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1. WAR (Wins Above Replacement)
야구 선수의 전반적인 가치를 나타내는 지표 중 하나로, 해당 선수가 팀에 기여한 승리의 수를 대체 선수(Replacement-level player)에 비해 얼마나 더 많은지를 표현합니다.
예를 들어, WAR이 5.0인 선수는 대체 선수보다 5승을 더 가져다 주었다는 것을 의미합니다.
2. wOBA (Weighted On-Base Average)
타자의 공격 능력을 평가하는 지표 중 하나로, OBP (출루율)와 비슷한 개념이지만, 모든 타격 결과가 동일한 가치를 갖지 않는다는 점을 반영하여 계산됩니다.
예를 들어, 2루타는 1루타보다 더 가치가 있으며, 홈런은 그보다 더 가치가 있습니다. wOBA는 이러한 각 타격 결과의 가치를 적절히 반영하여 계산됩니다.
3. FIP (Fielding Independent Pitching)
투수의 성능을 평가하는 지표 중 하나로, 투수가 직접 통제할 수 있는 결과 (삼진, 볼넷, 사구, 홈런)만을 기반으로 했을 때의 예상되는 평균자책점(ERA)을 나타냅니다. 이 지표는 수비나 행운의 요소를 최대한 배제하고, 투수 자신의 성능만을 중점적으로 평가하려는 의도에서 만들어졌습니다.
FIP는 투수가 평범한 수비 능력을 가진 팀을 뒤에 둔다고 가정하고 계산되므로, 실제 ERA와는 차이가 있을 수 있습니다. 그러나 FIP가 ERA보다 미래의 성능을 예측하는 데 더 나은 지표라고 여겨지는 경우가 많습니다.
공식:
FIP의 기본 계산 공식은 다음과 같습니다:
FIP=[13(HR)+3(BB+HBP)−2(k)/IP]+C
여기서 각 변수는 다음과 같습니다:
- HR: 허용 홈런의 수
- BB: 볼넷의 수
- HBP: 사구 (Hit By Pitch)의 수
- K: 삼진의 수
- IP: 투구 이닝 수
- C: FIP 상수 (ERA와 FIP의 리그 평균을 조정하는 상수; 리그와 시즌에 따라 다름)
공식을 보면 홈런, 볼넷, 사구에는 양의 가중치가, 삼진에는 음의 가중치가 부여되어 있음을 알 수 있습니다. 이는 홈런, 볼넷, 사구가 투수에게 불리한 결과이고, 삼진이 투수에게 유리한 결과라는 것을 반영한 것입니다.
FIP 상수 C는 FIP를 ERA와 비슷한 스케일로 조정하기 위해 사용됩니다. 이 상수는 각 시즌과 리그의 평균 FIP와 평균 ERA에 따라 달라질 수 있습니다.
4. xFIP (Expected Fielding Independent Pitching)
FIP의 변형된 형태로, 투수의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. xFIP는 FIP와 유사하게 투수가 직접 통제할 수 있는 결과만을 기반으로 하지만, 허용 홈런의 수 대신에 '예상 홈런'을 사용합니다. 여기서 '예상 홈런'은 투수의 플라이볼 비율과 리그의 평균 홈런/플라이볼 비율을 기반으로 계산됩니다.
이러한 접근 방식의 핵심 아이디어는 홈런 허용률이 상대적으로 변동성이 크고, 한 시즌 내에서 투수의 홈런 허용률이 일시적으로 높거나 낮을 수 있다는 것입니다. xFIP는 이러한 변동성을 줄이기 위해 플라이볼 비율과 리그의 평균 홈런/플라이볼 비율을 사용하여 홈런의 수를 '정규화'합니다.
