Wins Above Replacement:History,Philosophy,and Objectives(Part1)

Wins Above Replacement(WAR)は、過去30年間にわたって野球におけるセイバーメトリックコミュニティによって作成され、開発されたメトリックであり、1982年までさかのぼり、その年のビル-ジェームズの要約（per Baseball Prospectus and Tom Tango）に類似したシステムが初めて登場した。, 野球における四大公共モデル/システムは、戦争を次のように定義している：

• “勝利以上の交換（WAR）”は、セイバーメトリック野球コミュニティが、選手のチームに対する総貢献を一つの統計で要約する試みである。”FanGraphs
• “は、プレイヤーの合計値を取得するための目論見書である。”Baseball Prospectus
• “WARフレームワークの背後にある考え方は、通常、そのプレーヤーを置き換えることができるプレーヤーよりも、プレーヤーがどれだけ優れているかを知りたいというこ,”野球-リファレンス
• “は、ゲームの各ファセットにおけるプレイヤーの貢献を集約します：打撃、ピッチング、ベースランニング、および守備。”openWAR

これらの単純な定義のそれぞれが多かれ少なかれ述べているように、WARは、そのプレイヤーが単一の番号で彼または彼女のチームに貢献したどのくらいを表すすべてのプレイヤーのための合計値を割り当てようとするシステム、モデル、または技術です。 この単一の番号は、特定のスポーツ内の特定の遊び領域の分離である複数のコンポーネントで構成されています。, 野球では、これらのコンポーネントは打者と投手によって異なりますが、各コンポーネントの合計は、プレイヤーがチームに追加した合計値をカプセル化する ホッケーの戦争のアイデアは、新しいものではありませんが、間違いなくまだ未発達です。

戦争の概念は、しかし、ホッケーの”聖杯”のように少し感じています。 多くの人がこのようなモデルや同様の目標を持っているモデルを作成することに手を試しました–多くの場合、これらの人々はホッケー統計の主要な声, “シングルナンバードリーム”は、ホッケーの統計では本当に何か他のものと同じくらいとらえどころのないものでした。 （あらゆるスポーツのための）戦争モデルは、アナリストとしての私たちが選手をどのように評価するかに 戦争は皮肉なことに、実際には単一の数についてではありません。 それは私たちがその番号に到着する方法についてです。 それは明確ではなく、不確実性と仮定があり、暗黙の”範囲”が各プレイヤーの各番号を取り囲んでいます。,

このあいまいさは見落とされがちですが、最終的な数は正確には簡単ではありません。 しかし、それはプロセスと質問と最終的には、単一の番号の検索は、スポーツ統計のような重要な側面を作る哲学です。 どのように選手を評価すべきですか？ このような複雑なゲームの多くの側面を、同じスケールで、ちょうど正しい方法で調整して、偶数強さの攻撃と偶数強さの防衛、盗塁と二重、または3ポイン, 私たちの意見では、これらの質問に対する答えを見つけるプロセスは、単一の数字が実際に私たちに伝えるものと同じくらい重要です。 だからホッケーはこれで何をしましたか？ 私たちが発展していくためには再度野球くことですのでホッケーのように事前の作業スポーツです。

ホッケーの以前のモデル

NHLのスケーターとゴールキーパーの両方を評価するために過去に作成され、使用されているいくつかの戦争方法がありました。 これらのなすべての”戦争”な、何らかの形で各と評価全体の価値のスケーター（または、goalie)., WAR-on-iceの執筆にはより完全な歴史がありますので、以下のリンクを参照してくださいが、よりよく知られている例のいくつかを強調したかったので

