引用数据前，应该先把数据怎麽来的先想一下 不然很容易陷入数据迷思 ... 先说 PER 参考网址： http://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/NBA/M.1272298839.A.47B.html PER 算法是怎麽来的？ (三)PER: 这个公式是最麻烦的，如果你没有想深入了解的话，我建议你直接按END..... 这个公式也是同样由John Hollinger所创的 要算出PER，首先要先算出uPER (unadjusted PER) uPER的公式: uPER = (1/MP)* [ 3P + (2/3)*AST + (2 - factor*(tmAST/tmFG))*FG 注1 + (FT*0.5*(1 + (1 - (tmAST/tmFG)) + (2/3)*(tmAST/tmFG))) 注2 - VOP*TO 注3 - VOP*DRBP*(FGA - FG) 注4 - VOP*0.44*(0.44 + (0.56*DRBP))*(FTA - FT) 注5 + VOP*(1 - DRBP)*(TRB - ORB) 注6 + VOP*DRBP*ORB 注7 + VOP*STL 注8 + VOP*DRBP*BLK 注9 - PF*((lgFT/lgPF) - 0.44*(lgFTA/lgPF)*VOP) ] 注10 很麻烦吧，这公式里头还有很多数据是还要另外算的 首先是factor，factor=(2/3) - (0.5*(lgAST / lgFG)) / (2*(lgFG / lgFT)) lgAST、lgFG、lgFT分别代表联盟平均助攻数/联盟平均命中数/联盟平均罚球命中数 lg是league，也就是联盟的意思，等下的数据看到前面有lg都是代表整个联盟的 factor值是联盟的系数值，不是个人的数据 这个值愈大就代表整体联盟得分来自於助攻及罚球的机会较少 也代表直接单打进攻的机会愈高，整个联盟进攻愈容易 tmAST、tmFG代表的是球队平均助攻数、球队平均命中数 VOP= lgPTS / (lgFGA - lgORB + lgTO + 0.44*lgFTA) lg是联盟的，这个数据是衡量联盟每一次进攻的平均效率 後面有许多数据都有用这个数据来做调整 DRBP=(lgTRB - lgORB) / lgTRB 这个数据是衡量联盟整体防守篮板的能力 了解以上的名词我们就能来分析这些数据代表的义意 注1 (2 - factor*(tmAST/tmFG))*FG (tmAST/tmFG)可以看成球队得分来自於助攻的机会 这个数值愈大当然代表球员有愈大的机会接到队友的助攻而得分 因此这个值对於PER来说是负的，这样才能强调出个人单打能力 否则队中有Nash或Kidd这类的球员，进攻取分相对容易 对其他球员来说不公平，但这个数值就有将这个情形做调整 factor愈大代表整体联盟进攻愈容易，所以在这公式里 factor愈大，per也愈小，这样跟不同年代的球员做比较时， 数据才会显得比较公平些 注2 (FT*0.5*(1 + (1 - (tmAST/tmFG)) + (2/3)*(tmAST/tmFG))) 这个公式可看出罚球命中愈多，PER愈高 球队助攻愈多，PER愈小 这项是球员在罚球线上的贡献 注3 VOP*TO 计算失误的 注4 VOP*DRBP*(FGA - FG) 出手没进的数据 联盟整体防守篮板愈强，这个数据愈大 代表你出手没进，被对方抓下篮板的机会愈大 注5 VOP*0.44*(0.44 + (0.56*DRBP))*(FTA - FT) 计算罚球不进的数据 有DRBP，跟上面那一个公式意思一样 注6 VOP*(1 - DRBP)*(TRB - ORB) 抓防守篮板的能力 联盟整体防守篮板愈强，这个数值愈低 代表你没那麽突出 注7 VOP*DRBP*ORB 抓进攻篮板的能力 联盟整体防守篮板愈强，这个数值愈高 代表进攻篮板愈难抓 注8 VOP*STL 抄球的能力 注9 VOP*DRBP*BLK 火锅的能力 联盟整体防守篮板愈强，这个数值愈高 我想可能有两个原因 因为联盟整体防守篮板愈强，代表进攻篮板愈难抓 而很多的火锅都是发生在禁区球员抓下进攻篮板後马上做第二次的攻击 因此这情形愈少发生的话，代表你的火锅愈值钱 第二个原因是联盟整体防守篮板愈强 代表愈多球被投了出去没被盖火锅，之後才被抓下篮板 而这情形愈常发生的话，代表你的火锅愈值钱 注10 PF*((lgFT/lgPF) - 0.44*(lgFTA/lgPF)*VOP) 计算犯规所造成的损失 整体联盟罚球愈准，影响愈大 联盟整体犯规愈大，影响愈小，因为大家都在犯规 ok了.............以上是uPER的部份........................ 