5. UZR (Ultimate Zone Rating)
야구 수비 선수의 수비 능력을 평가하는 지표 중 하나입니다. 이 지표는 수비 선수가 수비 포지션에서 예상되는 플레이보다 얼마나 더 많은 (또는 적은) 아웃을 만들었는지를 측정합니다. 다시 말해, UZR는 선수가 포지션에서 플레이해야 할 기대치에 비해 얼마나 더 좋은 (또는 나쁜) 수비 능력을 보였는지를 나타냅니다.
UZR는 여러 구성 요소를 기반으로 계산되며, 각 구성 요소는 포지션과 타격 방향 (예: 라인 드라이브, 그라운드볼, 플라이볼 등)에 따라 다릅니다.
계산 방식:
UZR의 계산은 매우 복잡하며, 아래는 간략한 설명입니다:
1. 영역별 아웃 확률: 특정 포지션의 선수가 장애물 없이 플레이할 수 있는 영역이 정의됩니다. 그 후, 각 영역에 타격된 공이 아웃으로 변환되는 확률이 계산됩니다.
2. 영역별 플레이: 선수가 플레이한 각 영역의 아웃 확률과 비교하여 선수가 만든 실제 아웃의 수를 계산합니다.
3. UZR: 선수가 만든 아웃의 수와 기대 아웃의 수와의 차이를 바탕으로 UZR을 계산합니다. 양수 값은 선수가 평균 수비 선수보다 더 많은 아웃을 만들었다는 것을 의미하며, 음수 값은 그 반대를 의미합니다.
4. UZR/150: UZR을 150 경기에 정규화한 지표입니다. 이는 선수의 수비 능력을 일정한 기간 동안 비교하려는 의도에서 사용됩니다.
UZR는 고도의 데이터 분석을 바탕으로 계산되므로, 모든 상황과 변수를 고려하는 정확한 공식은 매우 복잡합니다. 위의 설명은 UZR의 기본 개념과 계산 방식에 대한 간략한 개요를 제공하는 것입니다. UZR의 계산에는 고도의 통계 기술과 기록 데이터가 필요합니다.
6. BABIP (Batting Average on Balls in Play)
타자나 투수의 성적을 평가할 때 사용하는 통계적 지표 중 하나입니다. BABIP는 타구가 장애물 없이 (즉, 홈런이나 삼진 등을 제외한 상태에서) 경기장 내에 떨어졌을 때 그 타구가 안타로 이어질 확률을 나타냅니다.
BABIP는 타자의 능력, 투수의 능력, 수비의 능력, 그리고 운의 요소가 복합적으로 반영되는 지표입니다. 통상적으로 타자나 투수의 BABIP는 시즌마다 큰 변동성을 보이는데, 이는 BABIP에 운의 요소가 크게 작용하기 때문입니다. 그러나 일정한 기간 동안 꾸준히 높은 BABIP을 기록하는 타자는 타구 능력이 뛰어나다고 판단될 수 있습니다.
공식:
BABIP=H-HR / AB−K−HR+SFH−HR
여기서 각 변수는 다음과 같습니다:
- H: 안타 수
- HR: 홈런 수
- AB: 타수
- K: 삼진 수
- SF: 희생 플라이 수
이 공식은 타자에게 적용될 때와 투수에게 적용될 때 모두 사용됩니다. 투수의 경우, 상대 타자에 의해 생성된 BABIP를 평가하는 데 사용되며, 이는 투수의 성적 평가 뿐만 아니라 그의 뒤를 지키는 수비진의 능력 평가에도 활용됩니다.
7. LOB% (Left On Base Percentage)
투수가 대면한 주자 중 몇 퍼센트를 루상에 남겨두었는지 나타내는 통계 지표입니다. 다시 말해, 투수가 경기 도중 허용한 주자들 중 얼마나 많은 주자들이 득점하지 못하고 루상에 남아 있었는지를 보여주는 수치입니다.
높은 LOB%는 투수가 스트레스 상황에서 (예: 루상에 주자가 있는 상황) 잘 투구하여 득점을 억제했다는 것을 의미할 수 있습니다. 그러나 이 지표도 일정 부분 운의 요소가 작용하기 때문에, 시즌 초반이나 단기간의 LOB%는 큰 변동성을 보일 수 있습니다.