• 戦争に似た方法でホッケー選手を評価しようとした最初のモデル/システムは、August,2003からのAlan RyderのPlayer Contribution methodであったようです。
• Michael SchuckersとJames Curroは、2012年にThoR（Total Hockey Rating）と呼ばれる選手評価モデルを作成しました（2013年に更新）。, このシステムは現在のものではありませんが、データはまだここで利用可能です。
• war-on-ice.com （Andrew C.Thomas、Sam Ventura、Alexandra Mandrycky）は2014年秋に戦争モデルを作成し、それを自分のサイトでホストしました。 のシリーズ全体を説明するモデルは、継続してご利用可能でオンラインです。 それは素晴らしいと任意およびすべての戦争関連のホッケーの議論のための偉大な参照です。
• Dawson Sprigingsは2016年の夏にリリースされ、16-17シーズン全体で生産された戦争モデルを開発しました。, 第5話ではホッケー-グラフで放送されていたが、放送されなくなっている。
• エマニュエル-ペリーは2017年の夏に自分のバージョンの戦争を作成し、ここに戦争の概念の紹介を投稿しました。 モデルの彼の詳細な説明者はここで見つけることができます。 このモデルはコルシカ島で利用できる。ホッケーだ
• Gordon Arsenoffは2018年のRITSAC会議で彼の戦争モデルを発表しました。 彼のスライドはここにあります。 このモデルは現在公に利用可能であるようには見えません。,

上記の以前の作業に慣れるために時間をかけることをお勧めしますが、以前の方法のいくつかがどのように機能し、それぞれの哲学がどのように見えたかを説明するために、氷の上の戦争（WOI）、Dawson Sprigings、およびEmmanuel Perryのそれぞれのモデルに焦点を当てます。

War On Ice WAR

これはホッケーの最初のモデルであり、それ自体が”戦争”とラベル付けされていました–つまり、その目標は勝利の面で選手の貢献を測ることでした。 これは重要です。 非常に詳細かつ徹底的に（そしてオープンソース！,）のように、彼らは実際にホッケーで戦争モデルができるものに似ているものを生産しました。 P>

• このシステムは前向きでなければなりません。 私はこれを予測的なアイデアに基づいて、過去のパフォーマンスが（即時の）未来を示すようにしたいと思います。

• すべてのピースは、その構成部分に線形分解可能でなければなりません。,

• …すべては、より壮大な規模で将来の成果を予測する能力に基づいて検証されるべきです。 眼球適合に基づいて判断するのではなく、予測尺度の全体的な尺度によって判断します。

• パート2から：エージェントの相対値—チーム、プレイヤー、プレイヤーの組み合わせ、または状況—は、イベントが発生する速度をどのように変化させるかです。 これはもちろん、ポイント2なしで私たちの目的には無意味です：重要な唯一のイベントは、得点されているゴールの予測または指標です。,

• パート5から：戦争を測定することは、パフォーマンスに関するものと同じくらい文脈に関するものです。 私たちの目標は、将来のパフォーマンスを予測する尺度を大切にすることであるため、強い反対に対してプレーするチームは、ベースラインチームが期待して悪いことをするので補償されるべきです。,

WOIの戦争モデルは、基本的な哲学で設定されました–それが測定したものを理解するために非常に重要なものです：モデルはできるだけ予測可能であることを意図していました。 これは、ホッケー統計の分析、研究、および文献を考えると理にかなっています。 し、多くの人を排除しようとする、ノイズと乱数の発生源からのゲームをもちいて予測又は示唆される。 残念ながら、このモデルは非常に長い間生きていませんでした（ベンチュラはピッツバーグ-ペンギンズに雇われ、トーマスとマンドリッキーはミネソタ-ワイルドに雇,

しかし、このモデルを扱ったいくつかの素晴らしい記事がありました。 Dom Luszczyszynは、AC Thomas、Ryan Stimson、Corey Sznajderからの引用で、2015年にホッケーニュースの記事を書きました。 さらに、Viceのこの記事では、WOIとPerryのサイトの両方をカバーしていますが、実際には戦争固有ではありませんが、興味深い読み取りであり、公開データを取り巻くタイムラインのアイデアを提供します。, Cam Lawrenceの素晴らしい”How to Build a Contender”シリーズは、WOIの戦争モデルを使用して、組織が競合するチームをどのように構築すべきかをカバーしました。 オリジナルのSix Analyticsは、ここでもモデルの良い概要を持っています。

dawson Sprigings

前述したように、Sprigingsは2016年の夏に彼の戦争モデルをリリースし、16-17シーズンを通じて最新の状態に保ちました。 5部シリーズはもはや利用できませんが、（メモリと多くの古いCSVから）それがどのように機能したかについてはかなり良いアイデアがあると言えます。, このモデルは、Nbaの選手を評価するために使用されるJeremias Engelmannの実際のプラスマイナス（RPM）メトリックに似ていたようで、それ自体はさまざまな調整されたプラスマイナスメトリックとバリエーションに基づいていました（これはRAPMの記事で取り上げられており、パート2でも取り上げられます）。 公開書き込みなしでSprigingsのモデルを要約しようとすると、賢明ではなく、ひどいものになるので、それを避けます。,

