BP en español: Enfrentando una alineación de Trouts

Traducido por Carlos José Lugo

Hay un montón de estadísticas fácilmente disponible hoy día. Las mismas expanden nuestro conocimiento del juego. También nos ayudan a ilustrar el significado de un número.

Tomemos, por ejemplo, a Miles Mikolas, el sorpresivo as del staff de St. Louis este año. Su porcentaje de carreras limpias admitidas fue de 2.83. Todos sabemos que ese es un buen número. El promedio en la Liga Nacional en el 2018 fue 4.03. Así que que Mikolas fue más de una carrera mejor que el promedio. Eso es bueno; entre los 72 lanzadores de la LN con al menos 100 entradas, el 2.83 de Mikolas fue el octavo mejor; ¡también muy bueno!

Pero igual podemos voltear sus estadísticas para ver cómo les fue a los bateadores en su contra. Los bateadores en contra de Mikolas batearon .245 con un porcentaje de embasarse de .278 y un porcentaje de slugging de .350. Explorando los números de bateo del 2018, vemos que el parador en corto de buena defensa Adeiny Hechavarria bateó .247 con un porcentaje de embasarse de .279 y un porcentaje de slugging de .345. Eso está realmente cercano a los números de Mikolas. De modo que, podemos decir que en el 2018, Miles Mikolas transformaba a los bateadores oponentes en Adeiny Hechavarria. Lamento reportarles que el compañero de equipo de Mikolas, Luke Weaver (.277/.345/.441 en su contra) convirtió a los contrarios en Starling Marté (.277/.327/.460).

Pienso que este tipo de comparación, en adición a ser divertida, añade contexto al asunto. Por supuesto, yo realmente no tenía que incluir los bateadores comparables. Ustedes saben que el OPS permitido por Mikolas de .624 es bueno, y que el .786 de Weaver no lo es. Pero es evocativo el decir que Mikolas transformó a los bateadores oponentes en Hechavarria.

Me dije entonces, si podemos jugar este juego con los lanzadores, ¿por qué no con los bateadores? ¿Existe una forma de traducir las estadísticas ofensivas en algo que sea relevante desde la óptica de los pitchers? Por supuesto, no hay ERA para los bateadores. Pero, ¿habrá medidas que estén cerca?

Pienso que hay dos. Una es el FIP. Muchos de ustedes están familiarizados con el FIP (Promedio de Carreras Limpias Independiente de la Defensa, por sus siglas en inglés). El mismo utiliza los eventos del pitcheo sobre los cuales un lanzador tiene control – bases por bolas, bateadores golpeados, ponches y jonrones – para sintetizarlos en un número similar al ERA. Otra métrica es ERA por Componentes (CERA), una estadística inventada por Bill James. La misma toma los corredores que un lanzador permite llegar a las bases por vía de los hits, bases por bolas y pelotazos para sintetizar un ERA. El FIP aísla de la ecuación las pelotas puestas en juego. El CERA aísla la secuencia de los eventos ofensivos en contra del pitcher. Ambas nos pueden dar una visión a lo interno del desempeño de un lanzador que el ERA pudiera tergiversar. Por ejemplo, el derecho de los Blue Jays Marcus Stroman tuvo un mal ERA este año, 5.54. Su FIP (3.94) y CERA (4.59) sugieren que él fue mejor que lo que su ERA indica.

El FIP y CERA no son los únicos estimadores de ERA que existen allá afuera. El más prominente de estos es nuestro Deserved Run Average, o DRA. El DRA, sin embargo, es un modelo mixto, no muy factible para cálculos rápidos en una hoja de cálculo. Por eso aquí utilizaré FIP y CERA.

Podemos aplicar el FIP y ERA a las estadísticas de un bateador para responder la pregunta, “¿Qué pasaría con un pitcher que solamente se enfrente al Jugador X?” La fórmula para el FIP es bastante simple:

(13 x HR + 3 x (BB + HBP) – 2 x K) / IP + FIP constant

La constante en el FIP varía de año en año. Es el número que hace el FIP agregado similar al average de MLB. En el 2018 fue 3.161.

CERA es más complicado. Es un proceso de tres pasos. El primero es calcular el Total de Bases del pitcher (PTB), el cual es:

0.89 x (1.255 x (H – HR) + 4 x HR) + 0.475 x (BB +HBP – IBB)

El segundo paso crea un CERA preliminar:

9* ((H + BB + HBP) x PTB) / (BFP x IP) – 0.56

El tercer paso es necesario solo si el CERA resultante es menor que 2.24. Entonces en cambio utilizamos esta fórmula:

0.75* 9* ((H + BB + HBP) x PTB) / (BFP x IP)

Pero hay un problema. Tanto el FIP como el CERA utilizan entradas lanzadas. No existe una columna en la tarjeta de un bateador para los innings. Pero resulta que esto es bastante fácil de sintetizar. Los innings de los pitchers son sencillamente el número de outs que ocurren cuando el lanzador está en el montículo, dividido entre tres. Podemos estimar de forma aproximada los outs del bateador sustrayendo sus hits de sus turnos al bate y añadiendo los doble plays, toques de sacrificio y elevados de sacrificio. Sí, lo sé, errores y outs en las bases y doble plays no fruto de rodados y todo lo demás. Pero estamos lo suficientemente cerca. En serio. Aquí está el 2018:

(165,432 at bats – 41,021 hits + 3,457 DP + 823 SH + 1,235 SF) / 3 = 43,308 2/3

En las Ligas Mayores se lanzaron 43,489 innings. Eso es menos de un medio por ciento de diferencia. ¡Esto es lo suficientemente cercano!