공식:
LOB%는 다음의 방식으로 계산됩니다:
LOB%=(H+BB+HBP-R) / (H+BB+HBP−(1.4×HR))(H+BB+HBP−R)
여기서:
- H: 허용 안타 수
- BB: 볼넷의 수
- HBP: 사구 (Hit By Pitch)의 수
- R: 허용 득점 수
- HR: 허용 홈런 수
1.4는 홈런의 가중치를 고려한 값입니다. 홈런은 자동으로 득점이 발생하기 때문에, 홈런으로 인한 자동 득점을 보정하기 위해 사용됩니다.
LOB%는 70% 부근의 값을 보통으로 갖는 것이 일반적이며, 지나치게 높거나 낮은 LOB%는 향후 회귀할 가능성이 높습니다.
8. ISO (Isolated Power)
타자의 장타 능력을 측정하는 통계 지표입니다. ISO는 타자의 "추가 기대 타점" 능력, 즉 단타 이외의 타격 (이루타, 삼루타, 홈런)에 대한 능력을 측정하는 지표로 볼 수 있습니다. 기본적으로, ISO는 타자가 볼을 멀리 치는 능력을 나타내는 지표로 해석됩니다.
공식:
ISO=SLG−AVG
여기서:
- SLG: 장타율 (Slugging Percentage). [(1B) + (2 x 2B) + (3 x 3B) + (4 x HR)] / AB
- AVG: 타율 (Batting Average). H / AB
여기서 각 변수는 다음과 같습니다:
- 1B: 단타의 수
- 2B: 이루타의 수
- 3B: 삼루타의 수
- HR: 홈런의 수
- H: 안타 수 (단타, 이중타, 삼중타, 홈런 모두 포함)
- AB: 타수
ISO는 단순히 장타율에서 타율을 뺀 값이므로, 그 계산은 매우 직관적입니다. 높은 ISO 값은 타자가 장타 능력이 뛰어나다는 것을 의미하며, 낮은 값은 그 반대를 의미합니다.
9. DRC+ (Deserved Runs Created Plus)
타자의 성적을 평가하기 위해 Baseball Prospectus에서 개발한 최신 통계 지표 중 하나입니다. DRC+는 기존의 타자 평가 지표들의 한계점을 보완하고, 여러 가지 변수와 상황을 고려하여 타자의 실제 가치를 더 정확하게 평가하기 위해 설계되었습니다.
DRC+의 특징은 다음과 같습니다:
1. 박스스코어에서 주어지는 기본적인 타격 결과 (예: 안타, 볼넷, 홈런 등) 외에도 타구의 종류, 배치, 상대 투수와 수비의 능력 등 다양한 요소를 고려합니다.
2. 모든 결과를 고려하는 방식이며, 각 결과에 따른 가중치를 조정하여 보다 정확한 평가를 가능하게 합니다.
3. 상황별 가중치: 같은 결과라도 상황에 따라 그 가치가 다를 수 있습니다. 예를 들어, 무사 1루에서의 단타와 만루에서의 단타는 서로 다른 가치를 갖습니다. DRC+는 이러한 상황을 고려하여 평가합니다.
4. 100을 기준으로 합니다. DRC+가 100이면 해당 타자는 리그 평균 타자와 동일한 성적을 거둔 것으로 평가되며, 100보다 높을수록 좋은 성적, 낮을수록 나쁜 성적을 의미합니다.
구하는 공식:
DRC+의 구체적인 계산 방식은 매우 복잡하며, 다양한 데이터와 통계적 모델링을 포함합니다. 이러한 복잡한 계산은 Baseball Prospectus의 팀에 의해 개발되었으며, 전체 공식은 공개되지 않았습니다. 그러나 DRC+는 여러 가지 변수와 상황을 고려하여 타자의 성적을 평가하는 것을 목표로 하는 것은 알려져 있습니다.