このモデルは、ゲームの側面を”コンポーネント”として独立してアプローチし、これらを組み合わせて単一の番号に到達するという点で、WOI（様々な野球モデルに似ています）に似ていました。 しかし、WOIのモデルは予測を主な焦点として構築されましたが、Sprigingsはこれをさらに一歩踏み出しました：彼は真の才能または真の価値に基づいてプレイヤーを評価することを強調しました。 これはsabermetricsの共通の概念であり、プレイヤーの”真の才能”が実際に何であるかという問題です。, 前述のように、このモデルはあるシーズンのために現在のものであり、’16-17シーズンの間に信じられないほどの量のコンテンツと議論を生み出しました（ これはしばしば見落とされていましたが、シーズン中の任意の時点で、モデルは（私たちが覚えていることから）スケーターの真の才能レベルを評価するため

それがまだアクティブだった間にSprigingsの戦争モデルを扱ったいくつかの記事は次のとおりです。

• Arvind Shrivatsはここでそれをカバーしました。
  • Arvind Shrivats,
  • 私たち（JoshとLuke）はこのモデルを使用してNHLスケーターの経年曲線を構築しました。
  • また、レート統計を使用してモデルを検討しました。
  • Alex Novetは、このモデルを使用して強いリンクチームと弱いリンクチームについて
  • 以前の議論への歴史のビットについては、ここではApril、2017からのSprigingsのモデルを取り巻く議論に関するMatt Caneからのオフカフの記事です。
  • 最後に、Sean Tierneyはデータを掘り下げたい場合は、tableauを介して利用可能なデータをまだ持っています。,

  Emmanuel Perry

  Emmanuel Perryのモデルは、現在利用可能な唯一の他のライブモデルです。 彼はここでホッケーにおける戦争のアイデアの紹介と、ここでの方法論の詳細な説明の両方を提供しました。 このモデルはWOIのモデルと同様の方法で構成されていますが、ショットや危険ゾーンに頼るのではなく、corsicaのxGモデルを使用しています。 WOIのモデルと同様に、彼は彼のモデルを説明するより良い仕事をしているので、上記のリンクされた記事の両方を見てください。, ペリーは、このモデルが本質的に予測または記述的であるように構築されていないと公に述べています。 このモデルは、時間と計算上の制約のためにシーズン中に日常的に利用できないため、利用可能なすべてのデータは一般的に歴史的なものです。

  いくつかのメモ

  私たちは月に戻って作ることを決定しました,2018:A.)RITSAC2018で私たちの戦争モデルを提示し、この戦争モデルを収容するために私たちのウェブサイトを構築し、作成することに焦点を当てます(とりわけ–www.evolving-hockey.com）またはB.）あなたが今読んでいるシリーズ全体を書きなさい。, 私たちは（他の多くの理由の中で）スポーツ分析会議に出席したことがなかったので、私たちはオプションAを持って行きました。 最初のことは、この書き込みが18-19シーズンになるまで終わらないことを知っていたことです。 第二は、この新しい戦争モデルが完全に公開され、その建設のための適切な参照なしにそれを説明するよう求められるかもしれないという事実で これらの両方が実現しました。 私たちは、継続性のために戦争モデルを参照したいくつかの作品を提示したいと思います。,

