Блог По обе стороны Атлантики

Push the tempo. Анализ темпа игры в сезоне 2017/2018

 

В НБА нет мелочей, в любом аспекте игры команды пытаются создать себе преимущество и темп игры здесь не исключение. Можно часто прочитать мнения экспертов, в которых говорится "Команде А чтобы победить надо навязать медленный темп игры, иначе у них нет шансов" или "Команде Б удалось затащить соперника в "перестрелку", поэтому они победили". Сам по себе высокий/низкий темп игры не является целью, но через его изменения команды пытаются воздействовать на показатель PPP (points per possessions - очки за владения) и попросту количество набранных очков. Цель простая - твой PPP должен быть выше чем у соперника, а очков больше.

Приведу простейший и очень упрощенный пример как изменение темпа влияет на игру и результат:

Представим Команду А и Команду Б. Они имеют следующие показатели темпа игры, количества быстрых (transition) и позиционных (half-court) атак и очков, которые каждое владение приносит:

Team A Pace 35 Tran 5 (1 PPP) HC 30 (0.8 PPP)

Team B Pace 45 Tran 20 (1.3 PPP) HC 25 (0.6 PPP)  

А теперь посчитаем как закончатся игры если одна из них будет проходить по сценарию Команды А (35 владений у каждой команды, 5 из них быстрые атаки, 30 позиционные), а вторая по сценарию Команды Б. В первом случае Команда А победит 29-25 (такой баскетбол из прошлой эры), а во втором победит Команда Б, 41-40.

Если кратко резюмировать смысл игры с темпом то это заставить соперника играть в неудобных для него условиях, которые будут максимально благоприятны для вашей команды.

------

В реальной жизни такого разрыва темпа, как указан в примере, нет. В прошедшем сезоне команда с самым низким темпом игры, Сакраменто, имела Pace - 97,06, а самым высоким, Пеликанс, 102,73. Как видно, разница составила 5,67 или менее 6%. Если исходить из абсолютных величин это не так уж много.

Также следует сказать как собственно этот темп считается. Главную роль в расчёте темпа играет количество владений в игре. Например, в случае обычной 48-минутной игры значение Pace совпадает со значением Possessions. Формула для расчёта владений следующая:

,

FGA - попытки броска

FG - точные броски

FTA - штрафные попытки

OffReb - подборы в нападении

DefReb - подборы в защите

TOV - потери

Opp впереди показателя означает, что это показатель соперника.

При таком расчёте, обе участвующие в игре команды, имеют одинаковый Pace. Стоит отметить, что представленная формула взята с basketball-reference. Показатели по темпу на stats.nba, которые используются в исследовании, немного отличаются. Скорее всего это связано с тем, что на stats.nba другие значения коэффициентов перед FTA и подборами, но эти жадины опять не показывают формулу в общем доступе. В принципе, нам главное чтобы соблюдалось единообразие расчётов, а не сама формула, и с этим проблем нет.

----------

Как я говорил выше, задача команды в общем случае заставить соперника играть в неудобном темпе. Как это измерить? Вот какой метод я придумал. Мы знаем значение темпа по сезону для обеих участвующих в матче команд. Также нам известен темп самой игры. Я рассчитал средний темп, который должен был получиться в игре этих команд (простое сложение темпов команд в сезоне, делённых на два). Ну а далее мы сравниваем реальный темп игры со средним и к кому он получается ближе, тот получает разницу реального и среднего темпа себе в актив, (т.е. со знаком плюс), а кто дальше в пассив со знаком минус. Это разница темпа, Net Pace. Для наглядности я нарисовал два графика, которые представляют этот абзац графически:

 

А вот часть файла для расчёта Мемфиса:

PACE - реальный темп данной игры.

Pace Team, Pace Opp - сезонный темп Мемфиса и его соперника

Avg. Pace - среднее значение темпа, (Pace Team + Pace Opp)/2

Net T, Net Opp - разница темпа. Формула в ячейках Net T: 

------

Теперь перейдём непосредственно к расчётам и результатам. Я посчитал Net Pace для всех 1230 игр регулярного сезона (1226, если быть точным: 2 игры между Нью-Йорком и Оклахомой имеют нулевой Net Pace, т.к. сезонный темп у Никс и Тандерс одинаков, ещё две игры где-то потерялись при переносе с листа каждой команды в один общий), а также для каждой команды в отдельности. Вот гистограмма темпа всех игр сезона:

Темп имеет нормальное распределение (среднее значение 99,66) и абсолютно логично, что чаще всего команды играют в темпе, находящемся в диапазоне разброса значений сезонного темпа команд: от 97 до 102. На график не попал матч Юта-Клипперс с сумасшедшим темпом 133,8, что на 34 владения выше среднего и на 14 больше, чем у матча со вторым темпом в сезоне.

А вот таблица результатов и график с фильтрами на показатель Net Pace команды:

(Пояснение:

1. Значение меньше нуля включает в себя все игры, в которых команда проиграла по Net Pace сопернику, меньше -1 - все игры в которых команда проиграла по Net Pace, за исключением где она проиграла меньше 1 и т.д., т.е. чем дальше от нулевого значения, тем меньше становиться выборка игр, удовлетворяющих значению Net Pace, установленного в фильтре.

2. Процент побед в таблице не 50 из-за способа создания общего списка игр. Сначала я создал 30 отдельных файлов для каждой команды, а оттуда уже переносил в общий файл следующим методом:

1 Команда - все 82 игры

2 Команда - 82 игры - игры с 1 командой

3 Команда - 82 игры - игры с 1 командой - игры со 2 командой

и т.д.

Команды у меня были расположены по дивизионам и позициям в них, поэтому сильные команды чаще попадали в графу Team (например, во всех 82 играх с участием Торонто, Рэпторз находятся в графе Team) в то время как слабые в графу Opp (во всех 82 играх с участием Мемфиса, Гриззлис находятся в графе Opp).

При первом взгляде кажется, что связь между Net Pace и победами есть: на графике видно, что процент побед у команд с отрицательным Net Pace падает с увеличением этого минуса, в то время как при увеличении Net Pace в положительную сторону этот процент растёт. 

На самом деле это не так: коэффициент корреляции между Net Pace и W/L равен 0,006347, т.е. связи нет никакой. Он возрастает до 0,03 при использовании скорректированного Net Pace, Adj. Net 4, но это всё равно означает, что в каждом конкретном матче сдвиг темпа игры в благоприятную для себя сторону эффекта на результат не даёт (ну или он минимален). Например, если продлить табличку и посчитать как сыграли команды с показателем Net Pace в игре +/- 7, окажется, что команды с Net Pace -7 выиграли на 5% больше игр, чем команды с Net Pace +7 (правда на небольшой выборке).

------

При подсчёте Net Pace для каждой команды вскрылась проблема моего метода: большое количество экстремальных значений темпа в отдельных играх, которые приводят к искажению общекомандных результатов и нелогичности. Яркий пример игра Лейкерс-Финикс вначале сезона: Pace ЛАЛ - 102,62; Pace Финикса - 102,64, PACE игры - 119,12. При подсчёте Net Pace Лейкерс получают -16,49, Санс +16,49. Это выглядит явно нелогично: команды по сезону играют в почти одинаковом темпе и так сильно ускорять игру Финиксу, чтобы воспользоваться своим бешеным преимуществом в две сотых, смысла нет. 

Я внёс два изменения в Net Рace чтобы уменьшить эту явную алогичность:

1. Домножил Net Pace на показатель NetDiff, который является взятой по модулю разницей между темпами команд в сезоне. Т.е. для игры Лейкерс и Финикса Adj. Net Pace получился 16,49*0,02=0,33. Это гораздо больше похоже на правду.