DRC+는 야구의 세계에서 타자의 가치를 평가하는데 있어 매우 유용한 도구로 인식되고 있으며, 많은 야구 연구자와 전문가들이 이 지표를 활용하고 있습니다.
10. WRC+ (Weighted Runs Created Plus)
선수의 전체 공격적 가치를 정량화하고, 경기장 효과를 조정한 후 리그 평균과 비교하는 고급 통계입니다. wRC+는 선수의 전체 공격적 기여를 득점의 관점에서 측정하며, 리그 평균을 100으로 설정합니다. 100보다 큰 wRC+는 평균 이상의 공격 생산을 나타내며, 100 미만은 평균 이하의 생산을 나타냅니다.
개념:
- 경기장 및 리그 조정: wRC+는 경기장 효과와 득점 환경을 조정하여 다양한 공원 및 시대 간의 비교를 가능하게 합니다.
- 상대적 측정: 100이 리그 평균을 나타냅니다. 따라서 wRC+가 120인 선수는 리그 평균 타자보다 20% 더 나은 것이고, wRC+가 90인 선수는 리그 평균보다 10% 낮습니다.
- 종합적: wRC+는 각각의 가중치를 사용하여 득점에 기여할 수 있는 선수의 모든 방법 (예: 안타, 볼넷, 홈런 등)을 고려합니다.
공식:
wRC+를 계산하는 정확한 방법은 복잡할 수 있지만, wOBA (Weighted On-Base Average)라는 또 다른 지표에서 파생되었습니다. wRC+를 계산하는 공식은:
wRC+=(wPAA/PA+리그 R/PA)×PA/리그PA×100
여기서:
- wRAA는 Weighted Runs Above Average입니다.
- PA는 타석을 나타냅니다.
- 리그 R/PA리그 리그의 평균 득점/타석을 나타냅니다.
이는 간략화된 표현이며, 실제 계산에는 특히 리그와 공원 조정을 포함할 때 더 많은 요소가 포함될 것입니다. 기본 개념은 타격 및 주루의 모든 측면을 고려하여 리그 평균과 비교하여 선수의 공격적 가치를 파생하는 것입니다.
11. WPA (Win Probability Added)
야구 경기에서 개별 플레이어의 행동이 그 팀의 승리 확률에 어떤 영향을 주었는지를 측정하는 통계입니다.
개념:
- WPA는 게임 중 각 상황에서의 승리 확률의 변화를 측정합니다. 예를 들어, 9회말 2점 차로 뒤진 상황에서 홈런을 친다면 그 홈런을 친 선수의 WPA는 상당히 높아질 것입니다.
- 이 지표는 게임의 맥락을 고려하기 때문에 다른 많은 야구 통계와는 달리 누적된 경기와 상황을 고려합니다. 따라서 두 선수가 동일한 성적을 기록했더라도 게임의 중요한 순간에 얼마나 잘 했는지에 따라 WPA는 다를 수 있습니다.
- WPA는 게임의 결과를 예측하는 데 중요한 순간순간의 기여도를 측정하기 때문에 팬들 사이에서 인기 있는 통계 중 하나입니다.
공식: WPA를 직접 계산하는 것은 간단하지 않습니다. 기본적인 아이디어는 각 타석 또는 플레이 전후의 승리 확률 변화를 측정하는 것입니다.
WPA=WP후−WP전
여기서:
- WP전는 플레이 이전의 승리 확률입니다.
- WP후는 플레이 후의 승리 확률입니다.
예를 들어, 타자가 타석에 들어섰을 때 팀의 승리 확률이 45%였고, 그가 홈런을 친 후 승리 확률이 55%로 올랐다면 그 타자의 WPA는 +10%가 됩니다.
