최근 Fangraphs나 The Hardball Times 같은 세이버메트릭스 사이트들에 힘입어 소위 advanced stat 들이 유행하게 되었다. FIP, wOBA, WPA, UZR, tRA 등이 대표적인 예인데, 그 중에서도 특히 많이 쓰이고 있는 것이 바로 FIP 이다.

FIPFielding Independent Pitching의 약어로, 단어 안에 그 의미가 이미 드러나 있다. 즉 "수비와 무관한 투구 stat"이라는 것이다. 자세한 계산 방법은 뒤에서 알아보고, 우선 전통적인 stat의 문제점부터 살펴보자.

전통적으로 사용되는 투수의 stat으로는 W-L, ERA, WHIP 등을 꼽을 수 있겠다. W-L, 즉 승-패는 투수를 평가하는데 거의 아무짝에도 쓸모가 없는 상징적인 숫자에 불과하다. 투수가 아무리 잘 던져도 타선이 뒷받침해주지 않으면 투수는 절대로 승수를 쌓을 수가 없는 것이다. 즉 투수의 승수와 패수는 팀 전체의 합작품이지 투수의 능력을 나타내는 지표가 될 수 없다. (이런 별 의미없는 숫자가 Cy Young 상의 중요 기준이 되고 있는 듯하여 씁쓸하다...)

ERA와 WHIP의 경우는 승-패 만큼 단순하지는 않으므로.. 조금 더 들여다볼 필요가 있다. ERAEarned Runs Average, 즉 평균자책점을 의미한다. ("방어율"이라는 기존의 번역은 의미상 부적절하다.) 여기서 "자책점"은 투수에게 책임이 있는 실점을 의미한다. 즉, 에러 등으로 주자가 출루하지 않고 순전히 안타와 볼넷, 사사구, 보크 등으로 내준 점수를 의미하는 것이다. 그러면 투수가 자책점을 얼마나 내줬는지는 충분히 의미있는 지표가 될 수 있지 않을까? 세이버메트릭스의 답은 "Hell no... 절대 아니다..." 이다.


볼넷이나 사사구는 당연히 투수의 책임이고 여기에 이의를 제기하는 사람은 없다. (스트라이크존이 유난히 넓거나 좁은 특정 심판을 탓할 수도 있겠지만... 그건 통계의 범위를 벗어나는 통제불가능한 변수이므로 따지지 말자.) 논쟁의 핵심은 안타에 있다. 도대체 안타의 어디까지가 투수의 책임일까? 똑같은 타구에 대해서... 좋은 수비수는 공을 잡아서 아웃으로 처리할 수 있지만, 나쁜 수비수는 공을 못잡고 안타로 만들어 버린다. "자책점"의 빌미가 된 안타 중에는 인간의 능력으로는 어쩔 수 없는 아주 잘 맞은 진짜 안타들도 있겠지만, 수비수의 형편없는 수비로 인해 안타가 되어버린 운 좋은 타구들도 제법 들어 있을 수 있는 것이다. 따라서, 안타의 발생 확률은 투수 뒤에 서 있는 수비수들의 수비 능력에 종속되게 되고, 결국 안타를 포함하는 stat으로 투수의 능력을 정확히 평가하기는 어렵다는 결론이 나오게 된다.

WHIPWalks and Hits per Innings Pitched의 약어이다. 우리말로 뭐라고 번역하는 지는 잘 모르겠다. 계산식은 (BB+H)/IP로 매우 단순하다. 투수가 한 이닝에 주자를 얼마나 내보내는지를 볼 수 있다고 해서 한때 각광받던 stat이었다. 그러나, 위의 ERA와 마찬가지로 WHIP도 피안타 수가 직접적으로 결과값에 영향을 미치는 구조를 가지고 있고, 따라서 안타의 수비 종속성에 대한 같은 논리를 통해 투수의 능력을 정확히 평가하기에는 부족하다는 결론을 얻게 된다.