Ya está bueno de palabras. Es hora de ver tablas. Aquí están los 15 bateadores que castigaron a los lanzadores para el más alto FIP en el 2018:

Bateador	Equipo	FIP
Mike Trout	Angels	9.06
José Ramírez	Indians	7.97
Max Muncy	Dodgers	7.66
Mookie Betts	Red Sox	7.46
Alex Bregman	Astros	6.94
J.D. Martinez	Red Sox	6.743
Bryce Harper	Nationals	6.741
Travis Shaw	Brewers	6.57
Matt Carpenter	Cardinals	6.54
Aaron Hicks	Yankees	6.47
Nelson Cruz	Mariners	6.46
Nolan Arenado	Rockies	6.43
Juan Soto	Nationals	6.38
Khris Davis	A’s	6.36
Francisco Lindor	Indians	6.31

La tabla de los bateadores que generaron el más alto CERA es un poquito diferente, pero sin sorpresas:

Bateador	Equipo	CERA
Mike Trout	Angels	10.99
Mookie Betts	Red Sox	10.18
J.D. Martinez	Red Sox	8.63
Christian Yelich	Brewers	8.38
Max Muncy	Dodgers	7.92
Juan Soto	Nationals	7.44
Aaron Judge	Yankees	7.24
Justin Turner	Dodgers	7.28
José Ramírez	Indians	7.13
Paul Goldschmidt	Diamondbacks	7.11
Alex Bregman	Astros	7.05
Nolan Arenado	Rockies	6.79
Bryce Harper	Nationals	6.69
Ronald Acuña	Braves	6.65
Anthony Rendon	Nationals	6.54

Lo triste de esto es que no es realmente análogo a lo que dijimos de los lanzadores al principio, simplemente porque no hay una analogía como la de Hechavarria aquí. Ningún lanzador que coloque un ERA de 9.06 o 10.99, el FIP y CERA de un lanzador que se enfrenta solamente a Mike Trout, permanecería en grandes ligas. Chris Tillman tuvo ERA de 10.46 en 26 2/3 entradas este año. Eso le valió ser dejado en libertad por el peor equipo del béisbol. Así es como le fue a cada lanzador en contra de Mike Trout.

El novato de los Nationals Juan Soto, de acuerdo al CERA, transformó a cada lanzador en Brandon Finnegan de Cincinnati (7.40 ERA en cinco aperturas). El FIP contiene un poco su entusiasmo, diciendo que Soto convirtió a los lanzadores en Yovani Gallardo (6.39 ERA en 94  entradas y 1/3). Esto hace que uno se pregunte qué podría hacer el muchacho cuando esté en sus veintes.

Po supuesto, no todo bateador es bueno. Por el FIP, estos son los diez bateadores que hicieron lucir mejor a los lanzadores esta temporada:

Bateador	Equipo	FIP
Austin Jackson	Giants/Mets	1.54
Orlando Arcia	Brewers	2.22
Adam Engel	White Sox	2.25
Michael Taylor	Nationals	2.48
Jorge Alfaro	Phillies	2.58
Scott Kingery	Phillies	2.60
Cory Spangenberg	Padres	2.61
Billy Hamilton	Reds	2.62
Rosell Herrera	Reds	2.65
James McCann	Tigers	2.78

Los Phillies fueron sorpresivamente buenos este año, pero le dieron 861 apariciones al plato a dos bateadores que transformaban a los pitchers en Carl Edwards, Jr.

Estos 10 bateadores, de acuerdo al CERA, fueron los más fáciles para los pitchers:

Bateador	Equipo	CERA
Chris Davis	Orioles	1.84
Lewis Brinson	Marlins	1.86
Chris Owings	Diamondbacks	2.04
Orlando Arcia	Brewers	2.09
Alcides Escobar	Royals	2.24
James McCann	Tigers	2.33
Jacoby Jones	Tigers	2.35
Scott Kingery	Phillies	2.379
Rosell Herrera	Reds	2.385
Dexter Fowler	Cardinals	2.44

No hay realmente necesidad de seguir haciendo leña del árbol caído con Chris Davis. Así que solo mencionaré que Blake Snell tuvo ERA de 1.89.

Disfruté mucho de trabajar en este artículo, ya que pienso que este tipo de cosas son divertidas. Espero que ustedes también lo crean así. Y si Max Muncy transformando a cada pitcher en Brandon Maurer (ERA de 7.76 en 31 entradas y 1/3 para los Royals), no es la sorpresa más grande del 2018, entonces yo no sé cuál sea.