作者 hibob (Bob)標題 [分析] Díaz 四縫上飄倒數,為何還是如此難打？時間 Mon Jun 29 11:36:55 2026
■ 一、問題
Edwin Díaz 的四縫線「上飄」(ride/carry)只有 12.7 吋,
全聯盟平均約 16 吋,他低到倒數第 7 百分位。
「不會竄」的速球照理較好打,但他的四縫線揮空率 36.3%、名列前茅。
一顆沒有上飄的速球,為什麼難打?
■ 二、資料與方法
・來源:Baseball Savant (Statcast),MLB 官方公開數據。
・樣本:236 位投手,2025+2026 兩季合計四縫線各 >=500 顆。
・做法:把每個物理指標「各自」對該球種揮空率算相關係數 r
(單變量逐一看;不放進同一模型,因為這些幾何指標彼此共線,
混在一起係數會互搶、難解讀)。
■ 三、結果(各指標 vs 四縫線揮空率)
進壘角度 VAA ........ r +0.50 ← 最強
HAVAA(高度校正) .... r +0.42
球速 ............... r +0.40
上飄 IVB ........... r .05 ← 幾乎沒關係
反直覺的點:大家天天講的「上飄/carry」跟揮空幾乎無關;
真正讓四縫線難打的是 VAA(垂直進壘角)——球進壘時越「平」越難打。
(把落點高度校正掉的 HAVAA 仍有 +0.42,代表是「角度本身」有效,
不是單純把球丟高的假象。)
■ 四、機制:為什麼「平」難打
投手丘比本壘高 25 公分(10 吋),出手點又離地約 5~6 呎,
球幾乎都是「從高處往下」進好球帶,打者本來就預期球會往下掉。
一顆平 VAA 的球掉得比預期少、從鎖定的擊球點上緣溜過去,
棒子就揮在球的下面——這就是俗稱的「竄」(其實是沒照預期掉)。
■ 五、案例:Díaz 怎麼做到「平」
讓 VAA 變平有兩條路:靠上飄(高出手),或靠出手位置。
Díaz 走後者:近乎側投的低出手(臂角 16.6° 、全聯盟倒數第 3)
+ 大幅延伸(7.25 ft、第 94 百分位)→ 球路天生就平,不必靠上飄。
■ 六、限制
・這些是「跨投手」的相關,不是因果(不代表把某顆球壓平就多幾%揮空)。
・分析的是「揮空」,不是被打結果(xwOBA);兩者不同。
完整圖表(VAA 側視示意圖 + 兩張對照散點)與方法細節:
https://playcall.tv/lab/diaz-angle
非官方、純公開數據分析,歡迎指正。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.169.64.108 (臺灣)
※ 作者: hibob 2026-06-29 11:36:55
※ 文章代碼(AID): #1gGUXRdC (MLB)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MLB/M.1782704219.A.9CC.html
※ 編輯: hibob (1.169.64.108 臺灣), 06/29/2026 11:45:04
※ 編輯: hibob (1.169.64.108 臺灣), 06/29/2026 11:45:32
推 mygoing: 推 最近這類分析文好多 真好3F 06/29 12:30
→ pujos: 可是瑞凡，他的速球在數據面，是偏好打的球種，你這先射箭再畫靶的技術不行啊
結論就錯的，你拿數據硬要掰還掰錯方向
他就是一個速球很容易被尻爆的終結者
相對於其他終結者6F 06/29 16:26
→ ohmygoose000: 可是老哥，VAA平揮空率高是因為越不容易跟打者揮棒路徑重疊
球掉的比預期少反而是IVB的作用
而且VAA本身就是受IVB、出手角度、放球點還有球速啥的影響的數據吧11F 06/29 17:06
推 sharkmew: 我也覺得他速球其實很抖欸，不是因為滑球共軌很強
嗎？16F 06/29 17:28
推 pujos: Diaz出手點低有點向上丟趨勢，靠球往下掉合力形成較平的VAA，但是他這種出球不敢丟在好球帶上緣，一失敗會掉進紅中變自殺球，只能丟在好球帶下半，效果就很差 ，所以他的速球只能靠球速、球種保護
效果實際上在三位數裡是不好的18F 06/29 17:35
推 labiron: 紅人那個新秀就很極品23F 06/29 17:49
推 k8543: 出手點跟平常人不同的,有部分是為了藏球,以前紡織弟就很會24F 06/29 19:19
→ hibob: Diaz 2026 確實普通，但只有 70 顆 FF、樣本太小
他的四縫線揮空率第 8、被打 wOBA .257（第 25）
談不上被尻爆。
以上數據是 2025~2026 的合併統計結果25F 06/29 22:18
→ pujos: 他生涯速球丟到很殺的又沒幾年，偏偏就包含2025，你撿2025說他丟的好不好，本身意義就很薄弱
生涯速球wOBA 0.3,在擁有三位數終結者裡，絕對稱不上好的那邊，評價中~中下，我都覺得保守
這算難打，標準我就不知道怎麼評了29F 06/29 23:16
→ ohmygoose000: 暫且不論沒有排除運氣成分，說到底wOBA只計算「造成結果」的球，也就是大約會放掉投手75%的投球內容，不能說沒有價值但不是衡量球種表現的最佳選擇吧？34F 06/29 23:28
→ hibob: 我自己是比較偏好看球員的高光時刻
但若論整個生涯、對比聯盟平均，他的四縫線也算中間偏上
生涯被打 wOBA .297（聯盟約 .34）
生涯 RV +22（每百球 +0.6），都優於平均
而 2025 單年 RV/100 +1.6，在合格四縫線裡約 PR 91
所以鎖定 2025~2026 沒問題；真要算生涯，也談不上中下
補充：RV 是「每一顆球都算」的指標
搶好球、逼壞球、揮空、被打擊都會算進去
每一球按它改變的「得分期望」給分，正值＝替球隊省分37F 06/29 23:54
→ pujos: 難打你不挑頂尖RP ，比什麼聯盟、不覺得很好笑嗎？
一堆免洗仔在充數
這是你想像中的頂尖？那30隊的終結者，從第一個數到最後一個，有幾個不符合你難打的定義46F 06/30 00:05
推 ohmygoose000: 樓主的分析主題我覺得還是很有意思的，只是如果要做量化那在數據的選擇和解讀或許可以再更嚴謹一些？50F 06/30 00:35
→ hibob: 選擇分析哪些數據是我的自由
設定研究範圍本來就是分析的前提
有意見歡迎拿數據出來討論52F 06/30 07:24
→ ohmygoose000: 你當然有選擇數據的自由，但如果要用數據說服人，首先你採用的數據和分析方式得有說服力，要說為啥因為數據分析就是這麼運作的
比方stuff那篇你把速差這個相對數據當作最高權重，那會不會導致你的分析結果比起球種本身更偏向一個投手的武器庫整體？
比方Mo那篇你有沒有做過同質性檢定或標準化再把跨年度的數據視為同一組樣本？
比方為什麼用wOBA而不是排除掉運氣成分的xwOBA？再者明明有RunValue這個數據，你為什麼反而偏好用放掉75%樣本而且本質是打者用的wOBA來衡量投手的成績？
然後回到這篇，你把這些變數各自做單邊量分析然後比較相關係數，但這要如何排除交互作用？就好像分析人口成長率拿新婚人數、人均gdp、生育補助和生育率來當變數，啊廢話一定是生育率最重要啊
當然很有可能你的結論沒有錯的，但數據分析不是結果好一切就好
你要讓數據說話首先那些數據說話要有份量吧？55F 06/30 09:22
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