Clay Davenport - Clay Davenport

Clay Davenport es un sabermétrico de béisbol que cofundó Baseball Prospectus (BP) en 1996. Coeditó varios de los volúmenes anuales del Baseball Prospectus y es escritor para BaseballProspectus.com. Gran parte de su trabajo para BP fue entre bastidores, donde mantuvo e implementó estadísticas avanzadas para el sitio web.

Durante la mayor parte del tiempo durante el cual contribuyó al Baseball Prospectus, el principal empleo de Davenport fue como meteorólogo. En marzo de 2010, se anunció que había pasado al estado de tiempo completo en Baseball Propectus. En 2011, dejó Baseball Prospectus, pero mantiene su propio sitio web ClayDavenport.com en el que continúa publicando análisis y proyecciones de béisbol. Como comentó allí en mayo de 2011:

Como indica mi título, este es un lugar para que guarde algunas estadísticas que me interesan. Estas son estadísticas que he estado ejecutando en Baseball Prospectus durante muchos años, pero BP ha decidido descontinuarlas, o al menos transformarlas en algo que ya no reconozco. Baseball Prospectus se fundó con la premisa de que, dado que nadie publicaba el libro de béisbol que queríamos leer, imprimiríamos uno nosotros mismos. Con ese mismo espíritu, dado que BP no publica las estadísticas que quiero ver, de la forma en que quiero verlas, las pondré yo mismo.

En una publicación posterior, caracterizó el motivo de su salida de BP:

Soy Clay Davenport, uno de los fundadores de Baseball Prospectus. Todavía tengo una afiliación (más floja que antes) con BP, así que no espere verme usando este sitio para esparcir suciedad o atropellar a alguien. Soy lo suficientemente mayor y lo suficientemente terco como para tener mi propia forma de hacer las cosas, y algunas de esas cosas son contrarias a la forma en que BP quiere hacer las cosas, por lo que terminé aquí.

Davenport es un nativo de Hampton , Virginia y ahora vive en Maryland .

Análisis de béisbol y sabermetría

Davenport es conocido por crear la Fórmula Pythagenport (diseñada para encontrar el mejor exponente de la ecuación de porcentaje ganador de Pitágoras), por inventar la estadística Promedio equivalente (EqA) (ahora llamado "Promedio verdadero" o "TAv"), y para el " Traducciones de Davenport "o DT's. Los DT son estadísticas estimadas de rendimiento equivalente a las Grandes Ligas basadas en estadísticas de jugadores de ligas menores y béisbol internacional. Los DT fueron publicados por primera vez por Davenport en el sitio rec.sports.baseball de Usenet en 1995, antes de que se fundara Baseball Prospectus.

Los DT también se utilizan para estandarizar los registros de jugadores que jugaron en diferentes épocas y condiciones de juego, no solo en diferentes ligas y niveles de béisbol. Esto permite comparar, por ejemplo, la cantidad de jonrones bateados por Babe Ruth y los jugadores modernos, para estimar cuántos habría bateado cada uno en una temporada o en toda su vida si todos hubieran jugado en las mismas condiciones de juego (parques, ligas, niveles de competencia y eras).

Davenport presentó los DT a la comunidad de investigación de béisbol en línea en 1995 de la siguiente manera:

Hola. Mi nombre es Clay Davenport y asisto a la Universidad de Chicago como un genio de la física.

Si bien estas Traducciones parecen estadísticas de jugadores, NO son las estadísticas reales de los jugadores. Las Traducciones son un intento de mostrar qué tan bien se habría desempeñado el jugador en una liga estándar (la Liga Americana de 1992), sabiendo qué tan bien jugó en su liga real. Sabemos que algunas ligas son más duras que otras; por eso tenemos las mayores, AAA, AA, etc. Sabemos que algunas ligas son más fáciles de golpear; sabemos que algunos parques favorecen a los lanzadores; y sabemos que estos efectos no son constantes de un año a otro. Podemos estimar qué tan grande es la diferencia que hace cada uno de ellos y corregirlos, y eso es lo que las Traducciones intentan hacer. Lo bien que funcionan lo dejaré para que usted lo juzgue.

Meteorología

Graduado de la Universidad de Chicago , Davenport trabajó durante muchos años como contratista de software con la Administración Nacional Oceanográfica y Atmosférica ( NOAA ) en el Servicio de Información y Satélite, donde desarrolló modelos para predecir la lluvia a partir de imágenes satelitales . Ha comparado parte de ese trabajo con su análisis de béisbol: "La mayor similitud entre el manejo de los dos tipos de estadísticas es que cada una implica hacer pronósticos que están ahí para que todos los vean, y terminas equivocándote mucho", dijo Davenport. . "Aprendes a desarrollar una piel gruesa".

En 2000, Davenport desarrolló el Hydro-Estimator, un conjunto de programas de computadora para estimar la precipitación en tiempo real .

"La versión Hydro-Estimator (HE) del Auto-Estimator (AE) fue desarrollada por Clay Davenport, un contratista que trabaja para el Equipo de Hidrología de ORA bajo la dirección del Dr. Rod Scofield. El algoritmo Hydro-Estimator difiere del AE original mediante el uso de una técnica de detección de temperatura de brillo. Ajusta la tasa de lluvia asignada a cada elemento de la imagen (píxel) de acuerdo con las temperaturas de los píxeles circundantes. Esto ayuda a separar los píxeles que llueven de los que no lo hacen y disminuye la necesidad de detección de radar. También ayuda a enfocar la lluvia estimar los totales en máximos más claramente definidos. Hay menos tendencia a sobrestimar las cimas de las nubes muy frías utilizando el HE, y hace un trabajo mucho mejor al estimar los complejos convectivos de mesoescala grandes (MCC). El HE también tiene una forma diferente de manejar las correcciones de humedad, y también produce productos más frecuentes cada 15 minutos para todos excepto los totales de 24 horas. Los totales de HE de 1 hora están disponibles en el sistema NWS AWIPS como un gráfico para todo el CONUS cada hora ".

Debido a estos programas, según Davenport, "ahora somos capaces de producir estimaciones de lluvia para cada sistema visible desde el satélite, lo que permite que se utilice para otros fines en los Estados Unidos y en todo el mundo, por ejemplo, el monitoreo de sequía en África , protección contra incendios forestales en Brasil y estudios de deslizamientos en Venezuela ".

Referencias

enlaces externos