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【组图】PER、正负值,怎么合理利用这些数据装逼_搜狐体育_搜狐网

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原标题:PER、正负值,怎么合理利用这些数据装逼

一位网友向佩尔顿提问:“可以解释一下Win shares、PER和VORP(value over replacement player)这些数据的区别吗?哪一个才是最有效的数据?”

以下是佩尔顿的回复:

首先让我们明确最关键一点:有些数据(例如这里的PER)衡量球员单位时间的贡献,而其他数据则是衡量这名球员为球队做出的总体贡献和价值,参考因素包括比赛时间(例如win shares)和可替换水平(例如VORP)。在通常情况下,同一种数据可以用两种方式表达:每48分钟的WS值是衡量单位时间的数据,就像统计表正负值BPM(box plus-minus)一样——BPM通常用来计算VORP值。而与此同时,基于每分钟数据得来的PER值也可以用来计算EWA 值(estimated wins added,预计增加胜场数),这是一个衡量球员总体价值的数据。

除了你提到的这三个BBR网站的数据之外,还有另外两个比较具备综合性质的数据:我自己的“与同位置球员相比对胜利贡献值(WARP,wins above replacement player)”,以及ESPN网站的真实正负值RPM。

RPM是非常独特的数据,因为它根据对手和队友的情况,对正负值做出了相应调整,并引入了基础数据来保证稳定性。即使在这种情况下,RPM也会比基础统计数据更不稳定,所以不同赛季的RPM值之间难免有所波动(ESPN网站的RPM只显示本赛季的数据),不过RPM的优点是可以反应出统计表无法显示的球员特点,尤其是在防守端。

这是本赛季至今的RPM前十排名,可以看到,除了传统的几位球队核心之外,格林和考文顿的防守正负值都高于进攻正负值,他们也正是凭借防守端的高评分,挤掉了洛瑞、戴维斯和威斯布鲁克等一众球队当家,进入了RPM前十之列。

统计表正负值数据BPM是基于基础数据算出的结果[具体说来,BPM是通过预测球员的正则化修正正负值数据(RAPM,真实正负值的前身,没有引用任何基础数据),来评估球员在场时“对手数据(比如攻防篮板率)”的回归算法],所以在正负值系统中,各个基础数据的权重很好校准,不过在数据交互方面就很难控制,在BPM中,有一个防守篮板与助攻相乘的地方,所以在用BPM数据衡量威斯布鲁克的时候,难免会出现一些偏差。

本赛季的BPM前十榜单,可以看到,威斯布鲁克和德拉蒙德的排名都比较靠前,德拉蒙德本赛季场均助攻4.0个,远高于生涯场均0.9助攻的水准。

这是上赛季的BPM前十榜单,场均三双的威斯布鲁克以15.6的BPM值冠绝联盟,比本赛季榜首的哈登还要高出不少,而上赛季场均助攻1.1个的德拉蒙德连前20都没有排进去。

WARP更像BPM,我参考了调整后的正负值来校准它,并增加了三分球的权重,所以那些三分手的WARP数据会高于他们对团队的真实贡献,WARP的关键在于,它与BPM数据没有任何交互(WARP数据目前暂不公开)。

这三个数据是我用得最普遍的数据,因为我认为它们最能准确分析单个球员的价值。WS值更倾向于将团队防守的贡献都堆到一个人身上,所以它更适合用来分析球队。而PER值对防守数据并不友好,它更适合用来分析进攻端,而且它也很容易高估那些高使用率球员的价值,这对效率更高的球员有些不公平。

本赛季PER前十球员,可以看到,卡佩拉已经超过了欧文、阿德等球星,排名联盟第六,这得益于卡佩拉本赛季在进攻端的出色发挥,卡佩拉的命中率高达66%,真实命中率66.5%,均为生涯新高。

上赛季PER前十球员,威斯布鲁克以30.6的PER值排名第一,而本赛季的威斯布鲁克同样没有进入前二十。

每个数据都有自己的特点和局限性,所以当我们用数据的眼光衡量球员的时候,也不能被单个数据迷惑了双眼,在使用数据的时候更应当谨慎小心,使用数据是为了更客观准确地分析球员和比赛,还原出他们的全貌。返回搜狐,查看更多

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新闻来源:OnFire篮球APP

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