실제로 승리 확률은 과거의 유사한 게임 상황에서의 결과를 바탕으로 계산됩니다. 때문에 WPA 계산은 큰 데이터베이스와 복잡한 계산이 필요하며, 대부분의 팬들은 이미 계산된 값을 제공하는 웹사이트나 앱을 참고합니다.
12. LWTS (Linear Weights)
야구에서 타자의 기여를 평가하기 위한 통계적 방법 중 하나로, 선수의 각각의 플레이가 얼마나 득점에 기여했는지를 정량적으로 평가합니다.
개념:
- LWTS는 게임 내의 모든 가능한 이벤트 (예: 단타, 2루타, 볼넷, 삼진 등)에 대해 득점에 미치는 기대 가치를 부여합니다.
- 각 이벤트의 값은 과거 데이터를 바탕으로 계산되며, 그 이벤트가 어떻게 득점에 기여하는지의 평균적인 영향을 나타냅니다.
- 타자의 전체 성적은 이러한 각 이벤트의 기여도를 합하여 계산됩니다. 이로 인해 타자의 성적은 득점에 얼마나 기여했는지를 반영하는 하나의 숫자로 요약됩니다.
공식: LWTS를 구하는 구체적인 공식은 시대와 리그, 사용하는 데이터베이스에 따라 다소 다를 수 있습니다. 그러나 기본적인 아이디어는 각 이벤트의 평균적인 득점 기여도를 계산하여 가중치로 사용하는 것입니다.
예를 들어, 단타, 2루타, 볼넷, 삼진 등 각각의 이벤트에 대한 선형 가중치를 계산한 뒤, 선수의 시즌 동안의 각 이벤트 수를 해당 가중치로 곱합니다. 그런 다음, 모든 이벤트의 가중치 합을 계산하여 선수의 전체 LWTS를 얻습니다.
LWTS=(단타×단타의가중치)+(2루타×2루타의가중치)+…
세부적인 가중치 값은 리그와 연도, 데이터베이스 등에 따라 조금씩 다를 수 있으므로, 특정 리그나 시즌의 정확한 LWTS를 계산하려면 해당 시즌의 데이터와 관련 가중치를 참고해야 합니다.
야구에서 개별 플레이어의 득점 기여도를 정량적으로 평가하기 위한 통계입니다. 이 값을 해석할 때 중요한 점은 각 이벤트 (예: 단타, 볼넷, 홈런 등)에 부여된 숫자가 그 이벤트가 득점에 기여하는 평균적인 가치를 나타낸다는 것입니다.
예시로 해석하는 방법:
1. 긍정적인 LWTS 값: 플레이어가 평균 이상으로 득점에 기여했다는 것을 나타냅니다. 예를 들어, LWTS 값이 +5.0인 경우 해당 플레이어의 행동이 팀에 5점의 가치를 가져다 준 것으로 해석할 수 있습니다.
2. 음수의 LWTS 값: 플레이어가 평균보다 득점에 덜 기여했다는 것을 나타냅니다. 예를 들어, LWTS 값이 -3.0인 경우 해당 플레이어의 행동이 팀에 -3점의 가치를 가져다 준 것으로 해석됩니다.
3. LWTS 값이 0에 가깝다: 플레이어의 성능이 리그 평균에 가깝다는 것을 의미합니다.
실제 플레이어 예: 플레이어 A의 시즌 동안의 단타, 볼넷, 홈런 등의 모든 이벤트에 대한 LWTS 값을 합산한 결과, +10.0이 나왔다면, 그 선수는 그 시즌 동안 자신의 팀에 10점의 가치를 추가로 가져다 준 것으로 볼 수 있습니다. 이는 그 선수가 평균 선수보다 훨씬 더 많은 득점 기회를 창출했음을 나타냅니다.
이런 식으로, LWTS 값은 플레이어의 전체적인 공격적 가치를 단순화하여 한 번에 보여주는 통계로, 어떤 플레이어가 얼마나 득점에 기여했는지 쉽게 파악할 수 있게 해줍니다.