  • まず、RITSAC2018プレゼンテーションビデオとスライド（Ryan StimsonとMatt Hoffmanに大きな感謝）の両方への適切なリンクがあります：スライドとプレゼンテーション。
  • Arvind Shrivatsは、私たちのモデルとPerryのモデルの両方を掘り下げたThe Athletic（paywall）のための偉大な戦争の説明者をここに書いています。
  • アスレチックは、それぞれの範囲に現在の公共モデルに入ったいくつかの戦争の記事/議論/議論を主催しました（再び、すべての記事が有料です）。, 最初はtwitterでかなりの議論を生み出し、第二はブライアン-マクドナルドを特集し、第三はマイケル-シュッカーズと仲間のHG作家ライアン-スティムソンによってキュレーション
  • ジョン-フィッシャーは、私たちのモデルとペリーのモデルの両方について議論しました。
  • CJ Turtoroは、2018年に私たちのモデルについて書いています（悪魔に関しても）。
  • 私たち（実際にはJosh）は、Rangersに焦点を当てたShayna Goldmanによって書かれたAthleticに関する記事に貢献しましたが、モデルとそれがどのように使用/表示されるかについての多くの質問をカバーしました。,

  私たちのモデルとペリーの両方を見た他のいくつかの記事がありました。 それで、このシリーズを終えるのにかかった時間をお詫びしなければなりません。 私たちが述べたように、私たちは選択をしました、そしてそれはすべてを終えるために達成不可能な期限を私たちに残しました–あなたが知っている、 それでは、それに戻って取得してみましょう：野球。

  野球戦争

  このトピックにはそれについて書かれた本があり、ほとんどのチームはある程度戦争に似たものを使用しており、私たちの両方よりもこのテーマについてはるかに知っている人がたくさんいます。, しかし、野球の戦争モデルがどのように機能するか（または少なくとも試してみる）について、私たちが戦争についてどのように考えるか、そしてモデル さらに、野球とホッケーのつながりと、両方のスポーツに戦争モデルがどのように存在するかを明確に描くことが重要だと感じています。 この作品の冒頭で、野球におけるさまざまな公共戦争モデル（FanGraphs、Baseball Prospectus、Baseball-Reference、およびopenWAR）の簡単な要約をレイアウトしました。, もちろん、これらは包括的から遠い1-2文の引用符でしたが、それぞれが私たちに彼らがすべて測定しようとしているものについての良いアイデアを与えます：プレイヤーが交代レベルのプレイヤーに対して彼/彼女のチームに追加された合計値。

  これは、しかし、私たちがNHLのための戦争モデルを構築する方法と岐路のビットに私たちをもたらします。 あなたが気づいていない場合は、ホッケーの統計がかなり大きく依存している二つの重要な概念について、野球の戦争の説明者（読み：なし）ではほとんど, ホッケー統計の分野では、メトリックが反復可能または予測可能であるというアイデアは、基礎となっているものです。 つまり、指標は、一方または両方を行う能力について”検証”されることがよくあります。 私たちの意見では、コルシ（ショットの試み）がホッケーの仕事においてそのような基本的な考え方になった主な理由は、チームの勝利をよりよく予測する 期待される目標は、同様にこの概念を使用しました（Sprigings xG explainer）。 なんかくやしいじゃないが研究の方法に現代ホッケーの仕事を見つものことにより、それぞれ。,

  上記で示したように、hockey WARの以前の作業は、この同じ考え方を、以前の戦争モデルがどのように構築されたかの中核として取りました。 そして、これには非常に良い理由があります。 私たちは、このアプローチを批判したり、これが間違っていると推測しようとしているわけではありません。 これらのコンセプトは、ゲームの多くの側面をどのように評価するか、運をどのように取り除き、対処するか、評価のために選手やチームに自信を置くか、リストは続きます…しかし、再現性と予測性はホッケーの置き換え以上の勝利にどのように適合するのでしょうか？, それは、すぐそこに-それが問題です。Baseball-Referenceの説明者が述べているように、”WARフレームワークの背後にあるアイデアは、通常、そのプレーヤーを置き換えるために利用可能なプレーヤーよりも、プレーヤーがどれほど優れているかを知りたいということです。”-または-FanGraphsの概要がそれを置くように”戦争はプレイヤーの貢献の完全に正確な指標ではなく、むしろこれまでの価値の見積もりであることを意味します。,”これらの両方を解凍することはたくさんありますが、FanGraphsの引用の最後の部分は、野球の戦争モデルの重要な側面です：これまでの価値。 これをもう少し雄弁に言えば、野球の目論見書に延期しましょう。 2013年、BPはリワークワープシリーズ”it’s incredible”（part1、part2、part3、part4、part5）をリリースした。 このシリーズの紹介で、Colin Wyersは彼らの新しい戦争モデルで彼らの目標のいくつかを説明しました。 これは第三の目標でした：

