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比赛动手不动口!谁是防守最积极、最具有侵略性的球员?

2020-07-19 05:26 来源:http://www.sb9954.com 栏目:V酷生活

比赛动手不动口!谁是防守最积极、最具有侵略性的球员?

我开发了一个叫做「好斗值」的数据,以此为衡量标準,我们来看看头名和垫底都是谁,以及它和防守贡献值的联络。

作为球迷,我们常常按照自己的标準将球员加以归类,有时无非是老一套的东西,无聊的很,但有时候这种分类就能真正定义一名NBA球员的角色。最常见的一个分类是:防守悍将、防守工兵、蓝领、或者游走于犯规边缘的「恶汉」。

这样一名球员可以有无数多个,但你明白我说的是谁,因为在大多数情况下,仅仅从直观上便能认出这位防守悍将。不过,如果能用某种方法来量化球员的「好斗性」,岂不是更好?

引入「好斗值」数据

还好Stats.NBA.com给我们提供了球员数据统计,包括积极拼抢和跑动速度的数据,我利用这些弄了一个叫「好斗值」的新数据,目的在于衡量一名球员在防守端的「好斗性」,计算公式如下:好斗值=(破坏对方球权的次数*0.49)+抄截数+活球争抢+造进攻犯规数+防守时的平均跑动速度

这个公式很简单,只是把各种数据拼凑在一起,但是这里面有一些细微的差别(例如有个0.49的係数),稍后我会给你解释。因为可能涉及专业的角度,你可以先跳过,直接看结果。

数据整理

我收集了这赛季所有454位NBA球员的抄截、积极拼抢和速度数据。这些都是赛季总和,不是场均或是每分钟的数据。接着我筛选出场均上场时间大于12分钟且出场数大于或等于15场的球员,一共有328名。

我选择的变数当然是:破坏对方球权的次数、抄截数,活球争抢,造犯规数和平均跑动速度。如果我只把这些数据简单的加和,那幺数值很大的数据,比如破坏对方球权的次数和抄截数,将会佔据主导,数值较小的数据,比如造犯规数和平均跑动速度,对整个结果的影响就很小了。

于是我对每个数据进行标準化处理,换言之,对于每个数据点,我都减去该变数的平均值,同时除以其标準差。这样一来,所有的变数都有同一个标準,以「0」为中心排列在两侧。

此外,我觉得「破坏对方球权的次数」需要加权,因为它没有其他数据那幺重要。抄截数,活球争抢及造犯规数导致回合的一个改变,而破坏对方球权的次数并不意味着造成对方的失误,因此它们可能比它更加重要。为了找到一个合适的「权重」,我运行了一个简单的线性回归:自变数为破坏对方球权的次数,因变数为抄截数。结果得出一个具有统计意义的係数:0.49。

它的意义是:破坏对方的球权每增加一次,抄截数平均增长0.49。我相信这个「权重」足够合理,破坏球权一次基本相当于0.49次抄截。要想真正了解破坏对方球权次数的意义,我们需要更为密集而难获取的数据。我没有对「防守者的平均速度」这一变数进行类似的处理,因为就其他变数而言,它的价值根本无从知晓。

整个过程就是把变数标準化,其次在「破坏对方球权的次数」前乘以0.49,最后将每名球员的数据都套到此公式中,求得「好斗值」。

结果展示

下表是本赛季「好斗值」排名前20的球员。比赛动手不动口!谁是防守最积极、最具有侵略性的球员?

表格里有很多名字都与预想的一致。不过Stephen Curry「意外地」在这个排行榜上位列第三,要知道他最多被看作是一名平均水準的防守者,主要原因是被认为球风偏软和缺乏运动能力,但是回过头来看看他的数据:活球争抢、抄截数和破坏对方球权的次数分别排在联盟第1、5、7位。

榜单上的另一个亮点是两位大个子DeMarcus Cousins和Greg Monroe。尤其是Monroe的防守,在整个生涯被人广为诟病,这赛季,他在替补位置表现出色,也更加注重防守。可能有人认为篮板是「好斗性」的一部分,对此我表示同意,可如此一来大个子就会称霸榜单了。DeMarcus Cousins的两项数据——破坏对方球权的次数和造犯规数为他拿到了不少分数,他也自然佔据了一席。

如果你很感兴趣,下面有本赛季「好斗值」排名倒数前10位的球员。

比赛动手不动口!谁是防守最积极、最具有侵略性的球员?

我认为说这些球员没有投入到防守中是个很正当的,他们的移动不算特别慢,但他们无法触碰到球,不懂得如何製造对手的失误。我真心希望J.J. Barea的排名再高点,然而这种老套的想法实在无趣。

我想在「好斗值」数据的基础上更进一步,我便把它除以总上场时间,得到每分钟的「好斗值」数据。因为原始的「好斗值」是以赛季总和为依据,有利于那些拥有更多上场时间的球员。每分钟的「好斗值」消除了这一缺陷,显示出更多积极防守的效率表现。下表是本赛季每分钟「好斗值」排名前20位的球员。

比赛动手不动口!谁是防守最积极、最具有侵略性的球员?

除了一些新入围的球员,所得的结果和之前相比基本一样。DeAndre Liggins的名字耀眼无比,他位列第二,因为J.R. Smith的受伤,他最近才在骑士的轮换中获得上场时间。此外,Tony Allen和T.J. McConnell的入选也在预料之中,他们那强悍的防守可是出了名的。Greg Monroe一跃至第三,「防守至上」的转变再次得到证实。

对比「好斗值」与防守贡献值

最后,我们把「好斗值」与一个全面评估球员的数据——防守贡献值作一下比较。理想情况下,这两种统计应该是相似的,但并非完全相同。为了找出他们之间的关係,我对好斗值」与防守贡献值进行简单的线性回归分析。结果表明两者的相似度为15%,一个不高不低的数值。另外,在预测防守贡献值的时候,「好斗值」是一个具有统计意义的变数。下面有防守贡献值和「好斗值」的对比图,你可以直观地感受一下,红色的线是最吻合的线。虽然每个点的分布相当零散,但两者之间有明显的正相关关係。

比赛动手不动口!谁是防守最积极、最具有侵略性的球员?

结论

显然「好斗值」并不是很完美,然而至少有一点,它是任意数值的随机加和;最重要的是,它给我们提供了一个新鲜的(我希望还是独特的)角度去解读防守。不仅如此,「好斗值」的建立发掘了数据统计的功用,我们不再受制于依靠直观判断的传统思维方式。老实说,我的想法源于浏览Stats.NBA.com之时,我想探索一块未曾涉及的新领域。或许这说明,眼前的数据所呈现的,一是其简单粗暴的一面,另一种则是人们看到的「假数据」,至于真相如何,我也不清楚。

以上数据取自Stats.NBA.com。


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