野球初心者でも分かる！基本的な統計指標から詳細解説！

こんにちは！すらぱぱ(@slimechans)です！

今回は、『野球初心者でも分かる！基本的な統計指標から詳細解説！』の記事です。

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はじめに

野球における統計指標には、様々な種類があります。

それぞれが試合や選手の特徴を分析するために使われ、チームの強さや選手の能力を定量的に評価することができます。

この記事では、代表的な統計指標やその使い方、野球分析について解説していきます。

 野球における代表的な統計指標とは？ 

野球における代表的な統計指標には、打撃成績における打率や本塁打数、盗塁数、投手成績における防御率や奪三振数、与四球数などがあります。

これらの指標は、それぞれの選手やチームの能力や実力を示す重要な指標です。 

本塁打王とか首位打者とか、誰でも分かる簡単な指標です。

これは、野球を知っている人は誰でも分かりますね。

でも、もうこれだけでは野球を深く分析することはもう出来ません。

 チームの勝率を予測するための統計指標とは？ 

チームの勝率を予測する統計指標もあります。

チームの勝率を予測するための統計指標には、ピタゴラス勝率があります。

この指標は、過去の勝率や得失点差からチームの実力を数値化して、今後の試合の勝敗を予測することができます。 

ピタゴラス勝率は、チームの得点数と失点数から勝率を計算するもので、試合差よりも勝率に着目してチームの実力を評価することができます。

具体的には、以下の式で計算されます。 

 

勝率＝（得点の二乗）／（得点の二乗＋失点の二乗） 

 この式を使って、チームが実際に獲得すべき勝利数を予測し、それと現実の勝利数を比較することで、どのチームが運が良かったか、実力に見合った勝利数を獲得しているかなどを分析することができます。

 選手の比較に使われる統計指標とは？ 

 選手の比較に使われる統計指標には、OPSやwOBA、GPAなどがあります。

・OPSは打率と出塁率を足した指標で、wOBAはOPSに打撃の質や盗塁、走塁を加味した指標です。

・GPAは打率に本塁打、塁打数を加味した指標で、選手同士の比較に使われます。 

 現在の野球界で注目されている統計指標とは？ 

 現在の野球界で注目されている統計指標には、wRC+やOPS+、K/BB率、K/9率、BB/9率などがあります。

前述した内容と少し被るところがありますが、ご容赦ください。

・wRC+は打点を加味したOPSの改良版です。

・OPS+はリーグ平均を100としたOPSの指標です。

・K/BB率は投手の制球力を表し、K/9率とBB/9率はそれぞれ投手の奪三振数と与四球数を評価する指標です。 

・wOBA（Weighted On-Base Average） wOBAは打者が得た各打席における「全ての出塁能力」を総合的に評価する指標です。OPSよりも正確で、選手の能力をより詳細に測定できます。 

 ・GPA（Gross Production Average） GPAは、OPSとwOBAを組み合わせた指標で、OPSに比べてより正確に打者の能力を評価することができます。

 

 ・OPS+（On-base Plus Slugging Plus） OPS+はOPSをリーグ平均に対する指標に補正したもので、選手間の比較に使われます。100を超えるとリーグ平均よりも優れていることを示します。 

 ・wRC+（Weighted Runs Created Plus） wRC+は、走者の有無、アウト数、ヒットタイプなどを考慮して、得点生み出し能力を総合的に測定する指標です。OPS+と同じく、100を超えるとリーグ平均よりも優れていることを示します。 

 ・K/BB率、K/9率、BB/9率 これらの指標は、投手の制球力や奪三振能力を測定するためのものです。

K/BB率は奪三振数を与四球数で割ったもの、K/9率は1イニングあたりの奪三振数を表し、BB/9率は1イニングあたりの与四球数を表します。 

指標名	定義
OPS	出塁率と長打率を合わせた指標
wOBA	打者の打撃成績を統計的に扱いやすくするための指標
GPA	打率や出塁率、長打率を総合的に評価した指標
OPS+	OPSをリーグ平均や球場要因などを考慮して調整した指標
wRC+	wRCをリーグ平均や球場要因などを考慮して調整した指標
K/BB率	投手が与えた奪三振数(K)と与四球数(BB)の比率
K/9率	1イニングあたりの奪三振数(K)
BB/9率	1イニングあたりの与四球数(BB)

 以上のような統計指標を用いた野球分析は、選手の成績だけでなく、チームの成績や試合展開、戦術などにも応用されています。

特に、プロ野球、特にMLBではデータ分析部門が設置されており、ビッグデータ分析を駆使して選手のスカウトや戦略の立案、選手のトレーニング方法の改善などに活用されています。 

 また、野球の分析においては、統計学的手法を用いた分析が重要な役割を果たしています。回帰分析やクラスター分析、因子分析など、統計学的手法を用いることで、膨大なデータの中からパターンを見つけ出し、有用な情報を抽出することができます。

これらの手法は、チームの勝率や選手の成績を分析するだけでなく、マーケティング分析や顧客分析などビジネス分野でも広く用いられています。 最近では、野球だけでなく、様々な競技やビジネス分野でデータ分析が注目されており、ビッグデータを駆使した分析の重要性はますます高まっています。

今後も、より精度の高い統計指標やデータ分析手法の開発が進むことで、野球や他の競技における戦術や戦略の改善につながることが期待されます。

そんな見方もあるんだな！と思いましたか？

是非、今年の好きなチームの野球はどうなっているのか？気になったら、そんな指標も気にしながら見ていけると、また新しい野球の楽しみ方が増えますね！

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追記

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