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數據是棒球這項運動中不可或缺的一環。要描述一名球員打的有多好時，我們總是會說：「他打了30支全壘打」、「他的打擊率有三成」等等。而隨著時代演進，棒球數據也有所進化，數據專家們試圖用新的進階數據，更準確地衡量球員的能力與貢獻。

在攻擊方面，進階數據已經有不錯的成效，不過防守方面還有待加強，數據專家們還在找尋如何更準確的衡量扣除守備影響後，投手本身的能力與貢獻。而野手守備則是他們所面臨的更大的問題。

無論哪一種守備數據，基本的算法就是造成的出局數/守備機會。傳統防守數據以守備率為代表，守備率的公式是：

守備率 = (助殺+刺殺)/(助殺+刺殺+失誤)

從上述的公式中我們知道，失誤越多的，守備率越低。但是換個角度想，失誤的紀錄本身就有高度的主觀性，而守備範圍越大的球員，越有可能在處理別人無法接捕的球時發生失誤，守備率的計算上反而會對他們造成懲罰。試想，連球都追不上的人，怎麼會被記失誤呢？

失誤多當然不是好事，但是另一方面，失誤也不可能完全不出現。與其擔心失誤多，我們更希望出局數多，顯然守備率無法處理這一點，因此棒球數據大師Bill James發明了Range Factor(RF)這個數據。

RF9=(助殺+刺殺)/守備局數*9

RF9的意義是每9局的防守製造的出局數。不過RF同樣有其缺點。首先他的分母是守備局數，由製造的出局數/守備機會這樣的公式來看，RF假定守備局數等於守備機會，但是這並不符合現實。現實中，在相同的守備局數下，即使守備位置相同，守備機會也可能會有很大的差異。

於是又有「防守效率」（Defensive Efficiency Rating，簡稱DER）這個數據，大聯盟官網跟Baseball Prospectus網站都有DER可以查，但是兩個DER的公式稍有不同，BPro的公式中有加計失誤，要衡量防守這是比較合理的。下面是BPro 的公式：

防守效率 = 1-((安打-全壘打+因失誤上壘)/(打席-保送-觸身-三振-全壘打))

大括號裡的算式代表球打進場內後因為安打或失誤上壘的機率，用1去減就相當於將打進場中的球轉換成出局數的機率。這個公式能有效比較團隊防守好壞，但是也有一個最致命的缺點，在傳統的紀錄中，我們只能算全隊的DER，要算各個球員的DER的話，需要各個球員的守備機會，需要更詳細的原始記錄。


【心得感想】

喜歡棒球的，多了瞭一些數據計算方式。