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分數差rocks? 霍先生認為得分與讓對手得分比戰績更能反映出球隊的品質。 乍聽之下可能不合理,但過去研究指出分數差比球隊的勝負戰績更 能預測球隊未來成功與否,因此分數差(scoring margin)對於球隊 品質來說是蠻精準的sign。這解釋為何馬刺四年前勝場少小牛九場 但Power Ranking仍領先小牛─因為馬刺的分數差比較優。 最後證明分數差是有預測力的,因為小牛第一輪就掛點,馬刺則獲得總冠軍。 賽程強度 賽程強度亦影響NBA。雖然此不如大學籃球般影響巨大,但它仍然影 響球隊的戰績。賽程強度一開季就對各球隊不公平,但到球季結束時 還是不公平的,因為球隊的對手有所不同,特別是當一個conference 比另一個conference強出許多時。 近來表現 另一項公式中的重要指標是近來表現,霍先生歸納出兩項:第一,越接近 的表現越能預測出球隊的狀況。 第二,給分方式主要根據Marc Stein的"human"power ranking(每週一公布)。 為了完成這些,他用三分之二球隊整季的結果與三分之一球隊近況來衡量球隊 rating狀況。(利用加權來計算) 近況指的是? 如果已經比四十場比賽,那麼就是近十場。若球季比賽數是(40場),那麼近25% 的場數(10場)結果對於40場比賽後的排名有40%解釋力主客場 最後一個變項是主客場,每場比賽拉斯維加斯分數差調整3.5分。此項列入考量是因為 Circus/rodeo的球隊如公牛與馬刺每球季至少多打一場客場(因為他們主場要舉辦活動)。 警告 因為是自動計算,所以會有偏誤。 例如:傷兵問題(injuries)、主力球員掛點、交易、爭議吹判通通沒有納入考量。 這排名完全是靠分數算出的,所以大家請帶著歡樂的心情看待它。 霍林格Power Ranking公式: Raring=(((對手勝率-.5)/.037)*.067+(((對手近十場勝率-.5)/.037*.33)+100+0.67*(分數差 +(((客場數-主場數)*3.5/(比賽數)))+(0.33*(近十場分數差+(((近十場客場數-近十場主 場數)*3.5/(10))))) 解釋霍林格Power Ranking:http://0rz.tw/FNas9 因此,本日的Power Ranking排名如下: 1.魔術(107.328) 2.湖人(106.620) 3.熱火(106.156) 4.黃蜂(105.787) 5.馬刺(105.643) 6.超賽(105.407) --



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◆ From: 140.122.47.201 ※ 編輯: reversy 來自: 140.122.47.201 (01/24 19:27)
1F:推 CW4:感謝r大分享 不過我非常不喜歡霍林格的東西 01/24 19:45
2F:→ CW4:他實在很愛拿現行的數據做一些數學處理就丟一個新的 中間很多 01/24 19:47
3F:→ CW4:加權系數沒什麼道理可以全聯盟用一個標準.. 01/24 19:49
4F:推 Nike56:我反而喜歡這樣的數學處理的東西 01/24 19:50
5F:→ Nike56:可是重點就像CW4大說的 加權係數 沒有一個標準 01/24 19:51
6F:→ Nike56:所以對於每個人的接受度就有差別 01/24 19:51
7F:→ CW4:82games跟mysynergysports很多設計 我認為都有想讓籃球數據走 01/24 19:51
8F:→ Nike56:數學處理的東西 就是 套入方程式 算出其數據 01/24 19:52
9F:→ CW4:出它的系統的目的 用新的觀察方式去採樣新的數據是比較合理的 01/24 19:53
10F:→ Nike56:這種比賽的東西 太多變異系數 所以也都參考用啦 01/24 19:53
11F:→ CW4:他的TS%我就覺得是蠻垃圾的東西 原因之前有在總版討論過 Shaq 01/24 19:53
12F:→ CW4:被駭客跟Nash罰技術犯規跟防守違例 兩個人明明沒持球還會站上 01/24 19:54