그럼 어떤 대안이 있을까? 세이버메트릭스 진영에서 가장 널리 쓰이고 있는 것이 바로 FIP 이다. 수비수들의 능력과 상관없이 오직 투수만이 관여하는 수치인 삼진, 볼넷(사사구 포함), 홈런 만으로 투수의 진짜 능력을 판별하는 공식을 만들어낸 것이다.

Tom Tango가 개발하고 이후 여러 사람의 손을 거쳐 개량된 FIP의 일반적인 공식은 다음과 같다.

FIP = (13*HR+3*(BB-IBB+HBP)-2K)/IP + 3.20

HR은 홈런, BB는 볼넷, IBB는 고의사구, HBP는 사구(데드볼), IP는 투구 이닝 수를 의미한다.
맨 끝의 3.20은 상수인데... FIP의 결과값을 ERA(또는 RA)과 유사한 스케일로 치환하기 위해 더해 주는 값이며, 이 값은 각 사이트에 따라 자체적으로 조금씩 다른 값을 쓰고 있다.

예를 들어... 박찬호의 전성기였던 1998년과 2000, 2001년 성적을 보자.
1998년: 15승 9패 3.71 ERA, 220 2/3 IP, 1.34 WHIP, 16 HR, 97 BB, 191 K, 1 IBB, 11 HBP
2000년: 18승 10패 3.27 ERA, 226 IP, 1.31 WHIP, 21 HR, 124 BB, 217 K, 4 IBB, 12 HBP
2001년: 15승 11패 3.50 ERA, 234 IP, 1.17 WHIP, 23 HR, 91 BB, 218 K, 1 IBB, 20 HBP


승-패와 ERA만 보면 2000년이 가장 좋았던 것 같이 보인다. WHIP를 본다면 2001년이 더 나은 것 같기도 하고.... 그럼 위의 공식에 따라 FIP를 구해 보면 어떨까?
1998 FIP = 3.87
2000 FIP = 4.24
2001 FIP = 4.02


오히려 1998년이 가장 좋은 것으로 나온다.

Fangraphs의 박찬호 페이지를 보면, FIP 값이 조금 다르게 되어 있다.
1998 FIP = 3.82
2000 FIP = 4.23
2001 FIP = 3.89


이렇게 값이 다른 이유는, Fangraphs가 상수로 3.20을 사용하지 않고 매 년 리그별 평균 실점(RA)을 가지고 적절한 상수를 계산하여 연도별로 조금씩 다르게 적용하고 있기 때문이다. 이렇게 조정된 FIP값을 쓰더라도, 1998년이 가장 좋았고 2000년이 가장 떨어진다는 점에는 변함이 없다.

그럼 왜 2000년의 ERA는 3.27로 가장 낮은데, FIP는 4.23 혹은 4.24로 편차가 크게 나타나는 것일까? 여러 가지 요인이 있을 수 있으나, 2000년의 BABIP(Batting Average on Balls In Play)가 .266으로 낮았다는 것을 생각해 볼 수 있다. 박찬호의 career 평균 BABIP는 .294이고, 이는 메이저리그 평균과 유사한 수치이다. BABIP가 특정한 해에 낮았다는 것은 타자들이 친 공이 유난히 야수 정면으로 가는 일이 많았다든지... 혹은 그 해 수비수들이 유난히 수비를 잘했다든지... 즉 "운"과 "동료들의 특별한 도움"이 작용했음을 의미한다고 볼 수 있다. BABIP에 대해서는 후에 따로 글을 쓰도록 하겠다. 반면 1998년 BABIP는 .298이었다. 이런 차이가 ERA와 FIP의 차이에 한 몫을 했을 것이다. (흥미로운 것은 2001년에도 그의 BABIP가 .266 이었다는 것이다. ERA와 FIP의 괴리에 대해 BABIP 한 가지 만으로는 설명하기 어렵다는 증거가 된다.)

