Predicciones de los pitchers en la MLB en 2016
Con la campa?a regular en ciernes, conviene echar un vistazo a lo que pueden dar de s¨ª los mejores lanzadores de la liga profesional norteamericana.
¡°Me interesa el futuro porque es el sitio donde voy a pasar el resto de mi vida.¡± Woody Allen (1935-??)
Tras el art¨ªculo anterior hablando de los bateadores, hoy hablaremos del ¡°futuro¡± te¨®rico de los pitchers. De nuevo utilizaremos las predicciones publicadas en Fangraphs.
Conocer c¨®mo se desarrollar¨¢ la temporada para un pitcher es m¨¢s complicado que para un bateador. Los pitchers pueden incorporar nuevos lanzamientos a su repertorio, cambiar su mec¨¢nica de lanzamiento, pueden ganar o perder velocidad, seg¨²n el estadio donde jueguen (si est¨¢s en el equipo de Colorado lo tendr¨¢s crudo, ha sido el estadio donde se han anotado m¨¢s carreras en las ¨²ltimas cuatro temporadas, en el otro lado tenemos San Francisco, uno de los estadios donde se anotan menos carreras)... Todo este conjunto de factores hace m¨¢s impredecible el rendimiento futuro del pitcher.
Otro aspecto a valorar en las predicciones ser¨ªa la regresi¨®n a la media, cuando un jugador lo hace mejor de lo esperado probablemente en alg¨²n momento lo har¨¢ peor, y viceversa, cuando un jugador lo hace peor de lo esperado en alg¨²n momento lo har¨¢ mejor. En el juego intervienen varios factores, y entre ellos la suerte, lanzar un cent¨ªmetro m¨¢s alto o m¨¢s bajo puede ser un Strike Out o un Home Run. Hundirse durante unos partidos en una mala racha lo que nos dice es en que en alg¨²n momento volver¨¢n los buenos lanzamientos. Un ejemplo, un pitcher que lleva 5 a?os con un ERA entre (3.5-4.5) y la temporada siguiente consigue un ERA de 2.5, con una elevada probabilidad la otra temporada su ERA aumentar¨¢ a 3.5 o si regresa a la media a 4.5 o m¨¢s. Evidentemente todo esto es teor¨ªa, unos volver¨¢n a la media y otros mejoraran la media. Y sobre este tema un ¨²ltimo apunte: Regresi¨®n no es un cambio en el talento (m¨¢s/menos velocidad o mejores/peores lanzamientos) y un jugador que va empeorando sus n¨²meros con la edad no es regresi¨®n, si no que est¨¢ en decadencia o haciendo lo que toca por la edad (o una combinaci¨®n entre regresi¨®n y edad).
Recordemos que todo esto ¨²nicamente son predicciones, realizadas con f¨®rmulas matem¨¢ticas, una orientaci¨®n o gu¨ªa para los aficionados y gente que juega a las Fantasy, nada m¨¢s que un entretenimiento. A final de temporada volveremos a estas tablas y veremos qu¨¦ tal han ido los ¡°aciertos¡±
La tabla de Fangraphs para los primeros 30 jugadores, ordenados por su WAR ser¨ªa ¨¦sta (observad que todos son pitchers abridores, son los que consiguen mejor WAR ya que juegan m¨¢s entradas. Para ver los pitchers relevistas, a los que tambi¨¦n mencionaremos en este art¨ªculo, pinchad en las tablas de Fangraphs.)