再来是aPER(adjusted PER) 要算aPER前，要先算其他数据 (1)Poss:球队进攻的次数 Poss=FT + 0.44 FM - tmORB - tmTO tmORB:球队进攻篮板数 tmTO:球队失误数 (2)Pace:48分钟内球队进攻次数 Pace = 48 * ((tm Poss+opp Poss) / (2*(tm Mp / 5)) tm Poss:我方进攻次数 opp Poss:敌方进攻次数 tm Mp:我方比赛时间 (3)pace adjustment:球队进攻节奏的修正系数 例如像太阳、勇士这种进攻节奏比较快的队伍pace adjustment会比较低 lgPace / tmPace lgPace:联盟48分钟内进攻次数 tmPace:球队48分钟内进攻次数 算好pace adjustment就可以来算aPER了 aPER = (pace adjustment)*uPER aPER就是将uPER作了进攻节奏的修正 最後再来算PER PER = aPER * (15 / lgaPER) lgaPER:联盟aPER 这最後一步是为了让不同年代的球员能作比较 使得联盟PER的平均值能保持在15 例如在张大帅那个数据挎张的年代假如有人aPER是32 而当时联盟整体的aPER为20 那经过这个公式PER = 32 *(15/20)=24 PER就会被修正成24了 了解了这些效率值的算法就可以知道PER的计算是多麽麻烦了 但是PER的确是考虑到很多的地方，不是单纯的加减而已 这也是为什麽比起EFF，我更喜欢PER的原因 但是防守球员的价值PER仍然是无法完全显现出来 这时候可以考虑参考DRtg或DCS等数据 ================================================================= 由上可知， PER 是一个很复杂的计算结果； 但要问的是，季後赛是一系列的赛事，很单纯的是两队之间的厮杀， 那计算过程之中，那些加进去的 "联盟" 参数，就变得很没有意义 PER的算法，如果是长时间的比对， (比如说，我想比张大帅跟飞人乔丹的生涯) 或许比其他数据来的有意义，因为他把很多身处不同联盟的因素， 都算进去了 但如果是现在这种短时间的比赛，比较 PER的意义大吗？ 而这公式最大的盲点， 就是在进攻端，如果球一直在同一个人手上，与另一个球一直不在手上的人比， 没有任何修正 这数字在长时间，不同队，的两个人做比较 (最好在球队中的脚色类似) 可以做一个很好的参考 (因为很多联盟参数做修正) 但如果同队之间，有人被赋予较高的球权，那这数字，在同队之间的比较， 会有某种程度上的误差 =================================================================== 冲着上面网址最後两句 "但是防守球员的价值PER仍然是无法完全显现出来 这时候可以考虑参考DRtg或DCS等数据" 我们来看一下 DRtg ==================================================================== http://webptt.com/cn.aspx?n=man/NBA/DD51/D110/DBDC/M.1219899928.A.EAF.html http://bbs.hupu.com/1979042.html 看到的公式有两种 = =" 1.DRtg = TMDRtg + %TMDPoss * [100 * DptsPerScPoss * (1 - Stop%) - TMDPtg] 「Stop%」= Dstops per possession 「DptsPerScPoss」= number of points scored per scoring possession by the opponents 「%TMDPoss」= percentage of team possessions faced 2.DRTG= 0.8*TMDef.Rtg + 0.2*(200*(1-stops/poss)) Stops =Min*[(OppFGA-OppFGM-OppOR-TMBLK)/2+(OppTO-TMSTL)]/TMMIN+ STL + 0.5*(DR+BLK) 老实说，看不是很懂 ... (喂！) 但最大的问题，他是取一个估计值，受到团队防守效率与球员上场时间影响， 没有办法很精准地看出真正比赛的内容 一个短时间的比赛，与其用估计的数据，相信自己的双眼， Play by play不是更好的方式吗？ 推 YumingHuang :我自己昨天再看DRTG的时候是觉得，这项数据是全队开 → YumingHuang :共享的；你努力守住某人不让他得分，全队的人这分数 → YumingHuang :是往上的 (指跟你同时在场上的队友) ；偷懒的话又被 → YumingHuang :得分是全队一起下跌；贴人防守被进球跟漏人被进球数 → YumingHuang :据也分不出来；个人可以做出的改变大概就是把抄截跟 → YumingHuang :板冲高，分数就不会垫底 ... → YumingHuang :用这个来看防守，比较两队间的团队防守比较适合 → YumingHuang :比较个人就意义不大，要看在场上时的队友 ====================================================================== 再来看 WS/48 ... http://ppt.cc/-1qZ (Pts + Rebs + Stls + .5Ass + .5Blks - FGAs - TOs - .5FTAs - .5PFs) 如果我没弄错公式的话， WS/48 同样也是很吃个人数据 但在火箭这种球权并不平均的球队， 这项数据是否也会失真呢？ 其他数据懒得去找了 .... 