FB/GB vs FO/GO II: Correlaciones por Jugador.

Introducción

El AO/GO es una métrica sumamente popular a la hora de evaluar a un bateador. Según algunos analistas, este derivado de Air Outs y Ground Outs es capaz de dar la probabilidad de que un jugador ponga una pelota por los aires o por los suelos. Sin embargo, lo que nunca se han puesto a pensar es que este indicador no sólo depende de un bateador sino de un montón de agentes externos a el.

Corrrrrrrrrrelaciones.

Una de las tareas más importantes de un analista es tratar de predecir el rendimiento de un jugador a futuro. Sin embargo, esta tarea no es para nada sencilla, debido a que múltiples factores ajenos al pelotero pueden mejorar o deteriorar sus números. Es decir, su estadísticas no dependen enteramente de sí mismo. Esto último también es cierto para FO y GO, ya que miden el rendimiento de un pelotero basado en el número de out al que es sometido por el equipo contrario.

Por otro lado, FB y GB tratan de aislar el factor defensa y al mismo tiempo enfocarse únicamente en el rendimiento del bateador. No obstante, es prudente decir que tanto FO y GO pueden ser entendidos como subconjuntos de FB y GB respectivamente.

Calculando la correlación por jugador y año, podemos observar que la correlación de FB/(GB+FB) no es mucho mejor que la correlación de FO/(GO+FO). La primera solo tiene una correlación de .477 mientras que la segunda posee una correlación de .440. Esto significa que probablemente no podramos establecer un modelo de predicción lineal para ambas variables. En los siguientes posts haremos una limpia de datos para ver si podemos incrementar tal relación.

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