Name | Team | W | L | ERA | IP | ER | HR | SO | BB | WHIP | FIP | WAR |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Clayton Kershaw | Dodgers | 18 | 7 | 2.27 | 233.0 | 59 | 15 | 281 | 44 | 0.91 | 2.18 | 7.5 |
Chris Sale | White Sox | 14 | 9 | 2.96 | 210.0 | 69 | 19 | 255 | 43 | 1.00 | 2.55 | 6.8 |
David Price | Red Sox | 16 | 8 | 3.00 | 227.0 | 76 | 21 | 233 | 46 | 1.08 | 2.96 | 6.6 |
Max Scherzer | Nationals | 17 | 9 | 2.93 | 220.0 | 72 | 22 | 257 | 45 | 1.00 | 2.77 | 6.1 |
Jake Arrieta | Cubs | 17 | 7 | 2.58 | 209.0 | 60 | 11 | 217 | 47 | 0.98 | 2.49 | 6.0 |
Corey Kluber | Indians | 15 | 9 | 3.00 | 220.0 | 73 | 21 | 240 | 45 | 1.08 | 2.86 | 6.0 |
Dallas Keuchel | Astros | 16 | 8 | 2.81 | 224.0 | 70 | 16 | 203 | 53 | 1.13 | 3.03 | 5.6 |
Madison Bumgarner | Giants | 18 | 9 | 2.75 | 228.0 | 70 | 20 | 242 | 40 | 1.00 | 2.73 | 5.4 |
Carlos Carrasco | Indians | 15 | 9 | 3.13 | 202.0 | 70 | 18 | 228 | 48 | 1.07 | 2.82 | 5.4 |
Stephen Strasburg | Nationals | 15 | 8 | 3.02 | 187.0 | 63 | 18 | 222 | 37 | 1.01 | 2.67 | 5.3 |
Jose Fernandez | Marlins | 14 | 7 | 2.75 | 176.0 | 54 | 13 | 213 | 41 | 0.97 | 2.44 | 5.2 |
Chris Archer | Rays | 14 | 9 | 3.04 | 212.0 | 72 | 20 | 247 | 59 | 1.08 | 2.95 | 5.2 |
Matt Harvey | Mets | 15 | 7 | 2.64 | 209.0 | 61 | 17 | 221 | 41 | 1.01 | 2.72 | 5.1 |
Jacob deGrom | Mets | 15 | 8 | 2.69 | 208.0 | 62 | 16 | 221 | 44 | 1.03 | 2.70 | 5.0 |
Gerrit Cole | Pirates | 16 | 7 | 2.89 | 209.0 | 67 | 14 | 207 | 46 | 1.09 | 2.76 | 4.9 |
Jon Lester | Cubs | 15 | 8 | 3.13 | 211.0 | 73 | 17 | 211 | 47 | 1.10 | 2.92 | 4.9 |
Cole Hamels | Rangers | 15 | 8 | 3.25 | 202.0 | 73 | 21 | 195 | 54 | 1.17 | 3.43 | 4.8 |
Justin Verlander | Tigers | 14 | 9 | 3.25 | 214.0 | 77 | 20 | 184 | 55 | 1.22 | 3.48 | 4.8 |
Adam Wainwright | Cardinals | 16 | 9 | 2.95 | 207.0 | 68 | 12 | 163 | 35 | 1.08 | 2.88 | 4.7 |
Felix Hernandez | Mariners | 16 | 8 | 3.07 | 210.0 | 72 | 18 | 208 | 52 | 1.10 | 3.08 | 4.7 |
Marcus Stroman | Blue Jays | 15 | 8 | 3.12 | 194.0 | 67 | 14 | 162 | 42 | 1.14 | 3.11 | 4.7 |
Zack Greinke | Diamondbacks | 15 | 8 | 2.92 | 206.0 | 67 | 19 | 189 | 44 | 1.08 | 3.20 | 4.5 |
Michael Pineda | Yankees | 12 | 9 | 3.67 | 173.0 | 70 | 18 | 163 | 28 | 1.10 | 3.14 | 4.2 |
Yordano Ventura | Royals | 14 | 8 | 3.45 | 198.0 | 76 | 16 | 200 | 70 | 1.22 | 3.33 | 4.2 |
Collin McHugh | Astros | 15 | 10 | 3.39 | 192.0 | 72 | 19 | 179 | 48 | 1.17 | 3.38 | 4.2 |
Jordan Zimmermann | Tigers | 13 | 10 | 3.67 | 204.0 | 83 | 22 | 166 | 40 | 1.17 | 3.56 | 4.2 |
Noah Syndergaard | Mets | 14 | 8 | 2.98 | 192.0 | 64 | 20 | 218 | 41 | 1.04 | 2.92 | 4.1 |
Kevin Gausman | Orioles | 14 | 8 | 3.50 | 190.0 | 74 | 21 | 183 | 50 | 1.19 | 3.51 | 4.1 |
Sonny Gray | Athletics | 14 | 8 | 2.92 | 218.0 | 71 | 17 | 187 | 67 | 1.18 | 3.45 | 4.0 |
Johnny Cueto | Giants | 16 | 8 | 2.95 | 212.0 | 69 | 18 | 191 | 45 | 1.06 | 3.13 | 3.9 |
