传统的个人防守数据并不能告诉我们太多。有铲断,麻袋,失误,差不多就是这些。最近,我开发了“解决因子这是一种更好地处理数据的方法,至少对前七后卫来说是这样。这并不完美,但我认为大家一致认为这是向前迈出的一步。不过,还有很多事情可以做。

进攻数据很简单,但是客观的防守数据是有问题的。当一名跑卫获得10码的增益时,尽管其他队友也做出了贡献,这显然是持球者的好表现。当一个跑卫在罚球线上摔倒却没有得分时,这显然是很糟糕的。但是从球的另一边看同样的两场比赛要棘手得多。特洛伊·波拉马鲁(Troy Polamalu)尽其所能阻止对方跑过10码,他说,这10码的胜利要归功于强大的安全措施。其他四五名后卫本来有机会提前进攻,但却没有,在比赛描述中没有被提到,也不会因此而被扣分。

另一方面,如果波拉马鲁负责跑动支援,他读了剧本,在边线上给跑动后卫加油,那当然是值得称赞的。如果有一种方法可以表扬每个后卫这样的表现,同时忽略那些真正应该对队友不利的表现就好了。

一种可能的解决方案

这可能很简单。我们要做的就是把所有的水渍险(要么环境保护署对于每一个WPA(或EPA)是积极的游戏。“+WPA”和“+EPA”将每一次进球、拦截、传球、被迫失球或抢断,以及每一次导致进攻挫败的铲球或助攻的价值相加。

这些统计措施是什么“玩家”的能力。当我观看NFL电影显示时,副界音频通常充满教练,在他们的球员上催促,强调,“走出去做玩耍!”简单地说,+ WPA(和+ EPA)在玩家上施加了一个数字。

你可能会认为只看看突出积极的戏剧不会告诉我们很多。+ WPA没有考虑那个覆盖他男人喜欢毯子的人,永远不必戏剧。它没有考虑到鼻子追逐他对双球队的地面,让线背拍照。它可能会奖励一个赌徒,一个吸引他责任追逐球的人。所有真实。+ WPA不考虑在播放中未在播放中报告的所有隐藏操作,而不是直接。但这是否意味着我们应该忽略它?

理论

把玩家想象成一家公司。公司有收入,也就是+水渍险,他们有支出,也就是-水渍险。收入减去费用告诉我们一家公司有多少利润或损失,也就是净水渍损失。因为上面讨论过的Polamalu问题,我们无法从现有的游戏数据中得知一个后卫的费用,但我们可以知道他的大部分收入,他的+WPA。

然而,与公司不同,(多年前的华尔街悲伤地学习了几年前),玩家的个人表现几乎肯定会遵循正常分布。几乎人类特征和性能的所有方面都受到钟曲线的管辖,从高度到智力到运动壮举。当后卫在他的平均性能水平附近发挥着许多情况,他少玩少或者非常糟糕。运动员性能的分布对他自己的平均性能水平大致对称。几乎所有的体育统计数据都以某种方式基于正常分布,并且每个玩家对个人播放的表现不太可能是一个例外。

我们可以使用+ WPA看到并衡量后卫的绩效的一大部分性能,但由于Polamalu问题,他的负面性能无法捕获。然而,我们可以通过我们可以看到和衡量的方式推断他的整体表现。假设绩效大致正常分布,平均后卫的WPA的每次播放分布都如下所示:



低于平均平均的后卫的分布可能看起来像这样:

一个高于平均水平的防守者的WPA档案是这样的:

防守者的正面影响和他的整体净影响之间可能有很强的相关性。换句话说,我们应该期待更好的防守者会有更多的正面进攻减少负面戏剧。这是因为人类性能分布的对称性。

我并不建议每个玩家的表演都精确符合钟曲线,而且我并不建议我们可以直接计算曲线的负面。我所做的是只知道只有部分曲线并不是那么糟糕的事情,而且只有他们的积极影响衡量防守球员可能会告诉我们比我们想象的更多

并不是每个防守者都有相同的正常侧写。就像我上面提到的,有些人是“赌徒”,他们在应该阅读比赛的时候进行空位投篮,或者在应该守住位置的时候进行传球。当然,+WPA和+EPA会偏向这些类型的参与者。但如果他们的赌博真的对球队造成了伤害,我怀疑他们的教练会不会给他们足够的休息时间和上场时间。只有那些敢于冒更大风险的“赢家”赌徒,才有可能在NFL中存活很长时间。


