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nba2018球队高阶数据 nba高阶数据科普

作者:体育吧 发布时间:2020-11-30 09:43:36
  

nba高阶数据科普(转自虎扑)

PER

PER是由现孟菲斯灰熊队副总裁、前ESPN的专栏作家John Hollinger发明的,根据当赛季所有球员表现,来综合评定某一位球员赛季表现的进阶数据。根据Hollinger的设定,每年NBA所有球员的平均PER为15。

针对PER这项数据,人们经常会提出一些批评:

Hollinger自己也曾承认,该项数据对那些偏重防守的球员(例如布鲁斯-鲍文、本-华莱士等等)并不友好,这类球员在防守端的贡献并不能很好地从PER值中体现出来。[1]

另一个针对PER值经常会犯的错误是"跨赛季比较"。如前所述,NBA每个赛季球员的平均PER均为15,考虑到每个赛季所有球员平均水平的不同,因此PER值并不适合跨赛季比较。

此外,PER值经常会翻译成"效率值",但"效率值"并不一定是"PER"。举例来说,NBA官网就有一项数据为"efficiency",中文翻译同样是"效率值",但计算的理念和公式则与PER值完全不同。[2]

WS

WS(Win Share)一般翻译为"胜利贡献值",最初是由Bill James为统计一名棒球运动员每年为球队贡献了多少场胜利而发明的概念。在Bill James的棒球体系中,每一场胜利等于3个Win Share;在篮球里,每一场胜利约为1个Win Share。另一个区别是,Bill James的棒球体系下不允许负的Win Share;而在篮球中,则允许负数,即"这名球员的表现实在是太糟糕了,对产生了负面的影响,拿走了他队友所产生的Win Share"。

通常来说,如果一支球队赢下了某场比赛,那么该队所有球员的Win Share之和就等于1。

另外需要注意,Win Share是累加的数字,即球员A在第一场比赛得到了0.4的Win Share,第二场比赛得到了0.12的Win Share,则该球员这个赛季的Win Share值为0.4+0.12=0.52。

在1977-78赛季后(之前NBA还没有开始统计球员的个人失误),Win Share的计算公式:Win Share = Offensive Win Share + Defensive Win Share。

OWS

OWS(Offensive Win Share)通常翻译为进攻胜利贡献值,该数值是用来衡量球员进攻端的表现。具体的公式非常复杂,如有兴趣可以参见Dean Oliver撰写的图书《Basketball on Paper》。

DWS

DWS(Defensive Win Share)通常翻译为防守胜利贡献值,该数值是用来衡量球员在防守端的表现。具体的公式非常复杂,如有兴趣可以参见Dean Oliver撰写的图书《Basketball on Paper》。

进攻效率

ORtg(Offensive Rating)通常翻译为进攻效率值(自1977-78赛季后引入NBA),用于球员的话。该数值用来衡量该球员在场时球队每100回合得分,用于球队的话,该数值用来衡量球队每百回合得分。

举一个例子,节奏较慢的球队A每场比赛可以获得40次进攻机会,从中得到了80分;另一支节奏较快的球队B每场比赛可以获得70次的进攻机会,但从中只得到了90分。如果从"得分"来看,球队B的进攻能力要强于球队A,但事实上,球队B的进攻机会比球队A多了75%,得分却只多了12.5%,实在很难认为球队B的进攻能力要强于球队A。

防守效率

DRtg(Defensive Rating)通常翻译为防守效率值(自1973-74赛季后引入NBA),无论是用于球员还是球队,该数值都是指每百回合被对手攻下的分数。

在场防守效率

ON DefRtg就是指球员在场上时对手在每百回合中能攻下的分数。

不在场防守效率

OFF DefRtg就是指球员不在场上时对手在每百回合中能攻下的分数。

尾声及感想:由于之前做历史排名,有不少朋友提出要考虑高阶数据,所以特地又去查了一下高阶数据的含义及解释。为什么用了一个又字呢?因为之前其实已经查过很多次了,但是高阶数据这个东西真的很专业的东西,查了很多次,其实也没弄明白每个数据的详细解释及各个数据的区分。

上面这篇科普文里,也多次提到了“具体的公式非常复杂”,,,,,可见每个数据的计算专业性之强。回复里也有人提出“媒体都不承认这种,没炒作噱头,太专业了不好普及。媒体更喜欢冠军次数、MVP、得分王这种一眼可见的东西。 ”

再次,也对之前不考虑把高阶数据计算在内的几个原因再次解释一下。

1、高阶数据也是研究NBA的人或者说团队设计发明出来的产物,他的合理性是否适用与整个NBA历史还有待商榷(实际上我个人认为不管什么模型和评分方式。想要适用整个NBA历史的球员几乎是不可能的)。

2、我对高阶数据不是非常了解的原因,我不知道每个高阶数据应该如何取值,才能做到尽可能的公平,因为及时是拿现成的这些荣誉和数据取值赋分,分值稍微改变,就会造成排名的变化了。

3、考虑高阶,工作量实在太大,我个人没有这个精力和毅力去统计。

最后附上一张得分后卫的历年高阶数据霸榜图(同样转自虎扑)


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以上就是nba2018球队高阶数据的内容,希望您能喜欢。

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