  “私たちは、プレイヤーが何をしたかを知りたいです。, 統計の専門用語を使用するために、我々は、サンプルではなく、人口として与えられた期間におけるプレイヤーのパフォーマンスを表示します。 あなたがそのサンプルを千回やり直せば、そのプレイヤーは多くのことをしたかもしれません。 他のサンプルを見ると、このプレイヤーが異なることをした可能性が非常に高いです。 どうでもいい まことに興味がなかプレイヤーがなかった。”

  ワイヤーズがこのシリーズ（パート1）でレイアウトする5つのゴールのほぼすべては、私たちの両方がホッケーのための戦争についてどのように感, 私たちがここで実証しようとしているのは、これまでのところ、野球における戦争とホッケーにおける戦争との間に断絶があったということです。 ホッケーでこれまでに開発されたすべての戦争モデルまたは同様の単一数の方法は、主要な公共野球戦争モデルが保持するこれらのアイデアや概念 つまり、彼らは交換モデルよりも期待される勝利であると考えるもの、またはBPの新しいWARP（DRA、DRC+）の新しい”値する”指標に似ている可能性があるものに, または、新しいStatcastデータをxWARタイプのモデルにさらに組み込む。 Dave Cameronは、新しいStatcastデータが到着し始めた二つの夏前にFangraphsのポストでこれを議論しました。 それは私たちがここで取り組んでいるものと非常によく似た質問を扱うので、魅力的な読み取りです（噂の将来のプレイヤー追跡データがなくても！)., Cameronの結論は非常に関連性があると感じています：

  しかし、Statcastはコンポーネントのピッチングと守備の面を改善するための多くの約束を保持していますが、これまで以上に細かい打撃データを得ることは、戦争が何になりたいのか、そしてモデルの目標は何であるかを再び尋ねることを余儀なくされるかもしれません。 ここには明白な正しい答えはありません、そしてそれは常に戦争を計算する複数の方法がある理由の一つです。,

  “ここには明らかな正しい答えはありません”が重要なポイントです：複数の戦争モデルは、異なる哲学に基づいて異なるフレームワーク ホッケーにおける以前の戦争モデルは、予測と真の才能の評価に焦点を当てていました。 私たちは、しかし、少し戻ってそれをダイヤルし、野球で定義されたものに沿って、より多くのモデルを作成したかったです 私たちは、記述的な戦争モデルを作ることを試みました。 これは、それが予測ではないという意味ではなく、予測であるかどうかは気にしないという意味です。,

  哲学と目標

  野球におけるパブリックウォーモデルは本質的に記述的であり、プレイヤーが何をしたか、プレイヤーがどのように価値を加えたか、あるいはチームにどのように貢献したかを測定し、ゲームに勝つもの（ラン）に直接結びつける方法である。, たとえば、FanGraphsのバージョンでは、ERA/RA9の代わりに、投手が彼の背後にある防衛に影響を与えることができないことをよりよく説明するため、Baseball–Referenceが行うように、投手の独立したピッチング（FIP）を投手戦争に使用しています）。 このアイデアは、ホッケー統計コミュニティの多くの慣習に反するものですが、その中核となるのは、戦争は記述的な指標です。 この事実を考えると、私たちはモデルの構築に関する選択に直面しました：これで何をするのですか？, の戦争モデルを作成した値もって近寄ってこいち早く入手することができます。 これは上記で引用されましたが、これを強調することが重要であると感じています。

  このシステムは前向きでなければなりません。 私はこれを予測アイデアに基づいて、過去のパフォーマンスが（即時の）未来を示すようにしたいのですが、これに対する私の唯一の例外は、事実の後に修正する必要があるデータのバイアスを知った場合です。,

