進攻選擇跟罰球數的相關性

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作者 henry87927 (科大港仔)
時間 2023-05-05 01:45:07
留言 142則留言 (64推 7噓 71→)

→ ratzeial: 那你要不要順便看一下場均罰球高的球員出手距離跟罰球,跟你的公式有沒 有match? 問得好! 最喜歡這種想要進行學(筆)術(戰)交流的朋友了! 我們先不要把範圍限縮在場均高罰球次數的球員上,我首先比較好奇的是這個「出手距離跟 獲得罰球」的相關性,如果再細分到一個一個球員上,會不會也成立呢? 首先,如果是用所有球員(我們算有出賽超過20場的)例行賽的數據去比較,那會長這樣: https://i.imgur.com/21BoZjf.png
欸怎麼變正相關?因為會有一堆的球員堆在左下角那邊,整個分析就沒意 義了。 所以找出「場均出手多少次以上的球員才是有參考價值的樣本」就很重要了。 這邊歡迎各位版友提出更好的方法,我自己是用了帕雷托法則(就是鼎鼎大名的80/20法則 )去做假設。 為了讓文理組都不得罪,這邊解釋一下80/20法則。大致上的意思是說80%的結果,都是源自 20% 的成因。 換句話說,小比例的原因就能帶來結果帶來巨大的影響。比如公司80%的營收大多來自前20% 的客戶、國家80%的GDP來自前20%的企業等等。 上NBA版還能學統計學,想不到吧。 回到主題,NBA的出手次數雖然沒有集中到80/20,但70/30卻是有的。 本季例行賽,NBA官網登錄539名球員,全聯盟出手了217220次。 而出手次數前30%的球員(前162名)的加總出手數是142926次,佔了全NBA的出手數的66%。 所以拿出手次數前30%的球員作為樣本,來比較「球員出手距離跟獲得罰球數量」的相關性 ,應該很有代表意義了吧: https://i.imgur.com/HeDrGir.png
嗯…還是正相關,我想了一下,發現我忽略了一個簡單的事實: 「越常出手的球員,本來就越容易有罰球啊。」 所以我再用這前30%的球員資料比較了場均出手數跟罰球數的關係: https://i.imgur.com/peXXGwp.png
果然有夠相關。 但仔細觀察圖表之後,發現隨著出手次數的增加,資料點開始逐漸發散,尤其以出手數15次 附近為分水嶺。 場均出手15次以上的「罰球數跟出手次數」相關性減弱了。代表有其他的變數在影響這個相 關性。 那我們把場均出手15次以上的數據(其實是14.7次以上因為我想把Poole也擺進來XD)拿來 比較,於是就得到了這張圖: https://i.imgur.com/NiJvay2.png
能場均出手14.7次以上,應該可以說是各隊主力球員(共58位),大家應該都認得就加了名 字上去。 順手標了幾個大家會感興趣的球員給大家當吵架素材,請珍惜帳號。 所以分析完數據之後下個結論: 1. 出手次數越多,就越有拿到罰球的機會(廢話 2. 球隊「主力球員」的攻擊選擇,則會受到出手距離的影響。出手距離越遠,得到的罰球 數越少。 有不少推文有提到相關係數太低的問題,的確這篇拿來當論文應該會被教授洗臉洗到翻過去 。 與罰球多寡有相關性的變數應該非常多,之後有空的話打算再抓多點數據做多變量分析。 這篇就當拋一個想法給大家討論,研究方式不嚴謹請見諒。 也附上這篇跟上一篇回歸線公式的比較: 上一篇回歸線: https://i.imgur.com/IjizhdM.png
這一篇回歸線: https://i.imgur.com/TIc7CZx.png
上一篇推文有人說要附上P value證明顯著性,好啦都來啦: https://i.imgur.com/XD5l4jZ.png
最後應你要求,「順便看一下場均罰球高的球員出手距離跟罰球,跟你的公式有沒有match? 」 我就抓場均最高的10位球員,自己看: https://i.imgur.com/kLnrWhu.png
商科算文組的話我文理組都待過啦。大家聊球就好。不要亂開戰場:) 以上一點小分享,感謝大家。有看到推文說想看太陽46罰的分析,要是最後西決湖人打太陽 我就做XD 數據都這裡抓的,有興趣歡迎各位多多利用[Teams Traditional | Stats | NBA.com](http s://www.nba.com/stats/teams/traditional?SeasonType=Regular+Season) --
受教了,沒有考慮到XY軸Scale的問題,所以圖誤導性太強了。我補個內文
※ 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.239.48.62 (香港)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NBA/M.1683222309.A.199.html

larry780109 : 太神啦...05/05 01:51

jay228 : 有些球員是投很多中距離,有些是切入+外線05/05 01:52

jay228 : 單純用出手距離來看,似乎不太精確?05/05 01:53

love1500274 : 其實有太多因素影響罰球05/05 01:57

love1500274 : 球員會不會惡意萊犯規 和團隊是否為加分狀態05/05 01:58

jay228 : 或許該用三種出手距離各自取得的罰球數來判斷球商 05/05 02:01

kasugamaru : 怎麼不把罰球數/出手數05/05 02:03

fish0414 : 不用理那個人浪費自己時間其實05/05 02:06

linchw : 他還能回你嗎 沒被水桶也太瞎05/05 02:06

darren2586 : 我大半夜看版不是為了看到統計課本的QAQ05/05 02:12

star1234 : 弱弱問,戰場是哪篇阿05/05 02:15

rayisgreat : 未看先推 戰起來戰起來05/05 02:18

allse1032 : 太神啦看NBA版學統計05/05 02:18

jgps61203 : 勇湖G2快開打了 這裡還在打G1 OT5 777777 05/05 02:21

obeyxxxx : 以後一定要讓孩子好好讀書再去網路筆戰05/05 02:26

abc32521 : 推統計學05/05 02:29

ccs100203 : 推統計05/05 02:32

willyhsuan : Y軸放罰球數/出手數 X軸放出手距離加權05/05 02:33

ymsc30102 : 推 戰場在前面同一個作者 跳投大隊vs切入大隊那篇05/05 02:33

DonDonFans : 推05/05 02:33

Liability : 推統計,比起只會留言跳針球商罰球好多了=_=05/05 02:33

romeomonkey : 超屌欸 課文應該寫這個有趣多了05/05 02:45

wpd : 他的前提是"場均罰球高的球員"05/05 02:51

e8e88 : MVP的球商好高05/05 02:51

wpd : 所以圖表裡不能列入場均低於大約3~4次的05/05 02:51

wpd : 你做的應該叫"出手數高的球員 出手距離跟罰球關係"05/05 02:54

wpd : 而不是"場均罰球高的球員 出手距離跟罰球關係"05/05 02:55

canlest : G1 OT打不完呀 05/05 02:57

wpd : 你好像有點刻意繞一圈用出手數高 罰球數高的"相關"05/05 02:57

wpd : 去把這兩個前提直接替代掉05/05 02:57

wpd : 你要有你自己的篩選標準可以 不過跟別人問的就有差05/05 02:59

Aether13 : 用腳想也知道有相關 重點是有沒有合理 公平吹判每個05/05 02:59

Aether13 : play05/05 02:59

wpd : 異05/05 02:59

wpd : https://i.imgur.com/NiJvay2.png 就這張表05/05 03:01

wpd : 場均罰球數低於3.5/4/4.5的拿掉 看看趨勢線如何 05/05 03:02

wpd : 後來看到你在結論完以後補充地方才做 後面那圖可以05/05 03:14

wpd : 不過抓到TOP10 7.9罰 有點標準太高 多幾個篩選門檻05/05 03:17

wpd : 不如抓個5 剛好有Curry Poole 比較多人想看05/05 03:18

Delirious15 : 幫結論:nba捧77買飯 鉛筆罰球賺分洗到MVP05/05 03:27

hschian : 結論,普爾今年領多少?05/05 03:37

hschian : 線上面那票領多少?05/05 03:38

hschian : 最靠近普爾那個是不是欠噴?05/05 03:38

w25707693 : 不用浪費時間理某小丑欸05/05 04:04

orthogonal : 推 其實我建議把 場均罰球次數/場均出手次數 當作05/05 04:46

orthogonal : 罰球比例 去和出手平均距離算相關性05/05 04:47

orthogonal : 精確地說是 (罰球+出手次數)/出手次數 因為會獲得05/05 04:47

orthogonal : 罰球那幾乎都是有要出手被犯掉05/05 04:48

orthogonal : 不過還有and 1跟三分罰球的問題...其實場均罰球次數05/05 04:48