2. Но введение NetDiff не убирает проблему экстремальных значений PACE в отдельно взятой игре полностью. Более того, если NetDiff>1, а это довольно частый случай, экстремальный Net Pace увеличивается ещё больше. Поэтому я решил извлекать корень квадратный из значения Adj. Net Pace, чтобы сократить разницу в значениях.

Так у меня получился Adj. Net Pace4 (или проще Adj. Net 4):

------

Показатель Adj. Net 4 имеет нормальное распределение, большинство значений находятся в диапазоне от -2 до 2.

А вот собственно таблица значений Net Pace и Adj. Net 4 для всех команд. Тройки лучших/худших для обоих показателей неизменны: лидируют Пеликаны, 76-ые и Сакраменто (4 и 5 идут ещё две суперкоманды - Финикс и Мемфис), худшими являются Торонто (победитель Восточной конференции), Юта (самая горячая команда второй половины сезона) и Денвер (боровшийся до последнего за ПО на Западе). Стоит отметить, что верхние десятки у двух показателей почти не отличается, а вот ниже 15 места начинается серьёзная турбулентность с максимумом изменений в 7 позиций у Портленда (ещё одна топовая команда внизу данного рейтинга).

-------

Ну а теперь перейдём к главной части. Начальная идея была такая: хорошие команды хороши во всём. Они могут управлять темпом игры в выгодную для себя сторону и тем самым создавать себе преимущество. Я предполагал увидеть положительную корреляцию между количеством побед в сезоне и значением Adj. Net 4. Сразу стоит отметить, что 30 наблюдений (по количеству команд) мало для безоговорочных выводов (p~0,1 что у пары W-Net Pace, что у W-Adj.Net 4), но результаты меня удивили: на деле получилась отрицательная корреляция на уровне -0,315 между значениями побед и Adj. Net 4. Это означает, что плохие команды чаще играли в более выгодном для себя темпе. Это хорошо видно при сравнении командных показателей побед и Adj. Net 4. Из пяти лучших команд Лиги по победам только 76-ые входят в такую же пятёрку по Adj. Net 4, а из пяти худших команд по победам, в рейтинге Adj. Net 4 ни одна не занимает место ниже 18. Можно заметить, что самая большая разница между позициями в рейтинге наблюдается на полюсах таблицы: 5 из 6 самых больших разниц у двух лучших и трёх худших команд Лиги (Хьюстон, Торонто, Финикс, Мемфис, Даллас).

------

По итогам всех изысканий можно сказать, что гипотеза о том, что хорошие команды управляют темпом себе на пользу в данном исследовании оказалась неверна. Более того, результат получился противоположный. Почему в данном исследовании? Небольшое количество наблюдений и специфичность подсчёта Net Pace и Adj. Net 4 (и связанные с этим логические проблемы) не дают право безоговорочно говорить о том, что темп не влияет на игру или влияет негативно. Стоит отметить, как говорилось ранее, и небольшой диапазон разброса значений сезонных темпов команд, что тоже не способствует упорядоченности. Также весьма вероятным кажется предположение, что важность управления темпом приобретает большее значение в стадии ПО, где одни и те же команды играют минимум 4 игры и целенаправленно готовятся к определённому сопернику, досконально изучая его сильные и слабые стороны в попытке их использовать. Однако результаты исследования, показывающие, что темп почти не влияет на результат отдельного матча (команды, играющие в удобном темпе не выигрывают чаще), а плане количества побед в сезоне влияет даже негативно (хорошие команды чаще играют в неудобном темпе) даёт возможность говорить о том, что управление темпом  не входит в первую очередь матч-апов на которые надо обращать внимание в игре. Но для более цельного мнения по этому вопросу нужно получить информацию по большему количеству сезонов, а также улучшить метод подсчёта, ещё больше устранив влияние игр с неестественным темпом игры. Как говориться, будет чем заняться.

Надеюсь, данный анализ был Вам интересен. Спасибо за внимание и feedback в виде комментариев и оценок.

 

 

Автор
  • Brains-14482

Комментарии

  • По дате
  • Лучшие
  • Актуальные
  • Друзья