Analisa Untuk Nylon Calculus

Pada sebagian besar setiap aplikasi praktis, memecahkan satu atau yang lain ke partikel atomnya dan mengkompilasi ulangnya menjadi versi yang bersaing tidak akan ada gunanya; Anda sudah mendapatkan ide. Tetap saja, tetap berharga untuk memahami perbedaan, seperti adanya, dan bagaimana perbedaan itu menginformasikan apa yang Anda inginkan. Mengapa? Karena metrik penggunaan BBR tidak termasuk bantuan

Dari satu stat ke banyak

Kemudian lagi, mungkin keseluruhan konsep “tingkat penggunaan” satu nomor telah melampaui kegunaannya, terutama di era statistik kepemilikan SportVU yang sangat ketat. Kita sekarang bisa melihat berapa lama pemain memegang bola, seberapa sering ia melewatinya, berapa banyak poin yang lolos membuat – setiap potongan teka-teki yang mungkin ada di luar sana, jika Anda tahu di mana mencarinya. Dan hampir setiap pakar analisis bola basket yang saya konsultasi mengatakan kepada saya bahwa mereka lebih menyukai pendekatan modular terhadap penggunaan, dengan formula yang berbeda untuk mengukur aspek tanggung jawab ofensif pemain yang berbeda.

“Saya tidak menggunakan satu stat penggunaan saja,” Oliver memberi tahu saya. “Saya memiliki penggunaan tembakan, penggunaan sasaran lapangan, dan stat penggunaan kepemilikan. Bergantung pada pertanyaan yang diajukan, saya akan melihat yang paling masuk akal. “

Jacob Rosen, yang menulis tentang analytics for Nylon Calculus dan blog olahraga Cleveland Waiting For Next Year, sependapat bahwa metrik penggunaan all-in-one hari ini tidak memadai. “Seperti jenis statistik bola basket lainnya, ini adalah keseimbangan yang ingin mendorong semuanya menjadi satu metrik,” kata Rosen. “Di dunia yang ideal, Anda akan memiliki stat yang mengukur dimensi waktu, melewati, potensi assist, turnovers, tembakan, lemparan bebas, dan lain-lain. Tapi, mereka berada pada bidang eksistensi yang agak berbeda.”

Sebagai alternatif yang mungkin untuk formula penggunaan satu ukuran cocok, Rosen bertanya-tanya apakah langkah langkah tingkat penggunaan adalah memasukkan tipologi pemain, seperti sistem Klasifikasi yang Diur Disesuaikan Posisi (GCG) yang dikembangkan oleh Direktur Cavaliers Cleveland Analytics Jon Nichols. “Dalam pikiran saya, memiliki dimensi yang berbeda itu akan lebih akurat,” kata Rosen. “Anda mungkin bisa melakukan definisi PAC hanya dengan penggunaan berbasis barang saja (yaitu, lewat, kepemilikan, turnovers, tembakan).”

Mengingat keadaan alat pengamatan saat ini, Partnow’s True Usage mungkin telah mencapai keseimbangan terbaik antara semua hal yang mencakup dan dapat disesuaikan, jika bukan yang paling banyak digunakan dan dipahami.

“Bagi saya yang ideal adalah True Usage,” penulis Kalkulus Nylon 2 Ian Levy mengatakan. “Ukurannya sama akuratnya dengan jumlah tanggung jawab ofensif pemain. Tapi manfaat sebenarnya PandaToto adalah Anda dapat mengurai berbagai komponen untuk melihat apa yang berasal dari pembuatan jam, penilaian, turnovers. Itulah ideal – [a] ukuran holistik yang bagus [yang] juga dapat diuraikan menjadi komponen untuk penggunaan deskriptif. “

Jika demikian, mungkin sebaiknya kita mengalihkan perhatian kita ke arah kampanye rebranding untuk versi penggunaan lainnya – “Possession Rate”? “Scoring Attempt Frequency”? – atau pester bos di ESPN atau Basketball-Reference untuk satu kolom lagi di tab Advanced Stats. Artinya, sampai revolusi data bola basket berikutnya datang dan membawa serta cara yang lebih akurat untuk mengukur beban kerja yang menyinggung … yang dengan segera kita dapat mengingatkan “tingkat penggunaan” dan mulai dari awal lagi.

 

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *