एनबीए शूटिंग स्थिरता की गणना

Question

एनबीए खिलाड़ी की 3-पॉइंट शूटिंग संगतता का मूल्यांकन / निर्धारण करने के लिए उचित तरीका क्या होगा? उदाहरण के लिए, मेरे पास एक खिलाड़ी है जो 3-पॉइंट रेंज से 37% शूट करता है और पूरे वर्ष में 200 प्रयास करता है।

मैं एक औसत दर्जे के शॉट्स के रोलिंग औसत 3-बिंदु% (20 का कहना है) लेने पर विचार कर रहा था। फिर 37% औसत से मानक विचलन का निर्धारण करने के लिए उन औसत का उपयोग करना। 20 शॉट्स के रोलिंग सैंपल साइज़ का उपयोग करने से केवल शूटिंग प्रतिशत में 5% की सटीकता की अनुमति मिलती है, लेकिन मुझे चिंता है कि बहुत से शॉट्स का उपयोग करने से प्रदर्शन में विसंगतियों का पता नहीं चलेगा।

क्या स्थिरता का निर्धारण करने के लिए एक बेहतर तरीका है?

Comments

क्या आप इस माप का उपयोग करने जा रहे हैं? उदाहरण के लिए आप खिलाड़ियों की एक दूसरे से तुलना करना चाहते हैं? क्या आप केवल यह देखना चाहते हैं कि सबसे अधिक सुसंगत कौन है? या क्या आपके पास कुछ और विशिष्ट प्रश्न हैं जैसे कि आपकी टीम के आगे या कुछ ऐसा होने पर स्थिरता अधिक है?

— पीटर Flom

मैं यह निर्धारित करने के लिए माप का उपयोग कर रहा हूं कि एक टीम पर प्रत्येक 3-पॉइंट शूटर कितना सुसंगत है (उन खिलाड़ियों में से जिनके पास कुछ न्यूनतम प्रयास हैं)। मैं खिलाड़ियों के बीच स्थिरता की तुलना करना चाहता हूं, यह समझते हुए कि वे सीजन में असमान संख्या में प्रयास करेंगे।

— विल

मुझे लगता है कि आपका मूल विचार अच्छा है। लेकिन एक रोलिंग औसत क्यों? "पहले 10 शॉट्स", "11 वें -20 वें" आदि क्यों नहीं? आप अलग-अलग संख्या में शॉट्स आजमा सकते हैं। तुम भी शायद मौसम में शॉट्स के कम से कम एक निश्चित न्यूनतम संख्या के साथ खिलाड़ियों को यह तक सीमित रखना चाहिए

— पीटर Flom

मेरी सोच यह है कि एक रॉलिंग एवरेज के बजाय चंक्स में डेटा लेने से, मैं असंगत शूटिंग की अवधि को याद कर सकता हूं। अगर कोई खिलाड़ी 1-5 से शॉट खेलता है तो 6-15 से चूक जाता है और 16-20 से शॉट बना देता है। 10-शॉट समूहीकरण का उपयोग दो 50% शूटिंग समूहों में होता है, लेकिन 10-शॉट रोलिंग औसत से 0% शूटिंग मंदी का पता चलता है।

— विल

रनों का विश्लेषण करें । इसके अलावा, आपको यह स्पष्ट करने की आवश्यकता है कि जब आप "सुसंगत" कहते हैं, तो इसका क्या मतलब है - मैं इसे इस अर्थ के रूप में व्याख्या करने जा रहा हूं कि शॉट बनाने की संभावना हर एक शॉट के लिए स्थिर है (अर्थात यह पूरी तरह से स्वतंत्र है कोई भी और सभी पिछले परिणाम)। इस बात से सहमत? फिर भी, do an analysis of runs...

— स्टीव एस

Answer 1

जैसा कि एक अन्य उपयोगकर्ता ने उपरोक्त टिप्पणियों में कहा है, एक रन टेस्ट आपके शूटिंग डेटा का विश्लेषण करने का तरीका है। यह परिकल्पना का परीक्षण करता है कि अनुक्रम के तत्व परस्पर स्वतंत्र हैं। यदि परिकल्पना को खारिज कर दिया जाता है, तो आप कह सकते हैं कि खिलाड़ी की 3-पॉइंट शूटिंग असंगत है।

मैं आपको इस लेख की ओर भी इंगित करना चाहूंगा क्योंकि यह सीधे आपके विश्लेषण से संबंधित है।

Comments

यह लिंक शामिल करने के लिए अच्छा है, लेकिन यह भी बेहतर है कि वे क्या शामिल हैं।

— rolando2

Answer 2

मुझे लगता है कि रन टेस्ट एक अच्छा विचार है। मेरे लिए, "विखंडू" में डेटा का विश्लेषण करके, आपका इरादा खिलाड़ी स्थिरता में "हॉट हैंड्स" के लिए एक प्रॉक्सी बनाने या नियंत्रित करने का है। वहाँ इस घटना पर एक बड़ा साहित्य है। गेलमैन द्वारा जुलाई 2015 में अपने ब्लॉग पर सबसे अच्छे पत्रों में से एक पर चर्चा की गई थी। उनकी पोस्ट का शीर्षक था, "हे-लगता है क्या? वास्तव में एक गर्म हाथ है!" ( http://andrewgelman.com/2015/07/09/hey-guess-what-there-really-is-a-hot-hand/ )। गेलमैन की रिपोर्ट पर पिछले साहित्य के अधिकांश खंडों का खंडन है क्योंकि यह गर्म हाथों की घटना के पिछले विश्लेषणों द्वारा की गई त्रुटियों का विवरण देता है। पहले का काम सशर्त संभावनाओं के विपरीत समग्र रूप से केंद्रित था। यह पेपर एक नया अनुक्रमिक संभाव्यता मॉडल प्रस्तुत करता है (कागज के संदर्भ के लिए लिंक देखें)।

संगति का एक अच्छा मीट्रिक जो अंतरों के लिए नियंत्रण करना चाहिए, उदाहरण के लिए, शॉट्स की संख्या, भिन्नता का गुणांक है। सीवी परिवर्तनशीलता का एक आयामहीन, पैमाना अपरिवर्तनीय माप है और माध्य से std विचलन को विभाजित करके गणना की जाती है। इसे हल करने का प्रयास करने वाली समस्या यह है कि एसटीडी विचलन को माप के तहत इकाई के पैमाने में व्यक्त किया जाता है, अर्थात, यह पैमाना नहीं है। इसका मतलब यह है कि उच्च औसत मूल्यों वाले मैट्रिक्स भी कम औसत मूल्यों वाले मैट्रिक्स की तुलना में उच्च एसटीडी विचलन करते हैं। इसलिए, उदाहरण के लिए, उनके औसत मूल्यों में अंतर के कारण, डायस्टोलिक और सिस्टोलिक रक्तचाप में परिवर्तनशीलता के उपाय तुलनात्मक नहीं हैं। सीवी लेने से, उनकी परिवर्तनशीलता तुलनीय हो जाती है। यही बात कई अन्य मेट्रिक्स जैसे स्टॉक की कीमतों के लिए भी है,

इस प्रकार, सीवी की गणना कई मैट्रिक्स और स्केल प्रकारों के लिए की जा सकती है, जिसमें श्रेणीबद्ध जानकारी और नकारात्मक मूल्यों के उपायों को छोड़कर।