Dans ce module, nous estimons la relation entre les salaires des joueurs de MLB et leurs statistiques de performance, OBP (on base percentage) et SLG (slugging). Les résultats semblent confirmer l'histoire de Moneyball - le OBP était sous-évalué par rapport au SLG avant la publication de Moneyball, alors qu'après la publication, l'importance relative est inversée.

Ce module met à jour l'analyse de Hakes & Sauer et estime les récompenses pour l'OBP et le SLG sur la période 1994 -2015. En outre, il montre comment les récompenses peuvent être liées aux composantes individuelles du SLG : les marches, les simples, les doubles, les triples et les home runs.

Ce module présente le concept d'espérance de manche, montre comment dériver la matrice d'espérance de manche et le calcul des valeurs de manche sur la base d'un ensemble de données MLB de tous les événements de la saison 2018. Les valeurs des runs sont calculées par type d'événement (marches, simples, doubles, etc.) et par joueur.

Ce module examine le concept de Wins Above Replacement (WAR) et montre comment calculer le WAR sur la base de la performance au bâton. La relation entre la valeur des runs, le pourcentage de victoire de l'équipe et les salaires des joueurs est ensuite étudiée. Il s'avère que les valeurs des runs ont un degré élevé de corrélation avec les victoires et les salaires. Les valeurs des runs peuvent, dans une certaine mesure, prédire le pourcentage de victoire.