혹 ERA와 FIP의 괴리 현상에 대해 더 많은 정보를 얻고 싶다면 괴리 현상의 대표 격으로 늘상 언급되는 Javier Vasquez에 대한 Fangraphs의 글을 참고하기 바란다.
Posted by FreeRedbird

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  1. milai83 2010.01.01 09:52 Address Modify/Delete Reply

    제가 세이버매트릭스에 왕초보이긴 하지만 박찬호 전성기는 97년도 부터죠. 그리고 BABIP가 낮다고 다 운이 좋았다고만 해석이 되나요? 실제 이게 낮으면 공의 구위가 좋다고도 볼수있는 수치로 알고 있는데요?

    1997 .250
    1998 .298
    1999 .312
    2000 .266
    2001 .266

    박찬호가 첫 풀타임 선발이 된후 1997~2001년까지 BABIP를 보면 약 275정도 되겠네요. 이때에 기준으로 본다면 오히려 98,99녀년이 운이 없었던거죠. 그런데 허리부상이후 나빠진 구위로 인해 오랜 기간 나쁜 성적을 올린 뒤 커리어를 보면서 97,00,01년이 운빨이 였다고 하는건 숫자 놀음의 한계를 보여주는거 같네요. 그리고 FIP를 보면 다음해 성적도 어느정도 예상할수 잇다고 하는거 같은데 바찬호의 경우 전혀 맞지도 않고요... 아마 박찬호 같은 유형의 투수들에겐 일반적인 FIP만으로는 설명 할수 없는 부분이 있을텐데 그거에 대해 어떻게 생각하시나요? 단지 운이 좋아 3년간 좋은 성적을 낸걸까요?

    1998년 박찬호가 시즌초에 허리부상을 당합니다. 그 후유증으로 시즌초 성적이 많이 안좋죠. 4~6월 BABIP가 약 .331이였고 7~9월은 .254정도 됩니다. 걍 박찬호에 대해 전후 사정 모르고 본다면 억세게 운이 안좋던 투수가 갑자기 운빨로 좋은 성적을 낸걸로 볼수 잇겟쬬. 하지만 당시 경기를 지켜보던 사람들은 박찬호가 허리에 대한 부담감을 떨치면서 작년(97년)과 같은 위력적인 공을 던진걸 알고 있습니다. 97년 BABIP가 .250이지죠.

    • BlogIcon FreeRedbird 2010.01.01 18:53 신고 Address Modify/Delete

      BABIP를 결정하는 요소로는 운, 구장 효과, 팀 동료들의 수비 실력, 그리고 투수 본인의 실력 등 여러 가지가 있습니다. BABIP가 낮았다고 단순히 운이 좋았다고 볼 수는 없습니다. 위의 요소들이 복합적으로 작용한 결과지요. Tom Tango 등의 연구결과에 의하면 BABIP에서 투수 자신의 영향력은 28% 정도라고 합니다. 문자 그대로의 "운" 뿐 아니라, 유리한 구장에서 뛰거나, 수비가 좋은 동료들과 함께 뛰는 것 역시 넓은 의미에서는 운이라고 말할 수 있겠지요.

      질문하신 부분에 대해 제 나름의 답을 드리자면 이렇습니다. 박찬호는 잘 던졌습니다. 그리고 운이 좋았고, 투수에게 유리한 구장을 홈으로 쓰면서 구장 덕도 보았습니다. 낮은 BABIP, 그리고 FIP로 나타나는 수치에 비해 상대적으로 좋았던 성적은 이러한 요인들이 복합적으로 만들어낸 결과물이라고 봅니다. 박찬호는 확실히 좋은 투수였습니다만, 당시 국내 언론에서 이야기하는 것처럼 사이영상 후보 감 까지는 아니었다고 생각합니다.

