[閒聊] 那些關於彈力球的點點滴滴

最近關於中華職棒用球又再度浮上檯面了，
簡單來講就是聯盟疑似又偷換球了，而且聯盟用球一經檢驗，
不得了，彈性係數又超標了，
很多人自然會聯想到，目前投手的悲慘成績與比賽時間越來越冗長，
是不是跟彈力球有關？
好，我從官網擷取一些數據來看看，究竟這種投高打低的現象與用球是否具有關聯：
1.HR%：既然使用彈力球那打出全壘打的比例應該有明顯增加
2.BB%：
這點我與PTT上的朋友討論過，彈力球是否會導致投手不敢投進去，進而導致保送？
3.BABIP：稍微解釋一下，這個數據指的是「打者打出去的球容不容易形成安打？」
4.K%：對比BB%的數據，主要是觀察投球策略
從這幾個數據來看，彈力球對於這些變數究竟有沒有影響呢？

結果如下：

##
## Call:
## lm(formula = HR. ~ 恢復係數, data = Data1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.0076489 -0.0035742 -0.0004245 0.0028838 0.0078125
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -0.5130 0.1857 -2.762 0.0328 *
## 恢復係數 0.9485 0.3289 2.884 0.0279 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.005691 on 6 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.581, Adjusted R-squared: 0.5111
## F-statistic: 8.318 on 1 and 6 DF, p-value: 0.02791

##
## Call:
## lm(formula = BABIP ~ 恢復係數, data = Data1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.008152 -0.006150 -0.002799 0.007669 0.011125
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -0.8571 0.2783 -3.080 0.02165 *
## 恢復係數 2.1126 0.4927 4.288 0.00516 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.008526 on 6 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.754, Adjusted R-squared: 0.713
## F-statistic: 18.39 on 1 and 6 DF, p-value: 0.00516

##
## Call:
## lm(formula = BB. ~ 恢復係數, data = Data1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.004770 -0.003941 -0.002107 0.002041 0.012278
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -0.2743 0.2030 -1.352 0.225
## 恢復係數 0.6198 0.3594 1.725 0.135
##
## Residual standard error: 0.006219 on 6 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.3315, Adjusted R-squared: 0.22
## F-statistic: 2.975 on 1 and 6 DF, p-value: 0.1353

##
## Call:
## lm(formula = K. ~ 恢復係數, data = Data1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.025173 -0.009456 0.001983 0.011625 0.019400
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -0.3233 0.5584 -0.579 0.584
## 恢復係數 0.8672 0.9886 0.877 0.414
##
## Residual standard error: 0.01711 on 6 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.1136, Adjusted R-squared: -0.03408
## F-statistic: 0.7693 on 1 and 6 DF, p-value: 0.4142

恩，可以看出球的彈性與K%、bB%均無相關，投手保送連發，好像真的不能怪到彈力球頭上嘛？
是這麼說沒錯，但另一個可能的解釋是：打者更勇於出棒了
讓我們看看另外一個數據：BIP%，他的意思是打者將球打進場內的比例：
##
## Call:
## lm(formula = BIP. ~ 恢復係數, data = Data1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.040669 -0.013073 -0.001395 0.016461 0.038583
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.160 0.873 2.475 0.0481 *
## 恢復係數 -2.535 1.546 -1.640 0.1520
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.02675 on 6 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.3096, Adjusted R-squared: 0.1945
## F-statistic: 2.691 on 1 and 6 DF, p-value: 0.152

一樣沒有關聯性...所以，彈不彈影響真的不大嗎？

Well，魔鬼藏在細節中，兩個攻擊數據與彈力球具有正相關性：
HR%、BABIP
HR%上升，簡單來講就是原本進到林哲瑄手套的球會飛過全壘打牆，對投手的不利程度可想而知。
BABIP上升代表著投手被打出的球容易形成安打，雖然對進階數據了解的朋友一定知道：

「BABIP受到運氣影響很大」
恩...沒錯，但擊球品質越強，BABIP同樣會越高，這點亦是不可否認的
再加上我們親愛的中華職棒並沒有Hard%這種東西，所以我們只能用別的方式衡量擊球品質
好，那既然投手被打出去的球容易形成安打，就代表投手越來越難解決打者，這種情況
下比賽時間越來越長是理所當然，
所以體感上「後段比賽怎麼永遠打不完」是真的，當打者只要把球打進場內就希望無窮
的時候，怎麼可能打得完？

然後，換回不彈球，對哪一隊影響最大呢？
個人覺得會是樂天，他們打者BABIP接近0.4，再搭配最高的HR%，代表他們幾乎怎麼打都是安打，只要無法三振，他們就會很難解決，換了不彈球後，這些數據顯然會下修；然
後，樂天投手的BABIP亦低於平均......
所以換回不彈球，樂天王朝就會終結嗎？
筆者認為不會，樂天的中長程打者即便打不出來，他們手上仍然擁有林智平、余德龍、
陳晨威等優秀的小球打者，換球可能可以讓樂天的優勢下降，但這個差距會不會大到影
響排名，還有待討論

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