投球數據 (Pitching)
1. BABIP (Batting Average on balls put into play) －  球被打進場而成為安打的機率
計算公式：
BABIP = (H - HR）/（AB - SO - HR + SF）
BABIP=(安打-全壘打)/(打數-三振-全壘打-犧牲高飛)
說明：
BABIP是一個很有趣的數據，如果說眾多的棒球數據中有一個是測「幸運值」的話，那麼就非BABIP莫屬了。
BABIP的出現，破除了我們常說的「這投手的球不好打，我們打得到，但是都打不好」的神話。
經過大樣本的統計之後發現，在同一個等級的聯盟中，任何投手的BABIP都差不多，
以MLB為例，絕大多數投手生涯的BABIP都在0.28-0.31間 (MLB的平均值為0.29)。
也就是說，投手是無法控制在球被打進場內時成為安打的機率，他只能祈禱能夠讓守備員有機會守備。
從這個數據中可以看出來，投手的能力完全無法影響BABIP的值，
投手唯一能做的，就是降低球被打進場的數量 (投出更多的三振) ；使得在固定的BABIP之下，減少被安打數的產生。
那麼，要如何看待一個投手的BABIP呢？
我們需要將該位投手的BABIP與被打擊率及era一起來檢視：
如果一位投手某一年的BABIP大於生涯平均 (或聯盟平均) ，但是被打擊率及era卻依然很低 (低於生涯或聯盟平均) 時，
那麼就代表這位投手在今年「相當幸運」，其出色的成績可能就是運氣好。明年要是運氣恢復正常，成績即會下滑！
反之，若是BABIP大於生涯平均，而本身的被打擊率及era也同步升高，則代表只要該投手有正常運氣，成績即會回復！
舉例：
陽建福在2006年的BABIP是(188-9)/(680-9-120-4)=0.325。
(其生涯的BABIP推估為0.301，而中職2006年的BABAIP值則為0.310)
2. ERA+ (Earned Runs Average Plus) －  修正ERA
計算公式：
ERA+ = LgERA / ERA
修正ERA=聯盟ERA平均/ERA
說明：
ERA+是將原本的ERA去除掉「球場因素」，這個指標可以視為投手的PRO+(或OPS+)，可以測量出這個投手相較於聯盟
所有其他投手的平均責失分比率。一個投手本身的ERA越低，當然ERA+就越高，也就代表此投手越好。
如同OPS+一樣，當一個投手的ERA+是100%時，那就是聯盟平均水準；若是120%，就是高於聯盟平均水準20%。
【註】
此處的ERA可以全部換成為RA
亦即，RA+ = LgRA / RA
舉例：
中職在職棒17年的聯盟平均ERA是3.511，職棒18年至7/16的聯盟平均ERA是4.355；
而陽建福在職棒17年的ERA是4.058，職棒18年至7/16是3.062，
因此，陽建福在職棒17年的ERA+=3.511/4.058=0.865=86.5%，也就是一個低於聯盟平均水準的差勁成績；
而陽建福在職棒18年至7/16為止的ERA+=1.422=142.2%，也就是一個高過於聯盟平均水準42%的還不錯成績。
3. APR (Adjusted Preventing Runs) －  修正失分
計算公式：
APR = IP / 9 * (LgERA - ERA)
修正失分=投球局數/9*(聯盟平均ERA-ERA)
說明：
當ERA已經經過球場修正後，這個指標可以測量出一個投手與一個聯盟平均等級的投手在一個「中立」的球場投球時，
在同樣的投球局數下，可以少失多少(自責)分。
【註】
此處的ERA可以全部換成為RA
亦即，APR = IP / 9 * (LgRA - RA)
舉例：
陽建福職棒18年至7/16的APR=64.66/9*(4.355-3.062)=9.28
也就是當投球局數都是64.66局時，陽建福可以比一個聯盟平均水準等級的投手少失掉9.28分的自責分。