Predicciones de los bateadores en la MLB en 2016

¡°El futuro no es ya lo que sol¨ªa ser.¡± Arthur C. Clarke (1917-2008).

?Qu¨¦ son las predicciones? Conocer con los datos pasados lo que har¨¢n los jugadores durante la siguiente temporada, todo de forma te¨®rica. Despu¨¦s en el mundo real los n¨²meros 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 relaci¨®n con el entrenador. Much¨ªsimos factores influyen en el rendimiento, as¨ª que esto ¨²nicamente es un ejercicio te¨®rico. Tambi¨¦n podr¨ªamos definir las proyecciones como un entretenimiento para los aficionados, aqu¨ª har¨¦ referencia a las que se acaban de publicar en Fangraphs, pero hay much¨ªsimas otras p¨¢ginas web que nos dan sus propios pron¨®sticos.

?C¨®mo se calculan? En cada lugar lo realizan de forma diferente, pero podr¨ªamos dar algunos apuntes:

-Los datos pasados nos dan una idea de lo que puede ocurrir en el futuro, a m¨¢s informaci¨®n m¨¢s posibilidad de acertar. Es m¨¢s "f¨¢cil" predecir un jugador que lleva 10 a?os en las Ligas Mayores que uno que llega de un equipo AAA.

Ejemplo: si un jugador lleva 5 a?os en la MLB, consiguiendo 10 Home Runs por temporada probablemente la pr¨®xima conseguir¨¢ de 7 a 13 HR, si otro jugador que tambi¨¦n lleva 5 a?os en la liga lleva una media de 10 Home Runs, pero su distribuci¨®n ha sido: 5, 20, 3, 15, 7 HR por temporada, ser¨¢ mucho m¨¢s dif¨ªcil predecir lo que har¨¢ ese a?o ya que es un jugador irregular. En un mundo ideal conseguir¨ªa 10 HR, pero como no estamos en ese, el abanico de probabilidades es m¨¢s amplio. Con estos n¨²meros su Desviaci¨®n Standard es de 7, el abanico estar¨ªa entre 3 y 17 Home Runs, y lo complicado es buscar cual ser¨¢ el n¨²mero que se acerque m¨¢s a la realidad.

-Adecuar el peso de cada par¨¢metro: Conocer el peso que tienen datos como la edad del jugador (los jugadores tienen unos a?os de mejores resultados y despu¨¦s 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 ¨¦l y no juega otro jugador), el n¨²mero 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 a?os: se ha visto que los jugadores a esta edad aumentan un 5% de WAR respecto al a?o anterior, el n¨²mero de Home Runs baja un 3% respecto al a?o 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 ¨²nicamente un 8% de jugadores con estas caracter¨ªsticas consigue robar 30 o m¨¢s bases por temporada, un 80% roba de 20 a 25 bases y el 12% restante de 26 a 29 o menos. Entonces podr¨ªamos mojarnos en un 80% de posibilidades que este jugador robar¨¢ de 20 a 25 bases.

La tabla de Fangraphs para los primeros 30 jugadores, ordenados por su WAR ser¨ªa esta:

Observando la tabla de estos jugadores, no de todos los de la liga, y de forma te¨®rica podemos decir:

-Home Runs: parece que este a?o el que mandar¨¢ m¨¢s bolas fuera del campo ser¨¢ Giancarlo Stanton (41), muy cerca andar¨¢ Bryce Harper (39), Notan Arenado (37) y Mike Trout (37).

-Strike Outs: Los dos jugadores que se llevar¨¢n menos Strike Outs ser¨¢n ambos de los Giants: Joe Panik y Buster Posey, ambos con 55. El de ¡°gatillo m¨¢s f¨¢cil¡±: Kris Bryant, 186 Strike Outs.

-HBP (Hit By Pitch): El tipo que ser¨¢ m¨¢s veces golpeado por el pitcher ser¨¢ Starling Marte (22), seguido de Rizzo con 17. No s¨¦ si esta estad¨ªstica tiene m¨¢s relaci¨®n con su capacidad de bateo o con lo bien que caen a los Pitchers.

-Robar Bases: Sterling Marte ser¨¢ el que m¨¢s robar¨¢, 32 y por ese motivo, no debe caer muy bien a los pitchers. Despu¨¦s AJ Pollock que puede robar hasta 30.

-OBP: Joey Votto .443 el que m¨¢s se embasar¨¢, le sigue Harper con .430

-SLG: Harper con .602 y Stanton con .592.

-OPS: Harper es el ¨²nico que supera el mil, 1.032 seguido por Miguel Cabrera con .986

-WAR: Que muchas veces coincide con los MVP, este a?o 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 ficci¨®n ¨Cen esta ocasi¨®n los c¨¢lculos matem¨¢ticos-. Al final de temporada volveremos por aqu¨ª, para ver lo que han acertado y lo que han fallado.

Para entrar m¨¢s en este mundo os recomiendo esta p¨¢gina: Baseball Projection Project , de momento no est¨¢n las predicciones del 2016, pero supongo que se publicar¨¢n durante las pr¨®ximas semanas. Y si alguien est¨¢ m¨¢s interesado en este tema, en alg¨²n aspecto en concreto que me mande un Tweet o deje un comentario al final del art¨ªculo.

La pr¨®xima semana hablaremos de los Pitchers...