NBA çekim tutarlılığını hesaplama

Bir NBA oyuncusunun 3 puanlık atış tutarlılığını değerlendirmenin / belirlemenin doğru yolu ne olabilir? Mesela, 3 sayı mesafesinden% 37 vuran ve tüm yıl 200 deneme yapan bir oyuncum var.

Rastgele sayıda çekimin% 3'lük yuvarlanma ortalamasını almayı düşünüyordum (20 diyelim). Daha sonra bu ortalamaları kullanarak% 37 ortalamadan standart sapmayı belirleyin. Yuvarlanan bir örnek boyutu olan 20 çekim kullanmak, çekim yüzdesinde yalnızca% 5'lik bir hassasiyet sağlar, ancak çok fazla çekim kullanmanın performanstaki tutarsızlıkları ortaya çıkarmayacağından endişe ediyorum.

Tutarlılığı belirlemek için daha iyi bir yaklaşım var mı?

standard-deviation consistency

— Niyet
kaynak

Bu ölçümü ne için kullanacaksınız? örneğin oyuncuları birbirleriyle karşılaştırmak ister misiniz? Sadece kimin en tutarlı olduğunu görmek ister misiniz? Yoksa ekibiniz önde olduğunda veya bunun gibi bir şey olduğunda tutarlılığın daha yüksek olması gibi daha spesifik bir sorunuz mu var?

— Peter Flom

Ölçümü, bir takımdaki her 3 puanlı atıcısının (minimum sayıda deneme sayısına sahip oyuncuların) ne kadar tutarlı olduğunu belirlemek için kullanıyorum. Oyuncular arasındaki tutarlılığı karşılaştırmak, sezonda eşit sayıda deneme yapmayacaklarını anlamak istiyorum.

— Will

Bence temel fikrin iyi. Ama neden hareketli ortalama? Neden "ilk 10 atış", "11-20" vb. Farklı sayıda çekim deneyebilirsiniz. Ayrıca bunu muhtemelen sezonda en az belirli sayıda atış yapan oyuncularla sınırlamalısınız

— Peter Flom

Benim düşüncem, verileri hareketli ortalama yerine parçalar halinde alarak tutarsız çekim dönemlerini kaçırabileceğim. Bir oyuncu 1-5 atış yaparsa, 6-15 atışları kaçırırsa ve 16-20 atış yaparsa buna en uç örnek verilebilir. 10 vuruşlu gruplamaların kullanılması% 50 çekim grubunun iki sonucudur, ancak 10 vuruşlu bir ortalama ortalama% 0'lık atış düşüşünü ortaya çıkarır.

— Will

Bir analizini yapın ishal . Ayrıca, "tutarlı" dediğinizde ne demek istediğiniz konusunda net olmanız gerekir. Bunu, atış yapma olasılığının her bir atış için sabit olduğu anlamına gelir (yani tamamen bağımsızdır). herhangi bir önceki sonuç). Katılıyorum? Yine de, do an analysis of runs...

— Steve S

Yanıtlar:

Yukarıdaki yorumlarda belirtildiği gibi, bir çalışma testi çekim verilerinizi analiz etmenin yoludur. Dizinin elemanlarının karşılıklı olarak bağımsız olduğu hipotezini test eder. Hipotez reddedilirse, oyuncunun 3 puanlık atışının tutarsız olduğunu söyleyebilirsiniz.

Ayrıca , doğrudan analizinizle ilgili olduğu için sizi bu makaleye yönlendirmek istiyorum .

— KT12
kaynak

Bağlantıları dahil etmek iyidir, ancak içerdiklerini açıklamak daha iyidir.

— rolando2

Bence koşu testi iyi bir fikir. Bana göre, "parçalar" daki verileri analiz ederek amacınız oyuncu tutarlılığı için "sıcak eller" için bir proxy oluşturmak veya kontrol etmek. Bu fenomenle ilgili çok büyük bir literatür var. En iyi gazetelerden biri Gelman tarafından Temmuz 2015'teki blogunda tartışıldı. Yazısının başlığı "Hey-tahmin et ne oldu? Gerçekten sıcak bir el var!" ( http://andrewgelman.com/2015/07/09/hey-guess-what-there-really-is-a-hot-hand/ ). Gelman'ın rapor ettiği makale, sıcak eller fenomeninin önceki analizleri tarafından yapılan hataları detaylandırdığı sürece önceki literatürün çoğuna çürütüyor. Daha önceki çalışma, koşullu olasılıkların aksine genel olarak odaklanmıştı. Bu makale yeni bir ardışık olasılık modeli sunmaktadır (kağıda referans için bağlantıya bakınız).

Örneğin çekilen çekim sayısındaki farklılıkları kontrol etmesi gereken iyi bir tutarlılık ölçütü varyasyon katsayısıdır. CV, boyutsuz, ölçek değişmez bir değişkenlik ölçüsüdür ve std sapmasının ortalamaya bölünmesiyle hesaplanır. Çözmeye çalıştığı sorun, standart sapmaların ölçülen birim ölçeğinde ifade edilmesidir, yani ölçek değişmez değildir. Bu, yüksek ortalama değerlere sahip metriklerin, düşük ortalama değerlere sahip metriklerden daha yüksek standart sapmalara sahip olma eğilimi göstereceği anlamına gelir. Bu nedenle, örneğin, ortalama değerlerindeki farklılıklar nedeniyle, diyastolik ve sistolik kan basıncındaki değişkenliğin ölçüleri doğrudan karşılaştırılamaz. Özgeçmişi alarak değişkenlikleri karşılaştırılabilir hale gelir. Aynı şey hisse senedi fiyatları,

Böylece, CV, kategorik bilgiler ve negatif değerlere sahip ölçümler hariç olmak üzere birçok metrik ve ölçek türü için hesaplanabilir.

— Mike Hunter
kaynak