      참고로... 저는 박찬호 안티가 아닙니다. 아래 글을 보시죠. ^^
      http://birdsnest.tistory.com/78

      1998년이나 2000년의 박찬호 FIP를 가지고 제가 계산해보니 타격을 제외하고 둘 다 4 WAR 정도 나오는데요... 이정도면 2009 시즌 MLB 전체 투수 랭킹에서 20위권에 해당하는 성적입니다. 무척 좋은 성적이죠.


      구위가 좋은 것과 BABIP가 낮은 것은 약간 다른 문제입니다. Curt Schilling의 커리어 BABIP는 .304, Ben Sheets는 .306, Randy Johnson은 .302, Chris Carpenter는 .304로 모두 별로 낮지 않습니다. 구위 보다는 투수의 투구 스타일에 좀 더 영향을 받지 않나 생각되는데... 뚜렷하게 확립되거나 검증된 이론은 없습니다. 물론 특정 투수 개인의 커리어 내에서, 부상 등으로 인해 구위가 특히 많이 떨어지면서 안타를 많이 맞게 되는 일은 있을 수 있다고 생각 됩니다.

      FIP와 ERA, 그리고 BABIP에 대한 논란에 대해서는 아래 글 및 글에 달려있는 댓글들을 보시면 조금 더 도움이 되실 것입니다. 이미 camomile님과 좀더 자세히 토론을 벌인 바 있습니다.
      http://birdsnest.tistory.com/128

  2. 2010.08.26 16:54 Address Modify/Delete Reply

    비밀댓글입니다

    • BlogIcon FreeRedbird 2010.08.26 18:33 신고 Address Modify/Delete

      Park Factor는 얼마나 많은 변수를 고려하느냐에 따라 다양한 계산 방법이 존재합니다.

      비교적 단순한 방법을 하나 보겠습니다. Y를 Yankees의 홈경기 때 평균 점수 발생(홈팀 득점+원정팀 득점)이라고 하고, R을 Yankees의 원정경기 평균 점수 발생이라고 하면, AL이 14팀이고 14개의 구장이 있으므로 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

      (Y*14)/((Y+R*13))

      위의 식은 Yankees가 전체 AL 구장을 돌면서 득점/실점한 수준(분모)에 비해 홈에서만 전경기를 치른다고 했을 때의 득점/실점 수준(분자) 비율이 되겠지요.

      이제 이 식을 다음과 같이 변형합니다.

      ((Y*14)/((Y+R*13))+1)/2

      실제 시즌에서 홈경기와 원정경기가 절반씩이므로 이를 보정한 것입니다.

      여기에 regression을 해 줍니다. 샘플 사이즈가 작을수록 신뢰할 수 없는 데이터가 되므로, 계산시 반영 비율을 적당히 축소하는 것입니다. 이제 계산식이 아래와 같이 바뀝니다.

      1-(1-((Y*14)/((Y+R*13))+1)/2)*X

      여기에서 X가 regression을 위한 변수입니다. 1년간의 데이터라면 0.6, 2년간의 데이터라면 0.7, 3년은 0.8, 4년 이상은 0.9를 곱해 줍니다.

      여기까지의 계산식은 1을 중립으로 보았을 때의 값입니다. 100을 중립으로 놓는 경우도 많은데.. 결과값에 단순히 100을 곱해 주면 되겠죠.

      이 계산 방법은 아래 링크에 자세히 소개되어 있습니다.
      http://gosu02.tripod.com/id103.html

      득점 뿐 아니라 홈런이나 2루타 등에 대한 Park Factor도 같은 방식으로 계산이 가능합니다.

