在过去的几年里,我一直看到49人队后卫帕特里克·威利斯的名字排在防守球员的榜首。他在2009年和2007年在联赛中抢断次数最多,在2008年排名第二,但这是否意味着威利斯真的是一个顶级球员呢?

大多数球迷都明白铲球数据并不是衡量防守球员的好方法。较弱的防守往往会放弃长距离的突破,给球员更多的机会进行铲断。所以从一个反常的角度来看,更多的铲球可能是一件坏事。如果一个防守后卫有很多铲断,那可能是因为他被成功地拦截了。另外,由于团队防守的性质,某些位置会有更多的拦截。由于他们的角色和位置,中线和内线后卫自然会有最多的拦截。如果你浏览本赛季抢断次数最多的球员名单,你很可能会看到每个球队的中卫的简单名单,假设他一年中大部分时间都是健康的。那么,我们如何判断帕特里克·威利斯是否真的擅长处理信息呢?

来自棒球的想法

在防守数据方面,棒球也面临着类似的问题。直到最近几年,守备技术还仅仅用守备率来衡量,守备率是一个球员的失手和助攻数除以他的失手、助攻和失误总数。它基本上是玩家的“非错误率”。“从很多方面来看,这是一种有缺陷的防守方式。首先,如果你不能拿到球,你就不会犯错。

1977年,比尔·詹姆斯发明了距离因子(RF),彻底改变了fielding stats。就整个大联盟而言,游击手的位置通常占球队总投球数和助攻数的20%。假设守备机会的分布相对平均,一名创造超过20%出局的游击手可以被认为拥有比平均水平更高的射程和技能。一个游击手如果明显少于20%,就会被认为是有低于平均水平的投球距离和技巧。它非常简单,而且非常有用。

解决的因素

(我打赌你知道我要说什么。)如果我们看一下所有49人的抢断中帕特里克·威利斯被计入的比例呢?旧金山在2009年常规赛中总共有832次抢断,威利斯有114次抢断,占13.7%。威利斯是3-4方案中的ILB,在2009年,ILB在所有NFL的3-4方案中的位置占球队铲球总数的21.5%。因为球场上同时有两个ILB,一个ILB的平均成绩是这个数字的一半,也就是球队总成绩的10.7%。

威利斯13.7%的罚球率与他所在位置的预期罚球率相比非常好。他的铲断率与他的位置的预期率之比是13.7/10.7,或1.23。换句话说,Patrick Willis的铲球系数是1.23;从他的位置来看,他的铲断次数比你预期的要多23%,这说明了他的很多能力,比如甩掉盖帽、找到持球人以及铲断。

为了将威利斯与其他球员进行比较,我们可以遵循同样的流程。上赛季,红人队伦敦弗莱彻队在15场比赛中拦截了华盛顿队804次的95次。在一个完整的赛季里,我们可以估计他会有16/15 * 95 = 101次“赛季调整”的铲断。弗莱彻调整后的红人铲断比例为101/804,也就是12.6%。大联盟的防守是4-3,平均每场抢断率为11.9%,使得弗莱彻的抢断率为1.06。

缺点

TF有许多缺点。首先,它告诉我们关于防守后卫和线卫的一些非常不同的东西。就像总铲断一样,弱传球防守会增加次铲断的比例。然而,它仍然可以告诉我们一些关于安全的事情。如果一个安全球员在他的球队的铲断中所占的比例非常高,这可能意味着他在一个本来就很弱的防守中是一个突出的球员。我们还可以修改统计数据,只计算运行的次数,这可能会更有启发。

TF惩罚那些不是防守的球员。目前,它会根据比赛情况进行调整,但不会用于球场上的快照。理想情况下,如果我们知道每个球员在场上有多少次射门,我们就会得到一个更可靠的数据。因为很多球员并不是每一个防守者,平均TF不是1.0。但另一方面,如果一个球员不值得每一次进攻,这就说明了他的能力。

棒球的距离因素也有很多相同的问题,但它仍然被认为是防守统计上的一个巨大飞跃。我认为TF也可以向前迈出一步,尽管它存在缺陷。自从RF被发明以来,防守棒球的统计数据在这一代人中有了显著的发展,而比尔·詹姆斯所提出的概念是每一个新发展的基础。

应用程序

那么TF现在能告诉我们什么?有天晚上我遇到了一个帖子在职业足球谈话中,对今年LBs的自由球员进行了排名。以下是可用球员和他们2009年的TF号码:


自由球员 特遣部队
卡尔洛Dansby 1.01
加里·布兰克特 0.84
杰森·泰勒 0.68
基斯Bulluck 1.12
斯科特Fujita 1.07
乔伊波特 0.82
塔利Banta-Cain 0.70
拉里·富特 0.86
安东尼奥•皮尔斯 0.74

在这一组中,基思·布拉克看起来是更好的抢断球员,然后是卡洛斯·丹斯比。杰森-泰勒不再是一个无所不包的家伙,这反映在他的铲球数据上。

铲断率:球员在球队铲断中所占的比例与他所在位置的预期铲断率之比。很简单。我们可以通过将其设置为逐拍,或者限制其运行来改进它。我已经做了一个明显的改进,那就是把助攻算作半场阻截。(以上自由球员的数据包括助攻。)我们还可以做得更多,比如当铲球失败或比赛是否“成功”(定义为它是否导致预期分数(EP)的积极或消极变化)时给予额外积分。可能会有对手调整或调整防御的整体力量。这将奖励处于最佳防守中的最佳玩家,而不会惩罚被更优秀玩家包围的优秀玩家。这实际上只是一个获得可靠数据的问题。

以下是2009年每个防守位置获得的铲断次数(加上每次助攻1 / 2),以供参考。


位置 3 - 4 DEF 4 - 3 DEF
CB 9.3% 9.5%
6.0% 6.6%
DT - 5.6%
ILB 11.0% -
大联盟 - 11.9%
NT 6.4% -
OLB 7.0% 9.9%
年代 10.5% 10.0%