Name | Team | W | L | ERA | IP | ER | HR | SO | BB | WHIP | FIP | WAR |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Clayton Kershaw | Dodgers | 18 | 7 | 2.27 | 233.0 | 59 | 15 | 281 | 44 | 0.91 | 2.18 | 7.5 |
Chris Sale | White Sox | 14 | 9 | 2.96 | 210.0 | 69 | 19 | 255 | 43 | 1.00 | 2.55 | 6.8 |
David Price | Red Sox | 16 | 8 | 3.00 | 227.0 | 76 | 21 | 233 | 46 | 1.08 | 2.96 | 6.6 |
Max Scherzer | Nationals | 17 | 9 | 2.93 | 220.0 | 72 | 22 | 257 | 45 | 1.00 | 2.77 | 6.1 |
Jake Arrieta | Cubs | 17 | 7 | 2.58 | 209.0 | 60 | 11 | 217 | 47 | 0.98 | 2.49 | 6.0 |
Corey Kluber | Indians | 15 | 9 | 3.00 | 220.0 | 73 | 21 | 240 | 45 | 1.08 | 2.86 | 6.0 |
Dallas Keuchel | Astros | 16 | 8 | 2.81 | 224.0 | 70 | 16 | 203 | 53 | 1.13 | 3.03 | 5.6 |
Madison Bumgarner | Giants | 18 | 9 | 2.75 | 228.0 | 70 | 20 | 242 | 40 | 1.00 | 2.73 | 5.4 |
Carlos Carrasco | Indians | 15 | 9 | 3.13 | 202.0 | 70 | 18 | 228 | 48 | 1.07 | 2.82 | 5.4 |
Stephen Strasburg | Nationals | 15 | 8 | 3.02 | 187.0 | 63 | 18 | 222 | 37 | 1.01 | 2.67 | 5.3 |
Jose Fernandez | Marlins | 14 | 7 | 2.75 | 176.0 | 54 | 13 | 213 | 41 | 0.97 | 2.44 | 5.2 |
Chris Archer | Rays | 14 | 9 | 3.04 | 212.0 | 72 | 20 | 247 | 59 | 1.08 | 2.95 | 5.2 |
Matt Harvey | Mets | 15 | 7 | 2.64 | 209.0 | 61 | 17 | 221 | 41 | 1.01 | 2.72 | 5.1 |
Jacob deGrom | Mets | 15 | 8 | 2.69 | 208.0 | 62 | 16 | 221 | 44 | 1.03 | 2.70 | 5.0 |
Gerrit Cole | Pirates | 16 | 7 | 2.89 | 209.0 | 67 | 14 | 207 | 46 | 1.09 | 2.76 | 4.9 |
Jon Lester | Cubs | 15 | 8 | 3.13 | 211.0 | 73 | 17 | 211 | 47 | 1.10 | 2.92 | 4.9 |
Cole Hamels | Rangers | 15 | 8 | 3.25 | 202.0 | 73 | 21 | 195 | 54 | 1.17 | 3.43 | 4.8 |
Justin Verlander | Tigers | 14 | 9 | 3.25 | 214.0 | 77 | 20 | 184 | 55 | 1.22 | 3.48 | 4.8 |
Adam Wainwright | Cardinals | 16 | 9 | 2.95 | 207.0 | 68 | 12 | 163 | 35 | 1.08 | 2.88 | 4.7 |
Felix Hernandez | Mariners | 16 | 8 | 3.07 | 210.0 | 72 | 18 | 208 | 52 | 1.10 | 3.08 | 4.7 |
Marcus Stroman | Blue Jays | 15 | 8 | 3.12 | 194.0 | 67 | 14 | 162 | 42 | 1.14 | 3.11 | 4.7 |
Zack Greinke | Diamondbacks | 15 | 8 | 2.92 | 206.0 | 67 | 19 | 189 | 44 | 1.08 | 3.20 | 4.5 |
Michael Pineda | Yankees | 12 | 9 | 3.67 | 173.0 | 70 | 18 | 163 | 28 | 1.10 | 3.14 | 4.2 |
Yordano Ventura | Royals | 14 | 8 | 3.45 | 198.0 | 76 | 16 | 200 | 70 | 1.22 | 3.33 | 4.2 |
Collin McHugh | Astros | 15 | 10 | 3.39 | 192.0 | 72 | 19 | 179 | 48 | 1.17 | 3.38 | 4.2 |
Jordan Zimmermann | Tigers | 13 | 10 | 3.67 | 204.0 | 83 | 22 | 166 | 40 | 1.17 | 3.56 | 4.2 |
Noah Syndergaard | Mets | 14 | 8 | 2.98 | 192.0 | 64 | 20 | 218 | 41 | 1.04 | 2.92 | 4.1 |
Kevin Gausman | Orioles | 14 | 8 | 3.50 | 190.0 | 74 | 21 | 183 | 50 | 1.19 | 3.51 | 4.1 |
Sonny Gray | Athletics | 14 | 8 | 2.92 | 218.0 | 71 | 17 | 187 | 67 | 1.18 | 3.45 | 4.0 |
Johnny Cueto | Giants | 16 | 8 | 2.95 | 212.0 | 69 | 18 | 191 | 45 | 1.06 | 3.13 | 3.9 |
