¿En quién vas a confiar? ¿En PECOTA o en tus ojos mentirosos?—edición 2024

Picture credit score: D. Ross Cameron-USA Right now Sports activities

Traducido por José M. Hernández Lagunes

Una de las características más contraintuitivas de las proyecciones es que, una vez que comienza la temporada, suelen predecir con mayor exactitud el rendimiento de un jugador durante el resto de la temporada que el rendimiento actual de los jugadores en lo que va de año hasta bien avanzada la temporada. Permíteme simplificarlo: durante la mayor parte del año, si quieres saber cómo le va a ir a un jugador en el futuro, es mejor que confíes en PECOTA que en el rendimiento del jugador. Claro, a finales de abril, nadie creía realmente en el .329/.418/.647 de Brandon Marsh o en el ERA de 1.86 de Wade Miley. (Si me equivoco en eso, hay una vacante para ti en mi liga de fantasía de sólo Liga Nacional). Pero una vez que pasamos abril, ese tipo de valores atípicos se asientan. Para finales de mayo, ¿no es lo que ha hecho un jugador más indicativo de cómo le irá el resto del año que lo que un algoritmo ha producido durante los entrenamientos de primavera? ¿Para mediados de junio? ¿El 4 de julio? ¿La pausa del Juego de las Estrellas?

Como he hecho en el pasado, puse a PECOTA a prueba tratando de responder a esas preguntas utilizando datos de la temporada 2023. Si quieres ir directamente a los resultados, pasa de las dos tablas siguientes, porque me va a llevar un rato explicar mi metodología.

Limité mi muestra a bateadores con 300 apariciones al plato y lanzadores con 100 entradas la temporada pasada. Las muestras pequeñas dan lugar a valores atípicos más grandes. Comparé las estadísticas del año hasta la fecha de cada jugador al closing de cada mes con sus números reales del resto del año.

Descarté cualquier cifra del año hasta la fecha, del resto del año o de un mes particular person para los bateadores con menos de 50 apariciones al plato. Por ejemplo, Willi Castro no alcanzó el umbral de 50 apariciones en abril (40) ni en agosto (30). Para los lanzadores, utilicé un umbral de 10 entradas lanzadas, lo que significa que Tony Gonsolin no lanzó en abril (3 y 1/3 entradas) ni en agosto (porque no lanzó en septiembre; cero entradas lanzadas el resto de la temporada).

Elegí OPS como métrica de bateo y ERA y FIP para los lanzadores. A continuación, busqué correlaciones entre los bateadores y los lanzadores del resto de los resultados del año en comparación con (1) PECOTA y (2) su año hasta la fecha los números.

Por ejemplo, aquí está el nuevo tercera base de los Diamondbacks, Eugenio Suárez. Su proyección PECOTA de pretemporada fue de .723 OPS. En esta tabla, OPS es su OPS hasta el closing del mes, ROS es su OPS durante el resto de la temporada, y Winner indica qué estaba más cerca, el .723 de PECOTA o su complete del año hasta la fecha (YTD).

Mes
OPS
ROS
Winner

Abril
.659
.726
PECOTA

Mayo
.654
.746
PECOTA

Junio
.661
.765
PECOTA

Julio
.700
.740
PECOTA

Agosto
.722
.676
YTD

Si hubieras apostado a alguien al closing de cada mes que el OPS de Suárez hasta el closing de la temporada estaría más cerca del PECOTA que de su rendimiento actual en lo que va de año, habrías ganado cuatro de cinco apuestas.

Aquí está su nuevo coequipero, Zac Gallen, para quien PECOTA proyectó un ERA de 2.88 y un FIP de 3.64.

Mes
ERA
ROS
Winner
FIP
ROS
Winner

Abril
2.15
3.76
PECOTA
1.72
3.60
PECOTA

Mayo
2.72
3.87
PECOTA
2.06
3.90
PECOTA

Junio
3.02
3.92
YTD
2.72
3.80
PECOTA

Julio
3.36
3.68
YTD
3.13
3.51
PECOTA

Agosto
3.32
4.17
YTD
3.35
2.87
YTD

Una historia comparable. PECOTA batió el rendimiento del año hasta la fecha dos de cinco veces para ERA y cuatro de cinco veces para FIP.

Me vas a acusar de seleccionar, y lo admito, busqué un poco para encontrar a Suárez, pero Gallen me vino a la mente cuando pensé en un lanzador de Arizona.

Pero no espero que me creas. Aquí están los totales. Esta tabla muestra los coeficientes de correlación entre el PECOTA de pretemporada y el rendimiento de los jugadores durante el resto del año hasta el closing de cada mes, y lo mismo para el rendimiento actual de los jugadores. Cuanto mayor es la correlación, mejor es el predictor. He resaltado la cifra más alta.

OPS bateador
ERA lanzador
FIP lanzador

Mes
PECOTA
YTD
PECOTA
YTD
PECOTA
YTD

Abril
0.54
0.14
0.46
0.24
0.54
0.30

Mayo
0.50
0.28
0.33
0.13
0.46
0.24

Junio
0.43
0.30
0.28
0.10
0.38
0.37

Julio
0.39
0.38
0.26
0.20
0.41
0.43

Agosto
0.30
0.33
0.14
0.16
0.25
0.42

El caso es bastante claro. Desde el comienzo del año hasta alrededor de la pausa del Juego de las Estrellas, si quieres saber cómo va a rendir un bateador durante el resto del año, es mejor que mires su proyección en PECOTA de pretemporada que lo que ha hecho. Es una visión más precisa de lo que va a ocurrir durante el resto del año.

En el caso de los lanzadores, el panorama es más confuso (las correlaciones suelen ser menores), pero en normal se aplica la misma regla. En una liga de fantasía basada en ERA, casi puedes jugarla nada más utilizando PECOTA durante todo el año, sin prestar atención a lo que un lanzador realmente ha hecho. FIP se inclina más hacia el rendimiento durante el año hasta la fecha, pero sólo a partir de julio.

Si tu bateador favorito está batallando a finales de abril, probablemente bateará en forma el resto del año. ¿Te preguntas por qué tu equipo sigue sacando a la antigua estrella que empezó mal la temporada? Esta es la razón. Si tu equipo de fantasía necesita ayuda en la ofensiva, haz una oferta por el tipo cuyo bate no se ha recuperado para finales de mayo. ¿Ese lanzador abridor que ha recibido palizas al principio de la temporada? Puede valer la pena apostar por él si su proyección es buena. Por otro lado, es posible que desees pensar en intercambiar al jugador que todavía está bateando o lanzando muy por delante de su proyección en junio.

Hice este análisis el año pasado y el anterior, y seguiré haciéndolo en el futuro. Es una buena comprobación de la solidez de PECOTA. Resulta que es bastante robusto.

Confía en PECOTA, no en tus ojos mentirosos.