野球において、勝つためには何が必要でしょうか?
答えは至極簡単で「得点をとにかく増やすこと」、「失点をとにかく減らすこと」です。
じゃあそれらを満たすためにどうすれば良いのか?なんて声も聞こえてきそうですが、今回は勝つためにどうしたらよいのか、という話しではなく、先に挙げた「得点」と「失点」をキーワードとしていきます。
何故それらをキーワードとして取り上げるのか、それは「得点」と「失点」から、そのチームの「勝率」がわかってしまうからなんです。
今回、セイバーメトリクスにおいて重要な考え方となる「ピタゴラス勝率」について解説していきます。
ちなみに、「ピタゴラス勝率」は野球のみならず、アメリカンフットボールやバスケットボールにも適用される、面白い計算式なんです!
ピタゴラス勝率は「得点」と「失点」で正確な勝率を導く
- 名称:ピタゴラス勝率(ピタゴリアン期待値)
- 英名:Pythagorean expectation
まず、ピタゴラス勝率で何が分かるのか。非常に簡単です。
「得点」と「失点」のデータから、シーズン何勝するかわかる
本記事の後半で2017年シーズンの実際のデータを取り扱って検証していきます。
「ピタゴラス勝率」という言葉を初めて聞いたという方は、是非流れに沿って内容を確認してみて下さい!
ピタゴラス勝率の計算式
数式はこちらになります。
ピタゴラス勝率 = (得点の2乗) ÷ {(得点の2乗)+(失点の2乗)}
何となく似たような数式を見たことがあるという方がほとんどでしょう!
この式はピタゴラスの定理に似た数式であることから、「ピタゴラス勝率」と名付けられています。
何か三角形をあーだーこーだして、辺の長さがわかったりわからなかったり。そんな感じのアレです。
厳密には「2乗」の部分はスポーツ、またはリーグによって固有の値が入ってきます。
日本プロ野球の場合は1.6~1.7前後の数値となるようです。
ただ、簡易的な算出を行う場合には2乗をするケースがほとんどです。
ピタゴラス勝率で実際に計算してみる
それでは実際のシーズン情報を用いてピタゴラス勝率で計算をしてみましょう。
今回は以下の記事でもご紹介している「データで楽しむプロ野球」よりデータを拝借します。
【2020年最新版】プロ野球のデータや記録・コラムを取り扱っているサイトまとめ
2017年度パ・リーグ得失点、勝率等
球団 | 得点 | 失点 | P勝率 | 勝率 | 差 |
ソフトバンク | 638 | 483 | .636 | .657 | .021 |
西武 | 690 | 560 | .603 | .564 | .039 |
楽天 | 585 | 528 | .551 | .550 | .001 |
オリックス | 539 | 598 | .448 | .444 | .004 |
日ハム | 509 | 596 | .422 | .420 | .002 |
ロッテ | 479 | 647 | .354 | .383 | .029 |
2017年度のパ・リーグ得失点、ピタゴラス勝率と勝率、それらの差を表にまとめました。
結果を見ると、ピタゴラス勝率による順位は実際の順位と一致しています。
そして実際の勝率と比較してみると、その誤差は非常に小さいことが分かります。
実際に計算をしてみた結果、ピタゴラス勝率による計算はほぼ正確に勝率を表し、更には順位まで教えてくれるということが実証できました。
重要なのは「得点を増やし」、「失点を減らす」こと
ピタゴラス勝率の計算式を見て分かる通り「得点を増やし」、「失点を減らす」ことが非常に重要となってきます。
そしてこの「得点を増やし」、「失点を減らす」に着目し、細かく分析していくのがセイバーメトリクスです。
当ブログでは他にもセイバーメトリクスについての記事を取り扱っています。
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