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ERA Calculator

이닝당 볼넷 + 안타

WHIP 계산기

볼넷, 안타, 이닝을 입력해 WHIP — 이닝당 볼넷 플러스 안타 — 를 계산합니다. 야구 .1 및 .2 표기를 올바르게 처리합니다.

WHIP

WHIP 1.23. 48⅔ innings에서 볼넷 20, 안타 40.

마지막 이닝에서 기록한 아웃

야구 표기도 됩니다: 6⅓은 6.1, 6⅔는 6.2로 입력하세요.

이 결과가 계산된 방식

  • BB + H = 20 + 40 = 60
  • IP = 48⅔ innings (146 outs)
  • WHIP = 60 × 3 ÷ 146 = 1.23

의미

WHIP이란?

WHIP은 walks plus hits per inning pitched의 약자입니다. 볼넷이나 안타로 출루한 타자 수를 세고 이닝으로 나눕니다. ERA와 달리 WHIP은 그 주자가 득점했는지가 아니라 출루했다는 사실만 봅니다.

낮은 WHIP은 무료 출루가 적다는 뜻입니다. 엘리트 메이저리그 선발은 종종 1.00–1.10 근처 또는 그 이하에 머뭅니다. 약 1.40을 넘는 숫자는 보통 베이스에 교통 체증이 있음을 가리킵니다. 맥락도 중요합니다. 리그, 구장, 역할에 따라 “좋은” 모습이 달라집니다.

공식

공식

WHIP = (Walks + Hits) ÷ Innings Pitched

이닝은 3분의 1 단위로 기록되므로 이 계산기는 먼저 이닝을 아웃으로 변환합니다: WHIP = (walks + hits) × 3 ÷ outs. 이렇게 하면 부분 이닝이 정확해집니다 — 6.1은 19아웃이지, 소수 6.1 이닝이 아닙니다.

이닝은 야구 표기를 사용합니다. .1은 그 이닝에서 1아웃, .2는 2아웃입니다. .3은 없습니다 — 세 번째 아웃이 이닝을 끝냅니다.

계산 방법

단계별

  1. 볼넷과 피안타를 더해 이 두 결과로 나온 총 주자 수를 구합니다.
  2. 이닝을 아웃으로 변환합니다. 완전 이닝에 3을 곱하고 소수점 뒤 숫자를 더합니다: 48.2는 146아웃입니다.
  3. 주자 수에 3을 곱한 뒤 아웃으로 나눕니다.
  4. 표시되는 WHIP은 소수점 둘째 자리로 반올림합니다.

계산 예제

48.2이닝에 볼넷 20, 안타 40인 투수는 주자 60명, 아웃 146입니다. WHIP = 60 × 3 ÷ 146 ≈ 1.23. 48.2를 일반 소수로 다루면 약간 틀립니다 — 야구 표기는 아웃이지 10분의 1이 아닙니다.

관련

ERA는 득점한 자책점을 셉니다. WHIP은 득점 여부와 관계없이 주자를 내보낸 볼넷과 안타를 셉니다. 투수는 주자를 잔루시켜 높은 WHIP에도 낮은 ERA를 낼 수 있고, 순서가 나쁘면 그 반대도 됩니다. 둘을 함께 보면 하나만 볼 때보다 더 완전한 그림이 됩니다.

Compare baserunner traffic with earned-run prevention using the ERA 계산기.

For outcomes that leave fielding out of the picture, try the FIP 계산기.

FAQ

자주 묻는 질문

WHIP은 어떻게 계산하나요?

볼넷과 안타를 더한 뒤 이닝으로 나눕니다. 부분 이닝에서는 먼저 아웃으로 변환하세요: WHIP = (walks + hits) × 3 ÷ outs. 예: 48.2 IP에서 20 BB + 40 H는 60 × 3 ÷ 146 ≈ 1.23입니다.

야구에서 좋은 WHIP은?

레벨과 역할에 따라 다르지만, MLB에서는 약 1.20 미만이 선발에게 일반적으로 강하고 1.30–1.40 근처는 평균에 가깝습니다. 구원 투수와 다른 리그는 각자의 기준이 있습니다.

WHIP에 몸에 맞은 공이나 실책이 포함되나요?

표준 WHIP은 볼넷과 안타만 사용합니다. 몸에 맞은 공, 실책, 포수 방해는 그 타자도 출루하더라도 공식에서 빠집니다.

왜 이 계산기는 소수 이닝 대신 아웃을 쓰나요?

야구의 6.1과 6.2는 1 또는 2아웃을 뜻하지, 소수 6.1이나 6.2 이닝이 아닙니다. 아웃으로 계산하면 그 반올림 함정을 피하고 공식 기록의 이닝 집계 방식과 맞습니다.

관련

WHIP은 ERA, FIP, 그 주자들이 어떻게 나왔는지 나누는 비율 통계와 잘 맞습니다.

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