Statistiques avancés en NBA?

A l’heure ou le débat débute en Baseball – la question de
l’utilisation de statistiques en NBA est intéressante surtout dans
l’Univers Noté de WoNBA dans cette petite etude nous regarderons la
correlation entre les notes ciblés et le Ranking par 36 minutes
pour le poste de Pivot Pour transformer les notes WoNBA en note
chiffrée on a utilisé la table de correspondance suivante

A+ 20
A 18
A- 17
B+ 15
B 14
B- 13
C+ 11
C 10
C- 8
D 6
E 4
F 0

Pas de miracle: De la
défense, du rebond et de l’adresse inside: le mélange parfait pour
la réussite au poste une corrélation de 85% entre ses 3 notes et le
Ranking par 36: Le gros O’neal n’est pas pour rien le joueur
dominant de la simulation par Excellence Pour avoir une idée si son
pivot sur ou sous préforme il s agit simplement d imaginer la
droite médiane et de regarder la place de votre pivot en dessous il
surperforme au dessus au contraire Cette corrélation a tendance à s
accroître au fur et a mesure que les rotations s enchaînent portant
à croire que les joueurs ne sur performant pas pendant de longue
période Correl C   Voilà ce n est
pas encore un calcul de PER a la hollinger mais une petite idée
pour juger ses joueurs

About biboum

Grizzlies GM 1999 - 2008 Assistant GM aux Lakers quelques semaines en 2008 GM des Grizzlies de 2008 a 2017 En 2017 la Franchise des Grizzlies demenage a Atlanta et se baptise les Hawks ou #TeamDegueu (et perd son histo)

4 rebonds

  1. Tu comptes faire une suite pour les autres Postes ?

    • Je l ai fait pour moi et t inquiète en PG y a pas plus rentable que monsieur Kidd
      Si ça plait je les publierai. Je reverrai le texte demain pour celui des pivots que j ai publié en test (je l ai écris du Tél c est peut être un peu brouillon)

  2. Merci biboum ! Très intéressant !

    Moi qui suis un très gros fan de stats, je trouve que c’est un joli début.

    Pour les autres postes, ce sera peut-être plus difficile : par exemple, pour les petits ailiers, faut-il prendre une moyenne arithmétique simple (inside + outside + handling + defense + rebound) ou plutôt une moyenne pondérée ? Dans ce cas, comment choisir les pondérations ?

    En tous les cas, pour les pivots, cela confirme l’impression que Marcus Camby, Rik Smits, voire Raef LaFrentz et Bryant Reeves, font de beaux débuts de saison.

    Pourrais-tu ajouter la droite de tendance sur le graph, STP ?

    • La droite de régression avec un tableau montrant quels sont les points les plus écartés de la moyenne? Peut être dans un second temps..

      Pour les arrières je suis d accord c est plus complique mais l intérêt c est peut être de faire le calcul inverse
      Un optimum tel que
      A partir des ranking par 36 des joueurs définir quel est la pondération idoine sous contrainte d une majoration de la corrélation.

      Et alors la on obtiens le moyen de détecter les joueurs capable de maximiser le ranking par minute

      Le soucis c est qu on a pas accès simplement a l ensemble des stats des joueurs mais a des agrégats donc je pense qu on diminue fortement la pertinence du calcul

      Mais bon tout ça ce sont des fadaises, l important c est de s y croire et d avoir des joueurs qui t on fait kiffer.
      Si je te dis qu il faut échanger Pierce pour ameliorer l equipe de boston chiche ?
      même Monsieur Ainge n a pas osé !

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