DATA LAB · METHODOLOGY
구장 지수는 계산식보다 표본과 비교 집단이 중요합니다. 단순히 해당 구장의 득점을 리그 평균으로 나누면 빠른 현황값은 얻지만 홈팀 전력이 섞인다는 한계가 있습니다.
단순 현황값의 계산
해당 구장에서 열린 경기의 양 팀 합계 득점 평균을 리그 전체 경기의 합계 득점 평균으로 나누고 100을 곱합니다. 108이면 관측 기간에 리그 평균보다 득점이 8% 많았다는 뜻입니다.
홈·원정 비교로 팀 전력을 줄인다
홈팀의 강한 타선이나 마운드가 값을 왜곡할 수 있어 같은 팀의 홈과 원정 득실을 비교하는 방식이 더 안정적입니다. 인터리그와 일정 불균형이 큰 경우 상대 수준도 함께 조정해야 합니다.
표본이 작으면 평균 쪽으로 수축한다
초반 10경기의 120과 시즌 70경기의 108은 신뢰도가 다릅니다. 경기 수가 적을수록 리그 평균 100에 가깝게 보정해 극단값이 예측을 지배하지 않도록 합니다.
모델 적용값에 상한을 둔다
관측 파크팩터가 115라도 예상 득점에 15%를 그대로 더하지 않습니다. 선발·불펜과 날씨 정보가 더 직접적일 수 있으므로 적용 보정폭을 제한하고 복기 결과로 조정합니다.
핵심 정리
- 단순 구장 득점 지수에는 홈팀 전력이 포함된다.
- 경기 수가 적을수록 100에 가깝게 수축한다.
- 예측 모델의 구장 보정폭에는 상한을 둔다.
확인 기준과 한계
이 글은 Hypermoment가 공개한 편집 원칙에 따라 공식 기록 또는 출처가 명확한 원자료를 우선해 작성했습니다. 경기별 수치는 기준 시점과 표본 크기에 따라 달라질 수 있으며, 하나의 지표만으로 선수나 팀의 능력을 단정하지 않습니다. 예측은 확정 결과가 아니라 비교 가능한 가설입니다.
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편집·검수: Hypermoment 편집팀 · 최종 검토 2026년 10월 8일
2026 KBO 사례
10월 5일 잠실은 구장 지수 90이었고 KIA-LG 실제 총득점은 10점, 대전은 지수 121이었고 키움-한화 실제 총득점은 19점이었습니다. 방향은 지수와 같았지만 단 두 경기가 산식의 정확성을 증명하지는 않습니다.
파크팩터는 (홈구장 경기당 득점÷리그 경기당 득점)×100을 기본으로 하되 홈팀 전력, 일정, 날씨가 섞이는 한계가 있습니다. 다년 평균과 회귀를 적용하고 단일 경기 예상에는 보정 상한을 둡니다.