  明確にするために、ホッケーは非常にランダムなスポーツです–運はプレイヤーの貢献や価値に大きな役割を果たす主要な要因です。 多くのプレイヤーを維持できる性能を上記の”真の人材育レベルの長手の季節(ときどき完全である。 これは間違いなく問題です。 しかし、野球はしばしばそれほど違うわけではありません。 NHLの前の戦争と単一の数の指標は、ほとんどの場合、将来のパフォーマンスを予測したり、真の才能を評価したりする能力に関係していました（そして, これらのアイデアは非常に重要ですが、NHLの選手を評価するには、プレイヤーの実際の価値をよりよく捉えようとする戦争モデルが必要だと感じてい このモデルの目標は次のとおりです。

  • 私たちは、NHLの選手がそのスケーターやゴールキーパーのチームにどのように貢献したかを、私たちの能力を最大限に このモデルまたはシステムは、ゲームの多くの側面をカバーし、すべてのコンテキストと状況を調整し、チームメイトと（より少ない程度で）競争を適切に調整することができるようにする必要があります。, 私たちは、プレイヤーがチームに追加または貢献した価値を最もよく分離し、属性とする数字（または数字）を求めています。
  • 私たちは、可能な限り、私たちの方法の基礎として目標を使用しようとします。 野球のように、このモデルは勝利に直接結びついてほしいし、目標はチームが試合に勝つ方法です。
  • ファンやアナリストがこのモデルを理解するのをより良く助けるために、シーズン内に毎日の戦争番号を更新し維持できるシステムが必要です。, 小さなサンプルの戦争数は問題がありますが、ファンやアナリストとして、シーズンを通じて選手の進捗状況をフォローし、モデルがどのように機能し、
  • このモデルは、ルーキーと初めてのNHL選手をベテランを評価するのと同じ方法で評価できるはずです。 このモデルの目標は、与えられたプレイヤーのパフォーマンスを最もよく記述し、価値を割り当てることであることを考えると、NHL経験が長いプレイヤーとNHL経験がないプレイヤーを評価することに違いはないはずです。,
  • 特定のプレイヤーの番号またはコンポーネントのコンテキストを提供するために、モデルの内部側面を分析できるはずです。 言い換えれば、このモデルは完全に黒い箱入りまたは解釈できないべきではありません。 これは難しいかもしれませんが、私たちはプレイヤーの戦争（または特定のコンポーネント）がなぜそれがないように見えるのかを調べる能力を持って
  • そして最後に、少しささいながら、私たちはこのモデルが年末の賞を受賞するはずのスケーターとゴールキーパーに合わせて、より良いトラッキングをしたい, 最終的には、戦争はプレイヤーの総contributionのデータベースの分析でなければなりません。 たとえば、Hart Trophyは、特定のシーズンにおける選手の完全なパフォーマンスを評価するモデルに基づいている必要があることは理にかなっています。

  これらすべての目標を述べたので、ここで明確にすることが重要です。 私たちは、以前のホッケー戦争モデルをある程度”予想される戦争”モデルとして説明しました。 これは悪いことではありません–それは実際にホッケーで発生する運と分散の量を考えると、より良い選択肢かもしれません。, しかし、私たちの目には、私たちが作成しようとしたようなモデルを構築することには多くの利点があります。 戦争の素晴らしいところは、それがフレームワークであるということです。 並列モデルでは、特に記述前予測するバージョンでも見プレイヤーの評価。 私たちも、このような何も見えない将来的に別のバージョンを作るかもしれ,

  この部分では、以前のホッケーの仕事で見つかった歴史のいくつかをカバーし、野球とホッケーのそれぞれの哲学の違いのいくつかを議論し、戦争モデル 道に沿って、我々はすべて我々は次の二つの部分で議論するものに関連しているかなりの数の記事にリンクしてきました。 ここで参照されているものを読むのに時間がかかってください。 私たちは、戦争の歴史、理論、哲学を理解することは非常に重要であると感じています。 パート2では、モデルがどのように構築されるかのプロセス全体について説明します。, パート3では、交換レベルと勝利コンバージョンをカバーし、途中で行った決定に関連するいくつかの追加の概念をカバーし、これらすべてを優雅に結びつけ