Si bien el zurdo mexicano siempre ha obtenido mejores resultados que sus números periféricos, existen varios factores que este año le hicieron sufrir una regresión a la media.
Por David Velázquez
En el mundo de la estadística y el beisbol, las estadísticas descriptiva e inferencial nos ayudan a comprender mejor el desempeño de los jugadores y a hacer predicciones sobre su rendimiento futuro.
En este artículo, exploraremos las diferencias entre estas dos ramas de la estadística, utilizando los ejemplos de las estadísticas ERA y SIERA, y el concepto de regresión a la media.
La estadística descriptiva –como su nombre lo indica- nos brinda una descripción clara y concisa de los datos disponibles. En el beisbol, una medida comúnmente utilizada es el promedio de carreras limpias (ERA), que indica cuántas carreras limpias permite un lanzador por cada nueve entradas lanzadas. El ERA es una estadística descriptiva que nos ayuda a comprender cómo se desempeñó un lanzador en un período específico.
La estadística inferencial va más allá de los datos observados y nos permite hacer predicciones y generalizaciones sobre una población más amplia. En el beisbol, una medida inferencial valiosa es la Skill-Interactive Earned Run Average (SIERA). Esta estadística toma en cuenta factores adicionales, como la cantidad de ponches, bases por bolas, bolas bateadas en juego, porcentaje de bateo del oponente y habilidad del lanzador para generar rodados o elevados. La SIERA nos ayuda a estimar la efectividad real de un lanzador y a eliminar los efectos de la defensa y otros factores externos.
En estadística, la regresión a la media es un concepto importante que nos muestra cómo los resultados extremos tienden a acercarse a la media a medida que se acumulan más datos.
Por ejemplo, si un lanzador tiene un ERA muy bajo en una temporada, es probable que su rendimiento se acerque más a la media en temporadas posteriores. Esto se debe a que algunos factores aleatorios, como la suerte o condiciones favorables en un momento dado, pueden haber influido en su desempeño excepcional. Por otro lado, si un lanzador tiene un ERA muy alto, es probable que su rendimiento mejore y se acerque a la media en temporadas posteriores.
La regresión a la media también se aplica a la SIERA. Por ejemplo, si un lanzador tiene un ERA alto debido a una defensa débil, pero su SIERA es más bajo, esto sugiere que su verdadero talento está más cerca de lo que indica la SIERA que de su ERA actual. En temporadas posteriores, es probable que su rendimiento se acerque más a la SIERA y se aleje del ERA extremo.
Pero ¿dónde entra el mexicano Julio Urías en todo esto?
Veamos primero la tabla de los últimos tres años de Urías con los Dodgers:
Entre los pitchers con suficientes innings para clasificar para el liderato de efectividad de la liga en 2022, Julio Urías tuvo el mejor ERA con 2.16. Su SIERA, uno de los mejores estimadores de efectividad con los que contamos, fue de 3.66, peor que el de lanzadores como Charlie Morton, Jordan Montgomery o Triston McKenzie.
De hecho, el SIERA de Julio Urías lo ubica en el lugar número 23 de la liga. Si bien Urías en general siempre ha obtenido mejores resultados que sus números periféricos, existen varios factores que este año le hicieron sufrir una regresión a la media.
En 2022, sólo el 13 por ciento de los corredores que se le pusieron en base lograron anotar, lo cual fue por mucho la menor marca en MLB. Si bien podemos argumentar que esto depende hasta cierto punto de la habilidad del lanzador, el factor más importante en esto es la secuencia de batazos y esto suele depender más de la suerte que de la habilidad, siendo uno de los aspectos que más cambia año con año.
Uno de los cambios más grandes que sufrió el beisbol de Grandes Ligas este año fue la introducción de defensas ilegales, más específicamente, el prohibir el “shift”.
Los Dodgers el año pasado fueron el equipo con la mejor defensiva de las Grandes Ligas y una buena parte de esto se debe a que su departamento de analítica y su posicionamiento defensivo se encuentra año con año entre los mejores del mundo.
Agreguemos a esto que se quedaron sin Cody Bellinger en el jardín central, sin Trea Turner en el short stop, y sufrieron la lesión de de Gavin Lux. Los Dodgers están jugando con una de las peoresdefensivas que han tenido desde que tomaron la batuta (junto con Tampa y Houston) como una las oficinas más avanzadas en cuestión de analítica.Aún arriba de promedio de la liga, pero lejos de ser la que más ayuda a sus lanzadores.
Así pues, si bien la caída en la producción de Urías es un poco más estrepitosa de lo esperado, un simple vistazo a sus números periféricos y descriptivos, junto con el entendimiento de regresión a la media, nos ayuda a ver que Julio probable no repita su efectividad de 2.16 en el 2022, pero tampoco que continúe con su efectividad de 4.39 en el 2023.
Su realidad, es mucho más cercana al 2.96 de 2021 o al 3.27 del 2020, números suficientemente buenos para ponerlo en el top 20 de abridores en MLB, pero no como el finalista de Cy Young como ocurrió el año pasado.
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