orthogonal : 還真不好精算 05/05 04:49

badangel0000: 簡單的事實 本來就不用理那個悲憤宅 超逗05/05 05:43

Dino14124 : 請問龜龜在哪QQ05/05 06:03

ken720331 : 推 比什麼感覺文好太多了....05/05 06:10

ljk476820 : 好猛…05/05 06:10

NWAHSEF : 出手距離越近 防守球員越多 被犯規機會越高05/05 06:16

azlbf : 不想做就直說 大腸已經55505/05 06:24

xeriom22576 : 結論就是勇士罰球少到靠北不是?05/05 06:26

tim12345682 : 太神啦 大數據分析 05/05 06:39

SagaLin : 自己也是統計背景推一下。我對紀錄的記錄方式不太05/05 06:40

SagaLin : 熟,想問出手距離是不是只計算成功出手的球?如果05/05 06:40

SagaLin : 獲得罰球的回合沒有算出手的話,這裡也許有一點樣05/05 06:40

SagaLin : 本選擇的偏誤在(雖然影響可能不會太多)。如果有05/05 06:40

SagaLin : 獲得罰球該次的出手距離,也許可以嘗試用距離解釋05/05 06:40

SagaLin : 獲得罰球與否試試看。05/05 06:40

killuaz : Curry出手距離遠 防守球員有比較少嗎?XD05/05 06:54

palapalanhu : 推05/05 06:54

ic09410 : 所以結論是什麼?05/05 07:01

ken720331 : 掩護後三分出手 不就是抓瞬間空檔嘛 要什麼罰球05/05 07:05

ken720331 : 圓柱體?05/05 07:05

baller0allen: 結論就是沒有結論,數據太離散05/05 07:18

baller0allen: 我知道basketballstate 可以抓到 出手形態,可以以05/05 07:20

baller0allen: 出手形態為主做分析 可能比出手距離有用 05/05 07:20

baller0allen: 還可以加入柴犬的影響(每個柴犬整場比賽吹罰的數05/05 07:23

baller0allen: 量與平均吹罰的偏離正負差)05/05 07:23

kitoik5427 : 不要不要 我現在就想看太陽46罰05/05 07:25

ken720331 : 阿銀是有可能把柴犬亂吹數據化嘛 他不是不想公開05/05 07:25

Dickys200092: 有解決內生問題給推05/05 07:25

hschian : 聽君一席話,如同一席話~05/05 07:28

ChrisPaul03 : 相關係數0.1 就不要用統計學觀點了05/05 07:30

ChrisPaul03 : 很明顯不是這兩個變因在決定 05/05 07:31

edwinrw : 推05/05 07:33

tasimichael : 好了啦老哥05/05 07:50

s8900117 : 專業推05/05 08:05

p890089 : 推上面 R平方0.1這篇直接end05/05 08:07

skywings1984: 認真!專業 !05/05 08:11

BioJacob : 推大大分析,但怕有人看不懂只想吵XD05/05 08:11

y800122155 : 做出來結論跟想像不一樣就猛篩樣本數,那就不叫統計05/05 08:12

y800122155 : 欸05/05 08:12

ScarYao : 不是 統計內容跟結論對不起來呀05/05 08:13

ScarYao : 就是一路解釋到自己要的結果05/05 08:14

rolandgjh : 相關係數只有0.1的統計結果可以說一點意義都沒有吧05/05 08:24

rolandgjh : …前面一堆推的可以說一下你們看懂了啥嗎05/05 08:24

heartbeaz : 推 但一大早起來看這個應該沒人看的下去05/05 08:26

Presentation: 你的相關係數0.1太低,表示兩個變數是低度線性相關05/05 08:29

Presentation: ,另外xy的比例差異過大,導致你覺得線畫起來很有05/05 08:29

Presentation: 相關,實際上兩個軸的scale拉到一樣的話,回歸線應05/05 08:29

Presentation: 該幾乎是水平線了05/05 08:29

