PECOTA
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PECOTAは、「Pitcher Empirical Comparison and Optimization Test Algorithm」(投手の経験的比較と最適化試験アルゴリズム)の頭字語であり、1980年代にカンザスシティ・ロイヤルズでプレーした内野手、ビル・ペコタ(英語版)の名に因んだバクロニムである[1]。メジャーリーグベースボール(MLB)に所属するプロ野球選手の将来の成績を予測して統計学的見地から分析するセイバーメトリクスの手法であり、ネイト・シルバーが開発し、ベースボール・プロスペクタス(英語版)の2003年版から導入された[2]。シルバーは2003年から2009年にかけ、野球のシーズンのPECOTA予測を担当した。2009年春にベースボール・プロスペクタスはシルバーから成績を予測する責任を引き受けており、2010年からはシルバーは予測に関して一切関与していない[3]。
2003年以来、PECOTAの成績予測はウェブサイト上のBaseballProspectus.comと、ベースボール・プロスペクタスが出版している本でより詳しく、この両方で毎年データが公開されてきた。NFLのKUBIAK、NBAのSCHOENE、NHLのVUKOTAのように、他のプロスポーツの成績予測システムにも反映されている[4][5]。
PECOTAは特に「ファンタジーベースボール」の愛好者らによって活用されており、選手の市場価値の評価も行っている。PECOTAの理論と方法論の基礎はいくつかの刊行物に記載されているが、詳細式は他には公開されていない。