¿EL WOBA AFECTA A LOS MEJORES BATEADORES Y FAVORECE A LOS DE MENOS CALIDAD? INTRODUCCIÓN AL “PULSO WAIBI”.
Este artículo hace
referencias a:
- Por qué “The Book” es una obra maestra de la Sabermetría y un excelente libro de consulta
- Origen y funcionamiento del wOBA paso a paso.
- La aleatoriedad en el deporte vs aleatoriedad en el azar.
- Uso vs sobreuso del promedio en la Sabermetría. Introducción de errores en los promedios del wOBA, paso a paso.
- Por qué podemos concluir que en MLB, la calidad del pitcheo ha aumentado mucho más que la del bateo, en la última década
- Qué mide realmente el Valor de Carreras de wOBA
- Breve Introducción al cálculo del “Pulso Waibi”.
He aquí el
componente ofensivo del WAR, posiblemente la más acudida estadística sabermétrica
de los últimos tiempos. El WAR calcula el aporte integral de un jugador a su
equipo en relación al promedio de la liga, incluido el performance defensivo.
El wOBA es el Weighted On Base Average (Promedio de
embasado ponderado), y su fórmula es:
Siendo NIBB, las
bases por bolas no intencionales, HBP los golpeados por lanzamientos, y RBOE las
bases alcanzadas por error. Si la comparamos con el OPS (OBP + SLG), veremos
que los parámetros son muy similares, salvo por la inclusión de los errores.
Para el espectador común, la inquietud mayor aflora de los constantes numéricas
que anteceden cada parámetro en la fórmula, resultado ingenioso de sus
creadores, Tom Tango, Mitchel Lichtman y Andrew Dolphin. Apareció por vez primera en “The Book: Playing the Percentages
in Baseball”.
Es realmente el
algoritmo más completo y complejo de los que se utilizan en las estadísticas
ofensivas. O al menos de aquellas que sus creadores han hecho públicas. ¿Cómo que
públicas? Pues sí, claro. Debemos recordar que la interpretación estadística es
un arte en el Béisbol, casi exacto a la Intelligence en una guerra. Un gran número de creadores de
sistemas interpretativos, han sido contratados por equipos de Ligas
Profesionales, una vez demostrada la utilidad de su método. Estos sistemas
continúan desarrollándose, o al menos pueden convertirse en modelos superiores,
al tener una serie de recursos e
intereses concentrados, y poder mejorar la calidad de la información que
procesan. Por esa razón, es altamente probable que el sistema actual usado por
estos analistas, sea mucho más profundo que aquellas fórmulas explicadas para
consumo del público. Recordemos que casi cada equipo de MLB tiene un
departamento estadístico de alta funcionalidad. Esta contratación no tendría
lógica si se limitara solo a mostrar datos de una fórmula que es pública, y por
tanto, cualquiera puede ejecutar e interpretar.
