Quem é mais eficaz, Jose Quintana ou Jon Lester? Depende de quem você pergunta
Para aqueles que não estão familiarizados com métricas, a lacuna entre lançar o WAR em Baseball-Reference.com e Fangraphs.com pode ser difícil de entender.
Pelas métricas de Beisebol-Referência, Jose Quintana foi o arremessador inicial mais eficaz em Chicago nesta temporada (até domingo) com um 1,4 bWAR, 1,2 com o White Sox e 0,2 com o Cubs. Kyle Hendricks é o próximo com 1,3, com os companheiros Cubs Jake Arrieta com 1,1, Jon Lester com 0,9 e John Lackey com 0,3.
Em Fangraphs, no entanto, Lester é No. 1 em 2.8, seguido por Quintana em 2.3, Arrieta em 2.1, Hendricks em 1.1 e Lackey em -0.1.
A diferença está nas vitórias dependentes do fielding. O bWAR da Baseball-Reference inclui-os, e o fWAR da Fangraphs não.
Isso é por causa do que as métricas são projetadas para fazer. A versão Baseball-Reference reflete o que aconteceu enquanto um arremessador estava no monte. Fangraphs tenta equilibrar isso com um elemento preditivo.
Hendricks (3,70 ERA, 3,81 corridas permitidas por nove entradas) permitiu menos corridas do que Lester (3,99, 4,73), então Hendricks tem um melhor bWAR. Isso é influenciado pela defesa, como visto em parte por 12 corridas não conquistadas contra Lester e apenas uma contra Hendricks.
Fangraphs calcula a defesa baseando seu fWAR em arremessos independentes de campo - caminhadas, eliminações e home runs permitidos. Lester, que iguala Hendricks com 1,2 homers permitidos e 2,8 caminhadas por nove entradas, rebate 9,5 por nove entradas contra 7,5 para Hendricks. Portanto, Lester, com um FIP de 3,69 contra 4,21 de Hendricks, tem um fWAR melhor.
Isso nos traz de volta às vitórias dependentes do fielding. Fangraphs divide o total em vitórias de bolas em jogo e vitórias da esquerda na base.
As vitórias por bolas em jogo calculam quantas corridas mais ou menos normalmente marcariam determinadas bolas em jogo contra um arremessador. A fórmula é complexa, inclui fatores de estacionamento e um fator de conversão de corrida para vitória e usa pesos lineares que mudam de ano para ano: ((((H-HR) * (w1B * p1B + w2B * pxBH)) / (TBF - HR - BB - HBP - SO)) - lgwBABiP) * (TBF - HR - BB - HBP - SO) / PF / RtW * -1.
Isso se resume a altos BIP-Wins se uma porção inferior da média das bolas em jogo cair para rebatidas. As vitórias da esquerda na base serão altas se uma porcentagem maior do que o normal de corredores permanecer na base.
BIP-Wins excepcionalmente altos e LOB-Wins geralmente não se sustentam ano após ano, então Fangraphs os omite de seu cálculo WAR.
Mas se você adicionar esses dois fatores a fWAR, terá permissão para executar o WAR, que está muito próximo de bWAR.
No caso de Lester, BIP-Wins (-0.2) e LOB-Wins (-1.2) são ambos negativos, então suas execuções de WAR baseado em permitido serão menores do que o fWAR baseado em FIP. Hendricks está no lado positivo com 0,4 BIP-Wins e 0,2 LOB-Wins, então fWAR será menor do que o WAR ou bWAR permitido para execuções.
Tanto o WAR baseado em execuções quanto o baseado em FIP nos fornecem informações valiosas. BWAR reflete o que aconteceu até agora, enquanto fWAR é um forte indicador de desempenho no futuro próximo. Em uma comparação Lester-Hendricks, sua escolha depende do que você deseja da métrica.
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