | .305 | .405 | .514 | .919 | 7.0 |
Manny Machado | Orioles | 154 | 185 | 30 | 116 | 102 | 104 | 3 | 13 | .296 | .360 | .502 | .862 | 6.9 |
Buster Posey | Giants | 140 | 168 | 20 | 80 | 88 | 59 | 5 | 2 | .312 | .379 | .481 | .860 | 6.8 |
Carlos Correa | Astros | 150 | 166 | 28 | 104 | 99 | 113 | 7 | 23 | .286 | .367 | .509 | .876 | 6.7 |
Giancarlo Stanton | Marlins | 136 | 146 | 41 | 106 | 119 | 160 | 4 | 5 | .285 | .380 | .592 | .972 | 6.6 |
Kris Bryant | Cubs | 154 | 154 | 33 | 97 | 112 | 186 | 12 | 14 | .269 | .367 | .517 | .885 | 6.4 |
Paul Goldschmidt | Diamondbacks | 156 | 176 | 33 | 98 | 124 | 146 | 3 | 16 | .309 | .416 | .564 | .980 | 6.4 |
Joey Votto | Reds | 150 | 164 | 24 | 94 | 109 | 120 | 5 | 6 | .311 | .443 | .517 | .960 | 6.3 |
Miguel Cabrera | Tigers | 141 | 173 | 28 | 95 | 110 | 92 | 4 | 1 | .329 | .424 | .563 | .986 | 6.1 |
Lorenzo Cain | Royals | 137 | 169 | 15 | 75 | 75 | 101 | 8 | 27 | .307 | .360 | .465 | .825 | 5.9 |
Anthony Rizzo | Cubs | 155 | 166 | 33 | 99 | 115 | 106 | 17 | 10 | .287 | .385 | .529 | .914 | 5.6 |
Jason Heyward | Cubs | 155 | 174 | 17 | 107 | 79 | 106 | 7 | 22 | .282 | .362 | .429 | .790 | 5.5 |
Joe Panik | Giants | 137 | 170 | 10 | 85 | 69 | 55 | 5 | 5 | .310 | .373 | .445 | .818 | 5.5 |
Troy Tulowitzki | Blue Jays | 134 | 151 | 22 | 76 | 88 | 108 | 6 | 4 | .296 | .363 | .486 | .849 | 5.4 |
Mookie Betts | Red Sox | 154 | 191 | 20 | 117 | 81 | 84 | 3 | 27 | .300 | .363 | .486 | .849 | 5.4 |
George Springer | Astros | 142 | 149 | 28 | 115 | 94 | 150 | 12 | 25 | .273 | .368 | .496 | .864 | 5.3 |
Matt Carpenter | Cardinals | 154 | 166 | 22 | 120 | 81 | 131 | 8 | 5 | .276 | .374 | .471 | .845 | 5.3 |
Robinson Cano | Mariners | 155 | 187 | 21 | 89 | 90 | 91 | 5 | 5 | .306 | .370 | .474 | .844 | 5.2 |
Kyle Seager | Mariners | 156 | 160 | 25 | 83 | 95 | 100 | 7 | 5 | .269 | .343 | .461 | .805 | 5.2 |
Addison Russell | Cubs | 151 | 141 | 16 | 78 | 78 | 141 | 7 | 8 | .268 | .339 | .437 | .776 | 5.2 |
A.J. Pollock | Diamondbacks | 153 | 193 | 15 | 106 | 77 | 104 | 3 | 30 | .304 | .353 | .454 | .807 | 5.1 |
J.D. Martinez | Tigers | 154 | 168 | 36 | 99 | 116 | 168 | 5 | 5 | .285 | .350 | .537 | .887 | 5.0 |
Starling Marte | Pirates | 150 | 170 | 19 | 78 | 87 | 128 | 22 | 32 | .288 | .349 | .468 | .817 | 5.0 |
Nolan Arenado | Rockies | 152 | 180 | 37 | 103 | 112 | 100 | 3 | 5 | .294 | .338 | .556 | .894 | 4.9 |
Alex Gordon | Royals | 153 | 156 | 18 | 77 | 88 | 130 | 13 | 5 | .276 | .371 | .445 | .816 | 4.8 |
Anthony Rendon | Nationals | 143 | 160 | 18 | 101 | 78 | 106 | 7 | 12 | .285 | .363 | .456 | .820 | 4.8 |
Travis d'Arnaud | Mets | 125 | 133 | 22 | 73 | 81 | 91 | 4 | 1 | .280 | .345 | .486 | .832 | 4.8 |
Observando la tabla de estos jugadores, no de todos los de la liga, y de forma teórica podemos decir:
-Home Runs: parece que este año el que mandará más bolas fuera del campo será Giancarlo Stanton (41), muy cerca andará Bryce Harper (39), Notan Arenado (37) y Mike Trout (37).
-Strike Outs: Los dos jugadores que se llevarán menos Strike Outs serán ambos de los Giants: Joe Panik y Buster Posey, ambos con 55. El de “gatillo más fácil”: Kris Bryant, 186 Strike Outs.
-HBP (Hit By Pitch): El tipo que será más veces golpeado por el pitcher será Starling Marte (22), seguido de Rizzo con 17. No sé si esta estadística tiene más relación con su capacidad de bateo o con lo bien que caen a los Pitchers.
-Robar Bases: Sterling Marte será el que más robará, 32 y por ese motivo, no debe caer muy bien a los pitchers. Después AJ Pollock que puede robar hasta 30.
-OBP: Joey Votto .443 el que más se embasará, le sigue Harper con .430
-SLG: Harper con .602 y Stanton con .592.
-OPS: Harper es el único que supera el mil, 1.032 seguido por Miguel Cabrera con .986
-WAR: Que muchas veces coincide con los MVP, este año tenemos a Trout de favorito (8.3), seguido de Harper (7.9), Donaldson con 7.5 y en cuarto lugar McCutchen (7)
Veremos lo que ocurre, pero de todos es conocido que la realidad siempre supera la ficción –en esta ocasión los cálculos matemáticos-. Al final de temporada volveremos por aquí, para ver lo que han acertado y lo que han fallado.
Para entrar más en este mundo os recomiendo esta página: Baseball Projection Project , de momento no están las predicciones del 2016, pero supongo que se publicarán durante las próximas semanas. Y si alguien está más interesado en este tema, en algún aspecto en concreto que me mande un Tweet o deje un comentario al final del artículo.
La próxima semana hablaremos de los Pitchers...