WAR n’est pas parfait, mais ne l’ignorez pas complètement

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Les analyses avancées sont un sujet délicat dans le monde du baseball. Certaines personnes aiment la façon dont le jeu a été décomposé en une série de chiffres qui permettent même aux fans occasionnels de mieux comprendre le jeu. Autres ne partage pas le même sentiment.

L’analyse la plus populaire utilisée aujourd’hui est WAR, ou Wins Above Replacement. WAR s’efforce d’être une statistique de baseball globale qui détermine la valeur d’un joueur pour son équipe sur une période de temps donnée.

De toute évidence, la statistique est très basée sur l’opinion, et ne repose sur aucune mesure statistique. Bmais ça a toujours été assez précis. Les meilleurs joueurs atterrissent toujours près du sommet de la ligue. Les pires joueurs atterrissent toujours près du fond. Mais tCela n’a pas empêché l’écrivain de baseball Jon Heyman d’offrir des opinions opposées sur la question.

Heyman a raison. WAR n’est pas parfait, mais c’est quand même une bonne mesure. L’écrivain de baseball estimé Tom Verducci a une opinion encore plus forte. Verducci a qualifié la GUERRE de « statistiques indésirables” parce que certaines légendes sont moins bien classées que d’autress beaucoup considéreraient juste au-dessus de la moyenne. Par exemple, comme je l’ai dit dans certains de mes pièces avant de, Bobby Abreu se classe plus haut dans WAR en carrière que Vlad Guerrero et Ichiro Suzuki, bien que Guerrero et Suzuki soient de bien meilleurs joueurs pendant leurs primes. Eh bien, Abreu n’est pas seulement supérieur à ces deux-là, il est également supérieur à Yogi Berra, Mike Piazza, Joe Torre, Larry Doby et de nombreux autres membres du Temple de la renommée. Alors, si Abreu, quelqu’un qui n’a été nommé All-Star que deux fois au cours de sa carrière en MLB, se classe plus haut que ces légendes, CLEARLY gagne au-dessus du remplacement est une statistique cassée.

NON!

Career WAR est une statistique cumulative, un peu comme les coups sûrs, les home runs ou les victoires et les défaites d’un lanceur. Alors, pourquoi ces statistiques qui dépendent de la longévité d’un joueur sont-elles si appréciées par rapport à WAR ? Personne ne se plaint que Frank Robinson a plus de circuits en carrière que Mark McGwire malgré le fait que McGwire ait joué cinq saisons de moins. Omar Vizquel n’a jamais été un grand frappeur au cours de sa carrière. Il a eu un OPS supérieur à .800 une fois (1999), mais les gens adorent souligner ses 2800 succès en carrière et plus en tant que Hall-de-Titre de notoriété… alors qu’est-ce qui rend WAR différent ?

Si vous jouez assez longtemps, vous obtiendrez sûrement de solides statistiques de base, mais quoi ? Puisque WAR n’est enraciné dans aucune de ces statistiques physiques, cela ne vaut rien ? Sors d’ici.

Heyman’s tweeter mentionne spécifiquement que Yogi Berra aurait dû être plus haut sur cette liste de receveurs de tous les tempss à cause des défauts de WAR en tant que bâton de mesure. Cependant, Heyman ne parvient apparemment pas à se rendre compte que Berra est cinquième de tous les temps dans le catcher WAR, devant Mike Piazza, qui était mieux classé que Berra dans l’article Références Heyman. Cela brise en quelque sorte son argument selon lequel la GUERRE est ce qui a maintenu Berra plus bas.

Les quatre joueurs qui se classent plus haut que Berra dans le catcheur de tous les temps WAR – Johnny Bench, Gary Carter, Iván Rodríguez et Carlton Fisk – ont tous eu plus d’apparitions en carrière que Berra, et devinez quoi ? C’est ainsi que WAR est censé fonctionner. Berra n’a pas joué aussi longtemps (en ce qui concerne l’apparence de l’assiette) que son homologues donc il n’a pas eu autant de temps pour jusqu’à sa GUERRE. Cela ne signifie pas nécessairement que Berra est pire que Fisk ou Abreu, cela signifie simplement que les autres gars ont réussi à rester sur le terrain plus longtemps, ce qui ajoute à leur valeur de carrière.

Si nous allons applaudir les joueurs pour avoir atteint certains repères comme 500 circuits, 3 000 coups sûrs, ou même quelque chose d’aussi minuscule que la plupart des jeux joués à l’arrêt-court (encore une fois, l’un des arguments les plus courants pour qu’Omar Vizquel soit au Temple de la renommée), pourquoi WAR ne peut-il pas être vu de la même manière ? Avoir une GUERRE de 60 carrières est remarquable. Cela montre qu’un joueur a pu jouer à un niveau élevé pendant très longtemps. Cela ne signifie pas nécessairement qu’un joueur avec plus de 60 WAR est meilleur que tout le monde avec moins, mais c’est juste un autre instrument de mesure que les gens peuvent utiliser. Dieu sait que je ne pense pas Willie Davis (60,7 GUERRE de carrière) est plus grand que Andrew McCutchen (46,0 GUERRE de carrière).

Même si vous pensez toujours que c’est ridicule, il existe d’autres excellents sabermétries qui utilisent WAR comme base de référence pour prendre en compte la prime d’un joueur, si c’est plus votre style. Prendre MÂCHOIRES, une statistique créée par Jay Jaffe qui compare la carrière WAR d’un joueur avec la meilleure période de sept ans de sa carrière et utilise à la fois chiffres pour déterminer la valeur ultime fournie par un joueur. Essentiellement, si un grand joueur a joué moins d’années que quelqu’un d’autre et a eu une GUERRE de carrière inférieure à cause de cela, JAWS apporterait prétendument le pic de ce premier joueur dans l’équation et fournirait une image plus claire de qui était le joueur le plus précieux. Lorsque cela est pris en compte dans l’équation, Berra tombe en dessous de Mike Piazza sur la liste des receveurs de tous les temps.

Je ne dis pas que WAR est une statistique parfaite. JAWS non plus, devrais-je ajouter, mais invalider totalement l’opinion d’une personne parce qu’elle a utilisé une statistique qui a été plus ou moins précise au cours des années où elle a été utilisée, c’est mesquin et élitiste.

Oui, il est facile de jouer à la « balle narrative » avec des analyses avancées.

Mais cela ne signifie pas que ces analyses sont inutiles. Ils peuvent être d’excellents chiffres pour faire valoir un argument pour la défense d’un joueur donné, même s’ils ne sont liés à aucune statistique tangible.

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