先这样 = = ※ 引述《jajaye (小J)》之铭言： : ※ 引述《jajaye (小J)》之铭言： : : 因为对战组合已经确定 : : 所以收集了两队本季资料整理了一下 : : 供大家参考 : : 火箭 Off Rtg: 110.9 (进攻第5名) Def Rtg: 106.1 (防守第13名) : : 拓荒者 Off Rtg: 111.5 (进攻第2名) Def Rtg: 107.3 (防守第17名) : : 火箭 PER ORtg DRtg WS/48 拓荒者 PER ORtg DRtg WS/48 : : PB 12.4 116 108 .119 Lillard 18.6 116 110 .155 : : Lin 14.3 109 109 .104 Mo 11.8 102 110 .056 : : Harden 23.6 120 107 .233 Matthews15.6 118 110 .141 : : Hami 11.2 100 105 .070 C.J.M 9.0 95 109 .018 : : Parsons 15.8 114 108 .131 Batum 15.8 113 106 .128 : : Garcia 9.4 108 108 .079 Wright 12.0 108 107 .093 : : TJones 18.8 118 104 .165 AGG 21.8 107 104 .144 : : DMO 10.7 102 106 .072 TROB 14.0 102 104 .089 : : Casspi 12.9 105 106 .092 : : DH 21.3 109 101 .161 Lopez 17.5 128 107 .173 : : Asik 13.7 108 103 .117 JF 11.3 109 107 .092 : 2013-14 季後赛 : 火箭 PER ORtg DRtg WS/48 TS% eFG% : PB 8.9 116 119 .048 .478 .450 : Lin 12.4 107 118 .039 .500 .451 : Harden 18.5 112 115 .110 .519 .436 : Hami - - - - - - : Parsons 14.9 118 116 .103 .520 .500 : Garcia 6.4 113 122 .028 .451 .333 : TJones 17.8 126 113 .139 .519 .513 : DMO - - - - - - : Casspi - - - - - - : DH 27.2 117 109 .184 .581 .547 : Asik 9.0 101 113 .026 .510 .485 : Daniels 17.4 158 117 .208 .807 .765 : : PER: 球员效率指数 : : ORtg: 进攻效率(越高越好) : : DRtg: 防守效率(越低越好) : : WS/48: 每48分钟胜利贡献值 : : 来源: http://www.basketball-reference.com/teams/HOU/2014.html : : http://www.basketball-reference.com/teams/POR/2014.html : : 助攻 失误 前场 後场 篮板率 EFF FG% TS% OFF EFF DEF EFF : : 火箭 16.2(21) 14.7(29) 27.4 74.0 52.1(2) 53.2(3) 57.2(3) 108.6(4) 102.9(12) : : 阿拓 17.3(10) 12.4(3) 27.8 74.6 51.5(7) 50.4(12) 54.9(11) 108.2(6) 104.7(18) : : eFG%: Effective Field Goal Percentage(有效命中率) : : TS%: True Shooting Percentage(真实命中率) : : OFF EFF:进攻效率 : : DEF EFF:防守效率 : : http://espn.go.com/nba/hollinger/teamstats/_/sort/effectiveFGPct : 心得: : 距离火箭遭淘汰一段时间後 : 把季後赛6场的进阶数据做了整理 : 当然6场的数据与82场例行赛一定会有落差 : 其中 : 所有参与球员的表现看起来都不如例行赛 : 除了DH12 他是唯一季後赛表现优於例行赛的选手 : 毒蛇王Daniels季後赛表现亮眼 : 也反映在季後赛的数据上 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 115.80.186.145 ※ 文章网址: http://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Rockets/M.1399526951.A.1E8.html 数据的存在，是当在比赛资料很大量的时候 (比如说，一整季或是生涯之类的) 可以给人做一个参考； 因为数据无法做到 play by play ，一定会有一些估算或是依标准定量化， 这种因此而产生的误差，在大量比赛的时候，影响相对小 但当比赛只有区区六场，这些因估算，方便统计而做的标准化， 或是因无法定量而对某些部分作的舍弃 对整体判读的影响就会变大 这是我的想法 毕竟态度是无法用数据看出来的，但专心看比赛可以 ※ 编辑: YumingHuang (115.80.186.145), 05/08/2014 16:00:50 ※ 编辑: YumingHuang (115.80.186.145), 05/08/2014 17:13:53