任务2——区别看待技术和运气因素——就不是那么轻松了。在短期内，运气常会主导棒球比赛：即使最好的球队也会输掉1/3的比赛，即使最好的击球手安全上垒的概率也只有2/5。有时候，运气因素甚至会掩盖一个队员的真实技术水平长达一年之久。某一个赛季中，一个击球手的真实击球率为0.275，受运气因素影响，这个球手的击球率有10%的概率出现浮动，时而升至0.300，时而降到0.250。

设计完善的预测系统能够辨识出那些容易受运气影响的数据，比如，平均击球数就比本垒打数善变。投手的表现也是出了名的不稳定，所以数据整理对预测投手的表现至关重要。若想预测一位投手的输赢，参考他取得的三振出局数以及保送数目，要比翻阅他前一赛季的输赢纪录更有价值，因为从每年的情况来看，前一类数据要更稳定些。

像所有预测一样，对棒球比赛进行预测是为找出决定输赢的根本原因：将击球手三振出局就能阻止对手安全上垒，从而阻止对手得分，进而阻止他们赢得比赛，所以三振出局数更为关键。然而，预测这回事，越往下探究，就会遇到越多的噪声干扰：投手的输赢纪录受自己发挥的影响，也受制于对手得分的多少，而后者是他无法左右的。西雅图水手队的明星投手菲利克斯·埃尔南德斯在2009年和2010年的投球表现都很不错，但输赢纪录却有很大差距，分别是19∶5和13∶12，因为2010年水手队的击球手水平极差，给了对手很多机会。

此类事例的出现绝非偶然，只要用心整理数据，就会发现端倪。棒球比赛为我们提供的数据也许是全世界最丰富的：过去的140年里，在大联盟球场上发生的每一件事都被忠实、准确地记录下来，而且每年还有数百位棒球手在很多较大的联盟中打球。另外，尽管棒球是团队运动，却是以高度有序的方式进行的：投球手轮流投球，击球手按序击球，这样每人都有各自的统计数据。复杂的、非线性的统计问题很少出现，因果关系很容易理顺。

这使得棒球预测者的工作变得十分轻松。（在这项运动中，）一个假设通常可以根据经验进行检验，利用精确度比较高的统计数据来证实或者证伪。而对于经济预测或政治预测来说，可用的数据就少很多——美国总统大选每4年才举行一次，不是每年都能产生几百个数据点——缺少数据，预测往往更易误入歧途。