      ESPN의 Park Factor는 계산식이 좀 더 단순하게 되어 있는데요... 분모를 그냥 원정경기 득점 수준으로만 계산하고 있습니다. 바람직한 계산은 아니라고 생각하는데요... 이 숫자를 그대로 쓰더라도 단지 1년간의 데이터이므로 어느 정도 regression이 필요합니다. ESPN에 의하면 양키스타디움의 홈런팩터는 1.537 이므로 위 계산식에 의하여 1-(1-1.537)*0.6 = 1.322 가 조정 홈런 팩터가 됩니다. 여러 해의 데이터를 사용한다면 좀 더 신뢰할 만한 결과를 얻을 수 있겠지요. 참고로 Fangraphs는 5년간의 누적 데이터를 사용합니다.

      Park Factor는 진작부터 쓰고 싶었던 주제인데 시간이 잘 나지 않아서 다루지 못하고 있었습니다. 이 댓글을 조금 보강해서 아예 포스팅을 하도록 하겠습니다. 질문해주신 덕에 관련 글을 쓰게 되네요... 감사합니다. ^^

  3. 2010.08.27 13:33 Address Modify/Delete Reply

    비밀댓글입니다

  4. 위즈 2011.03.19 08:14 Address Modify/Delete Reply

    오랜만에 방문합니다.^^
    그동안 FIP에 대해 생각해본 것이 있어서 의견을 좀 나누고자..ㅎ;;
    FIP가 수비로 인한 부분을 배제한다고 했는데요. 만약 각각 다른 팀에 소속된 투수들이 아닌, 한 팀에 소속된 투수들간의 비교라면 평균자책점, whip, FIP가 어느 정도 비슷한 양상으로 나타나야 하지 않을까 생각해 보았습니다.

    흔히들 수비에는 기복이 없다고들 합니다. 1년 내내 같은 팀에서 로테이션에 속해 있었던 투수들은 대동소이한 수비지원을 받았다고 생각해도 무방할 듯 한데요. 그렇다면 위에 말씀드린 세 가지 지표가 비슷한 양상을 보여야 하지 않을까요? 적어도 순서 척도로 봤을때 대소 관계 정도는 맞아 떨어져야 하지 않을까 싶은데요.

    실제로 그 양상을 찾아봤을땐 제각각입니다. 그 양상이 어찌나오든, 평균자책점과 whip가 앞서 말씀드렸듯이 한 시즌 동안 같은 팀의 로테이션에서 뛰었던 투수들 간의 비교에는 의미가 있다는 생각이 드네요.

    • BlogIcon FreeRedbird 2011.03.22 14:21 신고 Address Modify/Delete

      비슷한 양상을 보인다는 것은 어떤 의미이신지요? 투수간 능력이 다르니 FIP는 투수마다 다를 수밖에 없고요. ERA나 WHIP도 마찬가지이겠지요. 혹시 E-F(ERA-FIP)를 말씀하시나요?

      예를 들어 같은 팀에서 뛴 선발투수라면(구원투수는 이닝수가 적어 부적당합니다) E-F가 유사해야 한다고 생각할 수 있습니다만, ERA를 결정하는 것은 수비나 구장 효과가 전부는 아니니까요. BABIP의 변동이라든지(여기에는 운이 많이 개입되지요), 투수 본인의 그라운드볼 성향 같은 것도 영향을 미치게 됩니다. 그러니 반드시 같은 팀이라고 유사한 E-F 값을 가지리라는 보장은 없습니다.

  5. 위즈 2011.03.22 16:47 Address Modify/Delete Reply

    답변 감사드립니다. 제가 글 재주가 없다보니 명확히 전달이 안되었네요.^^
    제가 말씀드린 것은 FIP가 수비로 인한 부분을 배제하는데 의의가 있으니 같은 팀에 소속된 투수들끼리의 비교에서는 굳이 수비로 인한 부분을 배제할 필요가 없지 않겠냐하는 것이었습니다. (물론 말씀하신대로 로테이션에 속해있는 투수들 간의 비교에서요.)

    비슷한 양상을 보여야 한다는 것은 만약 한 팀의 1선발에서 5선발 쪽으로 갈수록 ERA가 높게 나왔다면, FIP도 이와 비슷하게 1선발에서 5선발 쪽으로 갈수록 높게 나와야 하지 않냐는 것이지요.

