¿Cuántos home runs conseguirá Mike Trout esta temporada? ¿Cuál será el average de Joey Votto? ¿Y el WAR de Kris Bryant? ¿Cuántos strikeouts conseguirá Clayton Kershaw?
Para conocer las respuestas tenemos el paso del tiempo, pero para intentar aproximarnos a lo que ocurrirá tenemos las proyecciones, que funcionan con una premisa básica: los resultados pasados nos pueden desvelar los números futuros. Si un bateador lleva un average de .280 durante tres temporadas en la MLB, probablemente sus números durante la siguiente estarán entre .260 y .300; sería extraño que bateara a .200 o a .360, porque siempre existe una regularidad en el tiempo y los cambios bruscos son noticia, por eso, porque son inhabituales. Nadie se sorprende que Trout batee como lo hace, pero si un rookie consiguiera los números de Trout sería noticia todos los días porque se saldría de la media, y eso es lo inhabitual.
Pero no todo son números, en las proyecciones también intervienen otros factores de futuro que desconocemos que aparecen y pueden variar el rendimiento de un jugador.
- Posición en el lineup: No es lo mismo batear el primero que el tercero. Cuando uno batea primero y se embasa estará en la primera base con ningún eliminado, sus posibilidades de conseguir carrera son mayores que el que batea tercera y ya hay uno o dos eliminados en su equipo. En este sentido, el concepto de Run Expectancy depende del momento del juego que hay más o menos probabilidades de conseguir carreras.
- Cambios en el equipo: Si el equipo del jugador analizado ha fichado a un gran bateador que consigue un gran número de home runs, si este juega ne el número 3 del lineup el jugador del número 2 conseguirá muchas carreras, mientras que el 4 se encontrará con mucha probabilidad todas las bases vacías.
- Lesiones: Un tema complicado ya que la mayoría de las veces son inesperadas, aunque viendo la frecuencia de lesiones de un jugador podemos hacernos una idea de cómo le irá durante la temporada. Pero no es para nada muy fiable, cada jugador responde de forma diferente a los tratamientos y a las recuperaciones de las lesiones. Además, hay muchas situaciones incontrolables: se lo pueden preguntar a Madison Bumgarner y su accidente de moto que le va a costar unos dos meses de competición, ¿cómo predecir esto?
- Cambios en la mecánica de bateo: El ejemplo clásico es el de José Bautista, pasó de 13 home runs en 2009 a 54 en 2010 cambiando su forma de batear. No sabes nunca si lo que está probando/entrenando un jugador va a funcionar.
- Química: Desconoces la «química» que aparecerá en los equipos y si esto puede afectar a los jugadores de formar positiva o negativa. Existen jugadores que hacen mejores a sus compañeros aunque sus números no sean buenos. Un ejemplo es lo mencionado en este artículo.
Plate Appearances (PA)
Conocer el número de veces que el jugador saldrá a batear es básico para conocer sus estadísticas durante la temporada. Cuanto más juegue más posibilidades tiene de conseguir carreras, home runs, ser más veces eliminado por strikeouts, etc. Es una estadística muy difícil de predecir ya que intervienen muchos factores que no conocemos al inicio de la temporada: las lesiones que puede sufrir el jugador, si el entrenador contará con él durante muchos partidos o el orden en el que bateará durante los partidos. Se ha visto que los jugadores tienen 18 PA menos que el jugador que batea justo antes que él, por tanto el jugador que batea segundo tendrá 18 apariciones menos en el plato de bateo que el primero. También depende de la calidad de tu línea ofensiva, si es muy productiva se batea más que si es poco productiva.
En este caso, para predecir, deberíamos conocer el orden en el que bateará el jugador que queremos analizar. Una buena guía sería conocer las veces que apareció el pasado año y si sigue en el mismo equipo probablemente será muy similar. En el caso que el jugador cambie de equipo podríamos ver cuantas PA tuvo el jugador al que sustituye éste.
Otra variable que deberíamos analizar sería las posibles lesiones que sufrirá el jugador, hay muchas que son totalmente imprevistas, pero algunos jugadores suelen perderse un número de partidos determinados cada año por lesiones o por otros motivos. Por ejemplo, en Pro Sports Transactions podemos ver los partidos que se ha perdido cada jugador en las últimas temporadas, tanto por decisiones del entrenador como del general manager al ser enviado a las Ligas Menores, asuntos personales, problemas de disciplina o trifulcas legales.