13F:→ Nike56:可是加減可以看出 哪些是領先集團 是歸類在分差的原因 01/24 19:54
14F:→ CW4:罰球線的理由根本南轅北轍 這種東西統計出來還叫True Shot%.. 01/24 19:54
15F:→ CW4:PER也是 專吃垃圾時間教練不敢放上場的人 可以跟正常輪值裡的 01/24 19:56
16F:→ Nike56:恩 所以如果是我做統計 就會把這類的東西 歸類在變異系數 01/24 19:57
17F:→ CW4:差不多 我就不知道參考性何在了 eFG%和EFF這種比他的系統單純 01/24 19:57
18F:→ Nike56:可是現實面來說 這種東西 太多了 很難掌握 01/24 19:57
19F:→ CW4:的數據通常反而真的直覺表達出定義的意思 01/24 19:58
20F:→ Nike56:所以 數學統計的東西 到最後決定的時候 很多都是參考用的 01/24 19:58
21F:→ CW4:我說了 他的問題就是做那些多出來的數字運算不如去做新的採樣 01/24 19:59
22F:→ Nike56:我大概懂你的意思 01/24 20:00
23F:→ CW4:而且我很不喜歡PER跟Power Ranking這種東西 他自己說明頁都會 01/24 20:01
24F:→ CW4:像r大翻的有講到遺漏的factors 結果他自己專欄又用很爽... 01/24 20:02
25F:→ CW4:以前剛接觸數據我也很迷信這些東西 後來看久會覺得那些說他在 01/24 20:02
26F:→ CW4:自high的不是完全沒有根據 PER最好是可以算交易後的勝負差.. 01/24 20:03
27F:→ reversy:哈 我倒是想將會影響的變項都找出來 我覺得賭盤開出來讓分 01/24 20:03
28F:推 Nike56:我大學的時候 就是讀這種的 我們也都把它當參考用 01/24 20:03
29F:→ reversy:也很值得參考 霍先生沒有交代很多統計的問題 不過他有提到 01/24 20:03
30F:→ Nike56:不然就是 創立新的方程式來 自圓其說 證明自己是正確的 01/24 20:04
31F:→ CW4:職業賭盤的讓分倒是真的蠻準的 01/24 20:04
32F:→ reversy:近況對於排名的影響力......我覺得Vegas開賭盤分數的那邊 01/24 20:05
33F:→ reversy:統計資料應該是非常多 01/24 20:05
34F:→ Nike56:前幾天籃網受讓2.5忘記對上哪隊伍 就覺得很迷 NET會獨贏 01/24 20:05
35F:→ Nike56:結果 NET 果真獨贏 01/24 20:06
36F:→ reversy:每次看到賭盤很怪我也會注意一下 去年買到一場 買小分 01/24 20:06
37F:→ Nike56:那場 我看很多 數據統計 就感覺沒道理會這樣開盤 01/24 20:07
38F:→ reversy:最後一分鐘已經勝負已分 但裁判一直亂吹哨 吹到變大分 01/24 20:07
39F:→ Nike56:通常這樣的比賽 還不少呢 .. 01/24 20:07
40F:→ reversy:之後我就不買運彩了 我覺得人為操控因素蠻大的 01/24 20:07
41F:→ reversy:所以賭盤反而是很值得參考的一項 01/24 20:08
42F:→ reversy:以後有空再用SEM跑跑看NBA 01/24 20:09
43F:→ Nike56:有錢能使鬼拖磨 01/24 20:09
44F:推 CW4:NBA 我已經打定主意季賽看的比季後賽認真了LOL 01/24 20:10
45F:→ CW4:越到關鍵時刻勝負中的籃球純度會越低的操作法 真的是見鬼... 01/24 20:11
46F:推 CW4:mysynergysports每個play去算的統計挺有參考性的 我一直在想如 01/24 20:24
47F:→ CW4:果自己有以前那種熱情會去付費吧 那在我網路上習慣的消費水平 01/24 20:24
48F:→ CW4:來說還可以接受 只是現在沒以前願意為NBA花錢了.. 01/24 20:25
49F:→ reversy:C大說的網站我沒去看過 聽起來蠻有趣的 有空再去看看 01/24 20:26