ruokcnn : R方0.1連社科院的論文都不會過啦XD05/05 08:37

ruokcnn : 你商科484沒修過統計 補噓 05/05 08:39

hschian : 刪文算了~ 獻醜而已~ 05/05 08:41

MK47 : BioJacob : 推大大分析,但怕有人看不懂只想吵XD 05/05 08:42

MK47 : 這個就是看不懂相關係數0.1的人吧 05/05 08:42

wainkid : 有p先給推 但R沒有0.995的話... 05/05 08:43

JH4748 : 這幾篇知識含量有點高餒 05/05 08:49

hschian : 出手距離/進攻方式 是兩馬子事 硬要綁在一起 05/05 08:49

hschian : 攻擊籃框 容易獲得罰球 這基本常識 05/05 08:49

hschian : 你要硬把出手距離拉近來講 05/05 08:50

hschian : 就莫名其妙而已 05/05 08:50

hschian : 最蠢就是那球星去套 05/05 08:51

hschian : 每個球星有不同的攻擊方式 05/05 08:51

hschian : 硬要抓球星來完美你的說法 05/05 08:52

Billbehappy : 給牡蠣 05/05 08:52

hschian : 你怎麼不去查,發生犯規的區域在那邊最多? 05/05 08:53

hschian : 硬要套欸~ 笑死~ 05/05 08:53

chordate : 你可以參考一下那些做進階數據的怎麼做 05/05 08:57

chordate : 通常是分切入跳投去看,參考人家已經有的作法 05/05 08:57

chordate : 可以少很多冤枉路 05/05 08:58

chordate : 不是單純的用距離 05/05 08:59

Larry0806 : 他這麼認真, 怎麼噓的這麼兇, 這要給鼓勵阿!! 05/05 09:15

Presentation: 這種大學基礎統計學的回歸章節功課,圖跟數據解釋 05/05 09:18

Presentation: 成這樣,要怎麼給推? 05/05 09:18

Larry0806 : 有做功課就給推了~ 不滿意可以另闢新文推翻他阿 05/05 09:21

a12124477 : 你要國中小看懂這個太強人所難了吧 05/05 09:22

MK47 : 確實 國中小看圖多就推了 根本沒在管你推導過程、相 05/05 09:29

MK47 : 關係數跟結論的關係 05/05 09:29

Presentation: 推文不就說了,結論的正相關(出手距離、罰球數) 05/05 09:32

Presentation: 數據的相關係數只有0.1,表示低度線性相關,至於圖 05/05 09:32

Presentation: 為什麼看起來正相關是因為xy 軸的scale 差異過大, 05/05 09:32

Presentation: 如果調整scale,圖看起來應該會接近水平線,就不會 05/05 09:33

Presentation: 覺得很正相關了 05/05 09:33

Larry0806 : 來來來 你各位專業的學碩博 生一篇讓我增長見聞 05/05 09:33

Presentation: 我還正好真的是統計碩士呢,已經回覆的推文我想不 05/05 09:35

Presentation: 必再爭論下去,原po 也已經知道自己的結論過於粗糙 05/05 09:35

Presentation: ,等看看他修正後的文再說吧 05/05 09:35

jk10134 : 看完就覺得難怪我薪水漲很慢QQ 05/05 09:57

DonDonFans : 結果兩天過去了 也只有原po在分析 05/05 10:07

DonDonFans : 老哥辛苦了== 05/05 10:11

eugene7983 : 樣本數篩成這樣結果相關.1老實說啥都沒證明到…… 05/05 10:29

e2167471 : 因為認真的誤導沒什麼好推的 這麼愛看認真製圖 05/05 11:51

e2167471 : 外面有很多地方都有在做這種製圖工程 專門把數據弄 05/05 11:51

a4326981 : 好猛 05/05 11:52

e2167471 : 得好像很顯著一樣 是哪些我就不說了 05/05 11:52

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