关于此工具
Pythagorean 期望胜场计算器根据球队得分或得分数与失分的对比，估算球队“应该”赢下多少场比赛。它应用 Bill James 的 Pythagorean 期望，ExpWin% = PF^x / (PF^x + PA^x)，其中 PF 为得分/得分数，PA 为失分，x 为特定运动项目的指数。期望胜场即 ExpWin% 乘以已打场次数。
合适的指数因运动项目而异，因为得分动态不同。本工具提供预设：棒球 x = 1.83（James 从最初的 2 改进而来的值）、篮球 x = 13.91（Daryl Morey 提出的数值）、美式橄榄球 x = 2.37。你也可以输入任意自定义指数进行试验；运动项目选择器只是填充指数字段，该字段始终是计算的依据。
一切都在你的浏览器本地运行，因此你输入的任何内容都不会被上传。如果你还输入球队的实际胜负战绩，计算器会报告“运气”差值——实际胜场减去期望胜场。较大的正差值表明球队表现超过其得分差（通常不可持续），而负差值则暗示球队运气不佳、可能有所提升。胜率会以百分比显示，并附上期望胜场和负场总数。
常见问题
Pythagorean 期望公式是什么？
期望胜率为 PF^x / (PF^x + PA^x)，其中 PF 为得分或得分数，PA 为失分，x 为特定运动项目的指数。乘以已打场次即得期望胜场。
我该使用哪个指数？
常见值为棒球 1.83、篮球 13.91、美式橄榄球 2.37。它们反映了各运动项目中得分差如何转化为胜场。你可以用任何正值覆盖该指数。
运气差值是什么意思？
它是实际胜场减去期望胜场。正数表示球队赢下的比其得分差所预测的更多（可能运气好或关键时刻发挥好）；负数表示它表现不佳、可能会有所提升。
为什么棒球的指数是 1.83 而不是 2？
Bill James 最初使用 2（因此得名“Pythagorean”），但分析人士发现约 1.83 的指数更准确地拟合历史 MLB 结果。篮球和橄榄球因其不同的得分尺度而需要大得多的指数。