PECOTA
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PECOTAは、「Pitcher Empirical Comparison and Optimization Test Algorithm」（投手の経験的比較と最適化試験アルゴリズム）の頭字語であり、1980年代にカンザスシティ・ロイヤルズでプレーした内野手、ビル・ペコタの名に因んだバクロニムである[1]。メジャーリーグベースボール（MLB）に所属するプロ野球選手の将来の成績を予測して統計学的見地から分析するセイバーメトリクスの手法であり、ネイト・シルバーが開発し、ベースボール・プロスペクタスの2003年版から導入された[2]。シルバーは2003年から2009年にかけ、野球のシーズンのPECOTA予測を担当した。2009年春にベースボール・プロスペクタスはシルバーから成績を予測する責任を引き受けており、2010年からはシルバーは予測に関して一切関与していない[3]。
2003年以来、PECOTAの成績予測はウェブサイト上のBaseballProspectus.comと、ベースボール・プロスペクタスが出版している本でより詳しく、この両方で毎年データが公開されてきた。NFLのKUBIAK、NBAのSCHOENE、NHLのVUKOTAのように、他のプロスポーツの成績予測システムにも反映されている[4][5]。
PECOTAは特に「ファンタジーベースボール」の愛好者らによって活用されており、選手の市場価値の評価も行っている。PECOTAの理論と方法論の基礎はいくつかの刊行物に記載されているが、詳細式は他には公開されていない。
PECOTAはまず最初にネイト・シルバーによって2003年3月19日に公開された[6]。シルバーはPECOTAの基本的な考え方は、ビル・ジェームズが開発した類似性スコアとゲイリー・ハッカベイが開発したVlad（ベースボール・プロスペクタスで過去に採用されていた選手の成績を予測するシステム）を融合されたものだと述べている[7]。
第二次世界大戦終結後のシーズンで成績を残したほぼ全員のメジャーリーガーまたはマイナーリーガーの一人と現役のプロ野球選手を比較することで算出する。現役選手と類似する過去の選手を決定する際には、生産メトリクス（打率、四球の割合、三振の割合等）、使用状況メトリクス（打席数、投球回等）、表現型特性（身長、体重、年齢等）、守備位置（内野手、投手等）という4つの異なる要因が考慮される[8]。
PECOTAの類似性スコアは3シーズンという期間を設定して成績を比較している。例えば、現役選手の35歳から37歳までの成績をパークファクターや所属リーグの違いを考慮した上で、比較対象となる過去の選手の35歳から37歳までの成績と比較する。この点で、ある年齢までの通算成績全体を評価しているBaseball-Reference.com等で参照することが出来るビル・ジェームズが開発した類似性スコアとは異なる[9]。
投手の場合は守備の影響等を排除した防御率（DIPS）の概念を重視して将来の成績を予測している。シルバーは防御率等の予測の精度を高めるために、1946年以降にメジャーリーグベースボール（MLB）に所属した全投手の成績を調査する目的で分散アルゴリズムを設計した。彼は将来の防御率を予測するために、過去の防御率を見るのは間違いだとしている。そして、これにかなりの差を付けて最も予測に役立つ成績指標なのが奪三振率と与四球率だとしている[10]。
その代わりとして、現役選手の将来の成績（打率、本塁打、三振等）の点推定を作成することに焦点を合わせた。PECOTAは現役選手の今後5シーズンの成績を予測するために、比較対象となる過去の選手の実際の成績に依拠して確率分布を生成している[11]。