50F:推 CW4:http://www.mysynergysports.com/ 可以用球員或球隊搜尋 01/24 20:27
51F:推 Nike56:CW4大 那你對剪輯軟體懂嗎 .. After Effect 01/24 20:33
52F:→ Nike56:我在做商品的CF 看NBA的剪輯 有人說都是用AE做的 01/24 20:34
53F:推 CW4:不太熟耶 怎麼會認為我懂這個呢XDD 01/24 20:42
54F:推 moleman126:我之前也在想說 能不能直接藉由職業賭盤開的讓分 來玩 01/24 20:50
55F:→ moleman126:勝分差XDDD 實際買下去的有5場 中2場 但樣本數還太少|| 01/24 20:52
56F:→ moleman126:而且資本少的人 通常要靠串場 所以該怎麼串也很重要 01/24 20:55
57F:→ reversy:樓上 我覺得賭盤讓分只是變項之一 我想專業的算法應該是 01/24 21:06
58F:→ reversy:連裁判那些都當作變項去跑的 01/24 21:06
59F:→ reversy:我如果自己論文作完 又有空閒的話再來研究 看看哪些因素 01/24 21:07
60F:→ reversy:影響勝負最大 01/24 21:07
61F:推 CW4:其實像這個數據 得分差代表比賽質量我就覺得有疑義了 超過15分 01/24 21:08
62F:→ CW4:分差的比賽 最後幾分鐘會持平拉開還是維持在保險分7-8分 還挺 01/24 21:09
63F:→ reversy:國內我有看過針對NBA喊暫停時機做的論文 還蠻有趣的 希望 01/24 21:10
64F:→ reversy:以後多一些相關的研究 01/24 21:10
65F:→ CW4:看球員心情的 而有時候分差在1-3分的比賽反而是精采到不得了 01/24 21:11
66F:→ reversy:分數接近感覺大家都很認真 有些球員不會一直都繃緊神經 01/24 21:13
67F:推 MOJS:數據預測這種東西..如果你的方法很好,或許你猜中的機率比較 01/25 08:15
68F:→ MOJS:高,也意味著不是"百分之百"準確所以參考就好.. 01/25 08:15
69F:→ MOJS:聯盟第一遇上墊底被翻盤的例子也不少.. 01/25 08:16
70F:推 CW4:我看大部分的數據喔 為什麼不信賴Hollinger已經舉例解釋過了 01/25 08:45
71F:→ CW4:不會有人去要求數據百分之百準確預測的 至少我不會^^ 01/25 08:47
72F:→ MOJS:CW4大我沒有針對你啦@@ 我沒看你們的推文 只打出自己的想法 01/25 09:05
73F:→ MOJS:我也不是說數據不好,只是用來參考不錯,盡信就多了 01/25 09:06
74F:→ CW4:沒有啦 因為這部分很容易產生誤會 我只是澄清一下自己會去關心 01/25 09:08
75F:→ CW4:這些數字 只是完全不去了解它就批評/或過度信任它這兩種極端看 01/25 09:12
76F:→ CW4:多了 就會忍不住強調是特別挑Hollinger的毛病 01/25 09:13
77F:→ CW4:http://tinyurl.com/4kmwkb3 其實他是真的很廣泛的被罵XDD 01/25 09:14
78F:→ reversy:看了C大上面網站很多評論 罵他的人罵得還蠻難聽的 01/25 10:19
79F:→ reversy:但我有興趣的是他說近況對於排名的解釋力有40% 01/25 10:20
80F:→ reversy:對我來說他是作了我想要做的事 只不過方法用得比較淺 01/25 10:21
81F:→ reversy:如果他有更多佐證自己公式的的數據會好一點 01/25 10:22
82F:推 CW4:罵他的通常在講差不多的事啦 他設計跟自己使用那些數據的方式 01/25 10:24
83F:→ CW4:有點走火入魔 尤其是他的專欄... 01/25 10:26







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