- Victorias: Una estad¨ªstica que a mi, personalmente, me parece poco valiosa. La victoria en un partido no depende ¨²nicamente del pitcher, este puede jugar un partido flojo y que el line-up ofensivo juegue a gran nivel y ganar el partido. Los dos que conseguir¨¢n m¨¢s v¨ªctorias, 18, Clayton Kershaw y Madison Bumgarner, les siguen con 17 Max Scherzer y Jack Arrieta.
- ERA (n¨²mero de carreras que recibir¨ªan en 9 entradas): Como jugadores de Bullpen tenemos a Wade Davis 2.25 (jugando 69 entradas) y Jeurys Familia 2.25 (jugando 81 entradas). Los mejores pitchers abridores ser¨ªan Kershaw con un ERA de 2.27 y Arrieta con un 2.58.
- Home Run: El pitcher que recibir¨¢ menos Home Runs, de los de inicio, ser¨¢ Arrieta con ¨²nicamente 11.
- Strike Outs: El rey de los Strike Outs sigue siendo Kershaw, 281 en toda la temporada. Le sigue a distancia Scherzer con 257 y Chris Sale con 255.
- FIP (Fielding Independent Pitching): una estad¨ªstica m¨¢s fiable que la ERA, intenta eliminar los factores externos al lanzamiento del pitcher, como podr¨ªa ser la mala suerte del receptor o tener un equipo que no sea muy bueno defensivamente. Para saber m¨¢s sobre ¨¦sta y otras estad¨ªsticas avanzadas de pitcheo os puede interesar este art¨ªculo. En este apartado el pitcher m¨¢s dominante desde el bullpen ser¨ªa Kenley Jansen (1.91) y Wade Davis con 2.09. Como pitchers de inicio tenemos de nuevo a Clayton Kershaw (2.18) y Jos¨¦ Fern¨¢ndez (2.44).
- WAR: Los m¨¢s valiosos en este aspecto ser¨ªan los pitchers abridores: Kershaw (7.5), Sale (6.8), Price (6.6) y Scherzer (6.1). Como jugador del bullpen, el m¨¢s valioso ser¨ªa Wade Davis, con un WAR de 1.8 y en el n¨²mero 70 de jugador con un WAR m¨¢s alto. Eso podr¨ªa hacernos replantear la hip¨®tesis de que un gran bullpen gana campeonatos. En n¨²meros no es as¨ª ya que la aportaci¨®n de Davis (probablemente el mejor relevista de las Ligas Mayores) es de menos de dos partidos extras en victorias, si juega ¨¦l en lugar de otro jugador. El peso de Kershaw es de 7.5, lo que significa que su aportaci¨®n en el juego es 4,1 veces mayor que Davis, que es un jugador que juega much¨ªsimas menos entradas (el a?o pasado 234 innings para Kershaw y 67 para Davis). Los Royals ten¨ªan el mejor bullpen de la liga. ?Fue ese el factor clave de su victoria? Creo que no, sino que fue una m¨¢s de todas las piezas que conforman el engranaje del equipo campe¨®n.
Y si alguien quiere saber m¨¢s sobre como realizar las predicciones os recomiendo este libro, ameno y f¨¢cil de entender, ¡°Projecting X 2.0: How to Forecast Baseball Player Performance¡± de Mike Podhorzer (colaborador de Fangraphs), donde se explica la forma para realizar nuestras propias predicciones y... ?lo que sirve en el b¨¦isbol no puede ayudarnos en otros aspectos de nuestra vida?