    • BlogIcon FreeRedbird 2011.04.04 14:03 신고 Address Modify/Delete

      답변이 늦었네요. ^^ 리그 전체로 보면 ERA와 FIP는 물론 비례합니다. 말씀하신 부분은 같은 팀의 선발투수 5명인데... 5 라는 숫자는 통계적으로 거의 무의미한 작은 표본이므로 5명에게 항상 일정한 경향이 나타나기를 기대하는 것은 무리인 것 같습니다. 그리고 위의 답변에서 말씀드렸듯이 Batted Ball의 운명에는 수비만 개입하는 것이 아니라 투수 개개인의 "운"이 많이 작용하고요. 얼마나 그라운드볼을 많이 유도하느냐에 따라 수비에 대한 의존도도 달라지기 때문에, 같은 팀이라고 해서 수비를 반영하거나 하지 않거나 마찬가지의 결과를 얻을 것이라고 기대하기는 어렵습니다.

  6. BlogIcon aslkjdqwe 2011.09.28 21:56 신고 Address Modify/Delete Reply

    맷 케인, 바스케스, 글래빈, 매덕스, 모로우등은 FIP을 신봉하는 사람들 입장에선 달갑지 않겠네요. FIP의 단점을 메꾼다고 만든 tRA나 SIERA 역시 FIP과 마찬가지로 예외적인 선수들을 배척하네요. 예외가 이렇게 많아서야...좋은 FIP이 좋은 결과(ERA,RA)를 만드는 데 도움이 되는 건 맞지만 여전히 놓치는 게 너무 많은 스탯이란 건 변함이 없는 것 같네요.

    • BlogIcon FreeRedbird 2011.09.28 23:39 신고 Address Modify/Delete

      말씀하신 투수들은 모두 FIP의 예외적인 투수들에 해당하고요. 하지만 달갑지 않다기보다는 FIP 이외에도 더 고려해 주어야 할 것이 있다는 것을 일깨워주는 존재들이라고 생각합니다. 투수는 여러 스탯을 이용해서 평가를 하는 것이 더 좋겠지요. 애초에 투수를 수비나 운으로부터 완전히 분리하는 것이 불가능하기에, 어떻게 평가를 하더라도 약간의 사각지대는 생길 수밖에 없습니다.

      하지만 FIP가 놓치는 게 많다는 말씀에는 동의하기가 어려운데요. 인플레이된 타구를 통째로 제외한다고 해도 놓치는 것은 그다지 많지 않습니다. 아래 링크의 두 번째 표를 보시죠.
      http://www.fangraphs.com/blogs/index.php/new-siera-part-four-of-five-testing/

      업그레이드 된 SIERA가 RMSE 1.04로 가장 우수하고요. kwERA가 1.05, xFIP와 bbFIP가 1.06, FIP가 1.12 입니다. ERA는 1.29죠. 당연히 ERA보다 더 후진 스탯은 비교대상에 없습니다. (ERA의 단점을 보완하고자 계속 새로운 지표를 개발하는 것인데 ERA보다도 못하다면 존재 의미가 없죠.)

      간단하면서도 효율적이라는 면에서 FIP는 매우 우수한 스탯입니다. 심지어 홈런조차 빼버리고 삼진과 볼넷만으로 계산하는 kwERA(이름은 ERA지만 이것은 FIP의 컨셉에 가까운 스탯입니다)가 훨씬 복잡한 SIERA와 거의 같은 수준의 정확도를 가지고 있다는 것은 의미심장하다고 생각됩니다.

      kwERA와 bbFIP에 대해서는 시즌이 끝나는 대로 별도 포스팅하도록 하겠습니다.

  7. 쵱휴여 2012.04.26 16:23 Address Modify/Delete Reply

    좋은글 잘 보았습니다.