13. tERA (True Earned Run Average)
투수의 실질적인 성적을 반영하기 위해 개발된 통계 지표 중 하나입니다. 기존의 ERA는 모든 비유책점을 무시하지만, tERA는 투수의 책임 범위에 따라 투수에게 책임을 물을 수 있는 비유책점도 포함하여 계산됩니다.
개념:
- tERA는 투수의 실적을 평가하기 위해 타자에 의해 생성된 발사각과 타구 속도를 기반으로 비유책점을 고려하여 투수의 실제 기여도를 반영합니다.
- 이 지표는 투수가 실제로 어떻게 타자를 제어했는지, 그리고 그 결과로 얼마나 많은 득점을 허용했는지에 중점을 둡니다.
구하는 공식: tERA의 계산은 복잡한 과정을 포함하며, 기본적으로 다음과 같은 과정을 거칩니다:
1. 각 타구 유형 (땅볼, 뜬공, 파울 등)의 득점 기대값을 계산합니다.
2. 투수가 허용한 각 타구 유형에 대해 해당 득점 기대값을 적용하여 총 득점 기대값을 계산합니다.
3. 이 값을 투수의 이닝 수와 조정하여 tERA 값을 도출합니다.
자세한 계산 방법과 가중치는 여러 데이터 소스와 분석 방법에 따라 다를 수 있습니다. 때문에, 특정한 tERA 값을 계산하거나 이를 해석할 때는 해당 값이 어떻게 도출되었는지, 어떤 가중치와 데이터가 사용되었는지를 확인하는 것이 중요합니다.
tERA는 투수의 성적을 평가하는 데 있어 ERA보다 더 많은 정보를 제공할 수 있지만, 그 계산 방법이 복잡하고 주관적인 요소를 포함할 수 있으므로 그 해석에는 주의가 필요합니다.
14. SIERA (Skill-Interactive ERA)
투수의 실적을 평가하기 위해 상대적으로 최근에 개발된 통계 지표입니다. 기존의 ERA나 다른 통계 지표들은 투수의 특정 스킬들, 특히 볼넷, 삼진, 그리고 땅볼에 대한 능력을 고려하지 않았습니다. SIERA는 이러한 부분들을 종합적으로 고려하여, 투수의 실제 성적을 더 잘 반영하려는 시도에서 나왔습니다.
개념:
- SIERA는 투수의 볼넷, 삼진, 그리고 땅볼 발생 능력을 종합적으로 고려하여 ERA를 보정합니다.
- 이 지표는 볼넷과 삼진은 기본적으로 투수의 책임으로 본다는 기본 전제 하에, 땅볼 발생 능력이 득점에 어떻게 영향을 미치는지를 분석합니다.
- 투수의 땅볼 발생 능력과 득점 사이의 관계는 복잡하기 때문에, SIERA는 이러한 관계를 정량적으로 분석하려는 시도입니다.
구하는 공식: SIERA의 계산은 복잡하며, 아래는 SIERA를 계산하는 기본 공식 중 하나입니다:
SIERA=6.145−16.986×(K/PA)+11.434×(BB/PA)−1.858×
(GB/FB)+7.653×((K−BB)/PA)×(GB/FB)×
(K/PA)×(GB/FB)+5.415×(BB/PA)×(GB/FB)
여기서:
- K/PA는 타석 당 삼진 비율
- BB/PA는 타석 당 볼넷 비율
- GB/FB는 땅볼 대 뜬공의 비율
이 공식은 여러 요소들을 고려한 복잡한 수식이기 때문에, SIERA 값을 직접 계산하려면 정확한 데이터와 함께 주의가 필요합니다.
SIERA는 투수의 성적을 평가하는 데 있어 기존의 ERA나 FIP 등보다 더 많은 정보를 제공하며, 특히 투수의 볼넷, 삼진, 땅볼 발생 능력을 어떻게 득점에 전환하는지에 대한 더 깊은 분석을 제공합니다.
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