而且我非常怀疑这些球员会有完全不正常的侧写。即使是最鲁莽的赌徒也不会那么频繁地掷骰子。他的分布可能比典型玩家更平坦或更偏斜,有更多极端结果的玩法,但他的整体轮廓可能仍然大致对称,平均玩法比极端情况下的异常值更多。

棒球支持

棒球统计数据可以直接测量+ WPA和-WPA,为此理论提供支持。Fangraphs.com方便地突破+ WPA,-WPA和NET WPA对于每次MLB击球手。+WPA在识别最佳打者方面做得很好。最近的几个赛季,亚历克斯·罗德里格斯(Alex Rodriguez)、阿尔伯特·普霍尔斯(Albert Pujols)、普林斯·菲尔德(Prince Fielder)、瑞安·霍华德(Ryan Howard)、马特·霍利迪(Matt Holliday)和曼尼·拉米雷斯(Manny Ramirez)名列榜首。

对于最后三季中的每一个的前154名击球,+ WPA的标准偏差为2.15,而-WPA的标准偏差为1.28。这表明球员主要因其积极的影响而不同,而他们的负面影响是相对相似的。

实际上,在过去的三个MLB赛季,+ WPA与净WPA相关的0.81,而-WPA与净WPA仅为0.17。换一种说法,积极的表现是整体表现的主要驱动力至少在精英阶层是这样。这是图形形式的相同点。玩家+WPA与他的总净WPA的关系。你可以看到它们之间有多么紧密的联系。

虽然棒球是一项非常不同的运动,但球员贡献可以更准确地测量,运动表现的原则很大程度上保持不变。如果这些原则为WPA持有,他们也会对EPA确切。

应用

WPA真的能告诉我们谁是最好的防守球员吗?让我们看看2009年WPA的顶级防守球员是否有意义。至于线卫,有乔纳森·维尔马、大卫·哈里斯、拉马尔·伍德利、帕特里克·威利斯、加里·布兰克特、雷·刘易斯、詹姆斯·哈里森、卡洛斯·丹斯比、伦敦·弗莱彻和泰瑞·萨格斯。

最佳防守球员包括:亚伦·肖贝尔、贾里德·艾伦、安德烈·卡特、威尔·史密斯、雷·爱德华兹、特伦特·科尔、亚历克斯·布朗、布雷特·凯泽尔、马里奥·威廉姆斯和德怀特·弗里尼。朱利叶斯·佩珀、贾斯汀·塔克和罗伯特·马西斯紧随其后。

抢断的有:凯文·威廉姆斯、凯尔·威廉姆斯、乔纳森·巴比诺、达内尔·多克特、贾斯汀·史密斯、阿尔伯特·海恩斯沃思、杰伊·拉特里夫、汤米·哈里斯、马库斯·斯特劳德、文斯·威尔福克和帕特·威廉姆斯。

还不相信吗?以下是顶级角后卫:达雷尔·雷维斯(还有谁?),多米尼克·罗杰斯-克罗玛蒂,迪安杰洛·霍尔,查尔斯·伍德森,桑蒂·塞缪尔和特雷西·波特。罗纳德·巴伯和查姆普·贝利也紧随其后。

最后,这里是2009年的安全:Bernard Pollard, Darren Sharper, Jim Leonhard, Brian Dawkins, Adrian Wilson, Roman Harper,和Ed Reed。想猜猜2008年的第一名和第二名吗?特洛伊·波拉马鲁和艾德·里德。

+ WPA产生了令人印象深刻的玩家名单。只需考虑属于那些参与者的亲碗外表。(这可能意味着Pro Bowl选择忽略负面性能,就像+ WPA一样。或者它意味着+ WPA是一个非常好的防守者的统计数据。我认为这两者都有一点点。)

结论

最好,+ WPA和+ EPA只讲述了一半的故事。但是,如果你读过足够的故事,你的一半穿过你有点知道他们将如何结束。大点是,我们看不到和测量的性能紧紧地关联,我们可以看到和测量的性能。我们可以发明各种情景,这些统计数据不会对这名球员或球员不公平。事实是没有客观的,量化足球统计将捕获球员的每一个贡献,但+ WPA和+ EPA是一个良好的开端。


+ WPA =组织者