    한가지 궁금한게 있는데 FIP를 구할 때 홈런이 들어가는데 홈런중에서 인사이드 파크 홈런은 포함인가요? 제외인가요?

    나름 검색을 해보기는 했는데 잘 모르겠네요~

    기본적으로 빠지는게 FIP의 이념상 맞겠지만, 포함된다면 그 빈도가 낮아 유의미하지 않다고 판단해서 일것 같긴 합니다.

    • BlogIcon FreeRedbird 2012.04.26 17:44 신고 Address Modify/Delete

      인사이드파크 홈런을 제외하고 FIP를 산출하는 것을 본 적은 없는 것 같습니다. 빠지는 게 정확하겠지만, 말씀하신 것처럼 발생 횟수가 워낙 작기 때문에, 큰 문제는 없을 듯 합니다.

  8. BlogIcon aslkjdqwe 2012.05.06 21:15 신고 Address Modify/Delete Reply

    오늘 프로야구를 보다 문득 궁금한 점이 생겼습니다.
    오늘 심수창 선수가 3이닝 동안 11피안타(1피홈런)으로 부진했는데
    "상대 타자의 컨디션이 유독 좋았다."
    "잡을만한 타구도 있었지만 잡지 못했다."
    "유독 빈공간을 향하는 타구가 많았다."
    라는 식으로 변명한다면 어떤 식으로 답해야할까요?
    합리적인 변명인 거 같기도 하고 이건 좀 아닌 거 같기도하고...
    어중간하게 BABIP니 FIP이니 알게 돼서;;

    • BlogIcon FreeRedbird 2012.05.07 01:52 신고 Address Modify/Delete

      그런 주장은 진짜일 수도 있습니다. 11피안타의 타구의 질을 보는 방법도 있는데.. 이를테면 라인드라이브 타구가 대부분이었다 라고 한다면 운이 없다기보다 공이 별로였을 가능성이 높겠지요. 어쨌든, 한 경기만 가지고 판단하기는 조금 어려울 수도 있습니다. 이후의 경기들에서 잘 던진다면 그런 주장대로 정말 "유독 빈공간을 향하는 타구가 많았"을 가능성이 높고요. 그렇지 않고 매 경기 난타당한다면 그냥 그게 실력인 것이지요. BABIP가 투수의 실력과 별 상관이 없이 대체로 비슷하게 나타난다 라는 것은 일정 이상의 실력을 가진 투수들(미국으로 치면 메이저리거 급)에게만 해당하는 이야기입니다.

  9. 2012.08.18 15:04 Address Modify/Delete Reply

    비밀댓글입니다

    • BlogIcon FreeRedbird 2012.08.19 01:29 신고 Address Modify/Delete

      네. 다른 지구 구장에서도 충분히 많은 경기를 치르기 때문에, 1로 가정하셔도 큰 차이가 없습니다.

  10. asd 2012.10.17 14:02 Address Modify/Delete Reply

    가령 어떤 선수가 9이닝 3볼넷 3탈삼진 완봉승을 거뒀다고 친다면 이 선수는 운이 억세게 좋았던 것인가요? (잘 맞은 타구가 거의 없고요.)

    • BlogIcon FreeRedbird 2012.10.18 00:57 신고 Address Modify/Delete

      그럴 가능성이 있지만 반드시 그렇다고는 할 수 없죠. 원인으로 꼽을 수 있는 것들은..

      1) 운이 좋았다.
      2) 팀 수비력이 매우 뛰어나서 안타성 타구도 다 아웃으로 처리되었다.
      3) Matt Cain처럼 대부분의 투수에게는 없는 특별한 BABIP 관리 능력을 가지고 있다.

      정도인 것 같습니다. 해당팀의 시즌 수비 지표 및 그 투수의 커리어 스탯을 보면 2번과 3번을 판단할 수 있으므로, 2번도 아니고 3번도 아니라면 운이 좋았다고밖에 할 수 없겠지요.