En 2015, la media de PA por equipo fue de 6.121, por tanto la suma de todos los jugadores de un equipo debería andar entre 6.000 y 6.300. Los jugadores titulares cuando están sanos tienen entre 600 y 700 PA. Los catchers acostumbrar a jugar menos, entre 450-600 PA, mientras que los reservas están entre 200 y 400.
Strikeout Percentage (K%)
Es una de las estadísticas más estables en el mundo del béisbol, sobre todo en jugadores que acumulan más de 150 PA por temporada. Rrecordemos que en béisbol es muy importante trabajar con muestras grandes, jugadores que juegan bien durante unos partidos no nos dicen nada de como jugará en el futuro, un buen bateador durante años seguirá bateando bien, por eso la importancia de las PA y del tiempo que se lleva jugado. El jugador varía muy poco las veces que es eliminado por strikeout. En este artículo de Fangraphs nos dan una fórmula con estadísticas avanzadas para conocer el K% de un jugador.
Hay otros factores que también intervienen. Se ha visto que el K% baja cuando un jugador llega a los 24 años, se mantiene con pocas variaciones hasta los 31, aumenta de nuevo hasta los 35 y a partir de esa edad vuelve a bajar. De 2011 a 2015 los K% aumentaron del 18.6% al 20.4%, y los porcentajes varían del 30% al 8% en diferentes jugadores.
Pero siempre puede haber excepciones, y siempre las hay ya que un jugador puede mejorar su bateo, perder confianza ante ciertas situaciones, entrar en una mala racha, etc. Las proyecciones son orientativas porque ¿quién iba a pensar que Eric Thames conseguiría 12 home runs en 30 partidos?
Carreras Impulsadas (RBI) y Carreras Conseguidas (R)
Es imprescindible saber en qué orden batea el jugador para conocer las carreras que impulsará o que conseguirá. El jugador que se embasa sin ningún eliminado tiene más posibilidades de conseguir una carrera que el embasado con dos eliminados; el jugador que batea y tiene un jugador en tercera base tiene más posibilidades de impulsar una carrera que el jugador que tiene un jugador embasado en primera base. Se ha visto que el cuarto jugador de la línea es el que tiene más posibilidades de conseguir un RBI, seguido del tercero, segundo, quinto, primero, sexto, séptimo, octavo y noveno.
Los jugadores que más se embasan conseguirán más carreras que los que se embasan menos. Otro factor que nos ayudará en las predicciones será su historia de RBI y R, como siempre si sigue jugando en la misma posición en la línea. El RBI de un jugador está entre 125 y 140, las carreras conseguidas entre 115 y 130. Ahora poneros en la piel de un entrenador que debe decidir el orden de bateo y averiguar cómo debe colocar a cada jugador para conseguir el mayor número de carreras para el equipo; ordenarlos bien o mal puede ser la diferencia entre ganar o perder, si embasas los jugadores en el momento correcto las carreras serán tuyas, si te equivocas probablemente perderás la posibilidad de conseguir carreras. Complejo y hermoso el juego del béisbol.
Bases Robadas (SB)
¿Qué se necesita tener para robar bases?: Velocidad. Y como todo tiene su estadística, Bill James (el padre de la sabermétrica) desarrolló una estadística para la velocidad de los jugadores: Speed Score (Spd), de excelente, 7 puntos, a horrible, 2 puntos. También es importante ver:
- La técnica de un jugador, no todos los jugadores rápidos son buenos robando bases.
- La historia del jugador, el porcentaje de bases robadas que consigue sobre las intentadas (a algunos jugadores les falta confianza o tienen las habilidades y no las utilizan lo suficiente,
- De nuevo en este caso hablamos del orden en la línea de bateo ya que tienes más posibilidades de robar si bateas el primero que el tercero.
- El momento es otro factor, embasado sin ningún eliminado o embasado con dos eliminados
- Y lo bueno que es el catcher contrario lanzando a segunda base ya que si es un genio en este aspecto te lo pensarás dos veces antes de robar.
El porcentaje de bases robadas anda alrededor de un 70%. El factor predictivo más importante sería el número de bases robadas cada año, y realizar una media, aunque las variables durante los diferentes juegos hace que sea muy difícil predecir el número exacto. Lo que sí sabemos es que algunos jugadores roban menos cuando la velocidad decrece, y eso ocurre con la edad, con 30 años se roba menos que con 20.
¿Predecir es fácil? No, pero es posible.