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Predicciones de los bateadores en la MLB en 2016

TEMPORADA REGULAR

Predicciones de los bateadores en la MLB en 2016

Predicciones de los bateadores en la MLB en 2016

Patrick Smith

Getty Images

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...

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