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ベースラン（BsR）は、セイバーメトリクス研究者のデビッド・スミスが考案した野球の統計指標で、チームの攻撃力や打撃力、投手や投手が生み出す得点や許す得点数を考慮して、チームが「本来獲得できたはず」の得点数を推定するものです。これは基本的にビル・ジェームズの得点創出と同じものを測定していますが、セイバーメトリクス研究者のトム・M・タンゴが指摘するように、ベースランは得点プロセスの現実を「他のどの得点推定指標よりもはるかに良く」モデル化しています。
ベースランには複数のバリエーションがありますが、すべて[ 1 ] の形式をとります。
スミスは、この統計の以下の形式について詳しく説明しました。
最も単純な方法は、最も一般的な打撃統計のみを使用する[ 1 ]
A = H + BB - HR
B = (1.4 * TB - .6 * H - 3 * HR + .1 * BB) * 1.02
C = AB - H
D = HR
派生形には、打撃統計がかなり多く含まれる[ 1 ]
A = H + BB + HBP - HR - 0.5 * IBB
B = (1.4 * TB - .6 * H - 3 * HR + .1 * (BB + HBP - IBB) + .9 * (SB - CS - GIDP)) * 1.1
C = AB - H + CS + GIDP
D = HR
3つ目の式は投球統計を使用する[ 1 ]
A = H + BB - HR
B = (1.4 * (1.12 * H + 4 * HR) - .6 * H - 3 * HR + .1 * BB) * 1.1
C = 3 * IP
D = HR
他のセイバーメトリクス研究者たちは、主にBファクターを調整することによって、スミスの一般形式を用いて独自の式を開発してきた。
ベースラン統計はチームの得点プロセスをモデル化しようとするものであるため、個々の選手の統計に直接数式を適用することはできません。そうすると、チーム全体の得点推定値から個人の統計が出力されてしまいます。この問題を回避するには、その選手がラインナップにいる場合のチームのベースランと、代替レベルの選手がラインナップにいる場合のチームのベースランを求めます。[ 2 ]これらの値の差が、個人のベースラン統計の近似値となります。
Base Runsは、メジャーリーグベースボールレベルでの得点プロセスを正確にモデル化することを主な目的として設計されており、その目的を達成しています。近年のシーズンでは、Base Runsは主要な得点推定方法の中で最も低いRMSE値を示しています。さらに、その精度は極端な状況やリーグでも維持されます。例えば、ソロホームランが打たれた場合、Base Runsは打撃チームが1点を獲得したことを正しく予測します。対照的に、Runs Createdはソロホームランを評価する際に4点を獲得すると予測します。同様に、ほとんどの線形重み付けに基づく式は、ソロホームランで1.4点に近い得点を予測します。これは、これらのモデルがそれぞれ162試合のMLBシーズンのサンプルに適合するように開発されたためです。もちろん、そのサンプルに適用した場合はうまく機能しますが、設計された環境から外れると不正確になります。一方、ベースランは、野球のあらゆるレベルのあらゆるサンプルに適用できます（B乗数を計算できる場合）。なぜなら、ベースランは野球というゲームの仕組みをモデル化しており、最高レベルのプロ野球の162試合シーズンだけを対象としているわけではないからです。つまり、ベースランは高校野球やリトルリーグの統計にも適用できるということです。
「ベースランは、他のほとんどの得点推定方法よりも得点に関する基本的な制約をより多く満たしていますが、決して完全に準拠しているわけではありません。欠点の例をいくつか挙げます。」
モデルの改善策の一つとして、得点率推定値B/(B + C)が挙げられます。この構成には深い理論的根拠はなく、経験的に有効であったため採用されました。より優れた得点率推定値を開発できる可能性はありますが、おそらく現在のものよりも複雑なものになるでしょう。
