我在过去几年中,我一直看到49员Lindbacker Patrick Willis的名字列出了防御球员统计数据。他于2009年和2007年引领联盟在铲球中,是2008年的第二个,但这意味着威利斯真的是顶级球员吗?

大多数粉丝都明白,解决统计不是一种衡量后卫的方式。较弱的防守倾向于放弃更长的驱动器,让球员更多的机会制作铲球。所以以不太经常的方式,更多的铲球可能是一件坏事。如果一个防守背部有很多铲球,可能是因为他正在成功抛弃。此外,某些职位通过团队防御的性质获得更多的铲球。中部和内部线背自然会凭借其角色以及它们在捕捉的角色中获得最多的粘性。如果您扫描赛季领导人的列表,您可能会看到每个团队中央线路的简单列表,假设他大部分时间都是健康的。那么我们如何判断Patrick Willis是否真的很好,只使用签字信息?

棒球的想法

棒球面对防守统计的类似问题。直到近年来,以场所的百分比统计数据衡量了现场技能,这是一个玩家的推出和助攻除以他的投资,助攻和错误。它基本上是玩家的“非错误率”。这是一个有缺陷的方式来看待场地,有很多原因。有一件事,如果你不能去球,你就不会出错。

1977年,比尔詹姆斯彻底改变了范围因子(RF)的发明统计数据。就此同时,对于整个主要联盟,短程职位通常占其团队占用率和助攻的20%。假设对现场机会的相对甚至分配,一个短期的人可以考虑大于他的团队出局的20%以上的速度比平均范围和技能更好。并且可以考虑一个明显少于20%的短程,以低于平均水平和技能。这是典雅的简单和难以置信的。

解决因子

(我打赌你知道我要去的地方。)如果我们看着所有49人的比例,帕特里克·威利斯获得信贷的比例怎么样?旧金山在2009年常规赛季共记录了832个铲球,威利斯获得了114人的信贷,比例为13.7%。威利斯是一个3-4计划的ILB,在2009年,所有NFL的3-4个计划中的ILB职位占团队的签证总数的21.5%。由于该领域有两个ILBS一次,因此可以预期单个ILB平均一半,或者团队总数的10.7%。

威利斯的13.7%与他的立场预期的签证率相比非常好。与其立场的预期百分比相比,他的伸出率比例为13.7 / 10.7或1.23。换句话说,Patrick Willis的“争夺因子”为1.23;他比他的立场所期望的23%的粘性比你的立场更多地告诉我们他对棚块的能力,到达球载体,并制作解决。

将威利斯与其他玩家进行比较,我们可以遵循相同的过程。Redskins MLB London Fletcher上赛季15场比赛中的804赛季的95位。在整个季节,我们可以估计他将拥有16/15 * 95 = 101'季节调整后的铲球。Fletcher的Redskin的铲球的调整后的份额为101/804,或12.6%。在4-3防御中的MLB位置平均为11.9%的团队的铲球,使得弗莱彻的铲球因子1.06。

缺点

TF有许多缺点。对于初学者来说,它告诉我们一些关于防守背部的东西,而不是线边和线路。就像总铲球一样,弱势防守将增加次要地区的铲球比例。然而,它仍然可以告诉我们一些关于安全的东西。如果安全是他团队的铲球比例很高,那可能意味着他在否则弱势防御方面是一个突出思考。我们还可以修改统计数据只计算运行播放,这可能更有亮起。

TF不惩罚那些不是每次下行防守者的球员。目前,它被调整为播放的游戏,但不是在场上捕捉。理想情况下,如果我们知道每个玩家在场上有多少扣,我们会得到一个更可靠的统计数据。因为许多玩家不是每次下降的防守者,所以平均tf不是1.0。但另一方面,如果玩家不值得每次下来,那么独自告诉我们他的能力。

棒球的范围因素遭受了许多同样的问题,但仍然被认为是防守统计中的量子跨越。尽管它的缺陷,我认为TF也可能是一步。自射频发明以来,防守棒球统计数据在这一代中显着发展,概念南·詹姆斯阐述了每个新的发展。

应用程序

那么TF现在可以告诉我们什么?另一个晚上我遇到了一个邮政在Pro足球谈话中,这在今年排名自由代理人磅。以下是可用的玩家及其2009年的TF号码:


自由代理人 TF.
Karlos Dansby. 1.01
加里贝莱特 0.84
杰森泰勒 0.68
基思欧洲 1.12
斯科特富士塔 1.07
Joey Porter. 0.82
塔利比巴邦 0.70
拉里脚脚 0.86
安东尼奥皮尔斯 0.74

在这个小组中,Keith Billuck根据TF的俗物,其次是Karlos Dansby。Jason Taylor不再是一个每一个人,而且反映在他的解决方案中。

解决因素:球员比例与他的立场预期的比例相比之下的比例。很简单。我们可以通过将其放在每一个快照的基础上来改进它,并可能通过限制它来运行播放。我已经制造的一个明显的改进是以助攻为一半签字。(上面的自由代理TF号包括助攻。)我们也可以做得更多,例如在解决损失时提供额外的信用,或者游戏是否是“成功”(由它是否导致正面或负面定义)预期点(EP)的变化。可能对抗防御的对手调整或调整。这将奖励最佳的球员最好的防御,而不是惩罚更好的球员包围的好玩家。这真的只是得到的问题良好的数据。

出于参考,以下是2009年获得的每个防御位置的铲球(加一半)的比例。


位置 3-4 def. 4-3 def.
CB. 9.3% 9.5%
6.0% 6.6%
DT. - 5.6%
ILB. 11.0% -
MLB. - 11.9%
NT. 6.4% -
OLB. 7.0% 9.9%
S. 10.5% 10.0%