畢氏期望勝敗
由得失分計算的期望勝率乘上已分出勝負的場次得到「期望勝敗」,再與實際成績比較。和局與 NPB 官方勝率相同自分母扣除。
圖表請往右滑
太平洋聯盟
更多內容請往右滑
| 球隊 | 實際 | 得分/失分 | 畢氏勝率 | 期望勝敗 | 差距 |
|---|---|---|---|---|---|
| 軟銀 | 84 - 47 - 3 | 652 / 429 | .683 | 89.4 - 41.6 | −5.4 |
| 西武 | 74 - 56 - 4 | 471 / 430 | .542 | 70.4 - 59.6 | +3.6 |
| 日本火腿 | 73 - 59 - 3 | 563 / 500 | .554 | 73.1 - 58.9 | −0.1 |
| 歐力士 | 63 - 70 - 2 | 467 / 565 | .414 | 55.0 - 78.0 | +8.0 |
| 羅德 | 58 - 68 - 3 | 453 / 537 | .423 | 53.3 - 72.7 | +4.7 |
| 樂天 | 52 - 78 - 1 | 432 / 519 | .417 | 54.2 - 75.8 | −2.2 |
2006〜2025 年超出期望前 2 名
依對象期間比賽結果 (得失分) 與官方最終排名得出的參考值。隊名以當時名稱表記,最近 50 個球季的年份可經連結查看該年排名。
更多內容請往右滑
2006〜2025 年低於期望前 4 名
更多內容請往右滑
什麼是畢氏勝率 - 由得失分推估期望勝率的經驗式
畢氏勝率是賽伯計量學之父比爾・詹姆斯提出的經驗式,由得分與失分之比推估球隊的期望勝率。原始發現是「勝率大致與 得分平方 ÷ (得分平方 + 失分平方) 成比例」,因形似畢氏定理而得名;實務上指數會自 2 微調。
本頁的期望勝敗為畢氏勝率乘上「已分出勝負的場次」。和局與 NPB 官方勝率計算相同自分母扣除,因此期望勝 + 期望敗 = 實際勝 + 敗 恆成立。
與期望的差距怎麼看 - 差距不全是運氣
實際勝場高於期望的「超出期望」,反映把握接戰的能力 (牛棚品質 / 終盤調度) 與一分差比賽的運勢;「低於期望」則常因大勝與小負交錯的得失分分布而生。差距並非全是運氣,但極端的差距在往後球季容易回到期望的水準。
頁面下方的一覽 (收錄最近 20 個球季) 可感受差距的尺度: 正負 10 勝上下已是收錄期間最大級的偏離。
常見問題
什麼是畢氏勝率?
由得分與失分之比推估期望勝率的經驗式,為賽伯計量學之父比爾・詹姆斯所創,因形似畢氏定理而得名。
為何實際勝敗與期望勝敗會有落差?
因為相同的得失分可有不同分配 (是否拿下接戰、或以大勝累積分差)。牛棚品質、終盤調度與一分差比賽的運勢都會反映在差距上;極端偏離往後球季傾向回歸平均。
和局如何影響期望勝敗?
不影響。期望勝敗僅按「已分出勝負的場次」按比例分配,和局數不會改變期望值,與 NPB 官方勝率 (和局自分母扣除) 採同一規約。