НХЛ. Статистика. Снайперы. Часть 15

Эта глава выйдет частично, как ответ пользователю Splin, частично, как некоторое объяснение, что и как я делаю, и частично станет прологом к следующей. Под последней частью, а также под некоторыми из предыдущих, Splin оставил комментарий, в котором усомнился, что при таких разрывах в количестве игр (от 800 до 1500) несерьёзно сравнивать средние показатели.

На самом деле, разрывы ещё серьёзнее, от 752 (Майк Босси) до 1779 (Патрик Марло). Именно поэтому я и сравниваю средние показатели, там уже в названии заложено, что мы уходим от абсолютных цифр, хотя и не отказываемся от них, так как Александр Овечкин стал лучшим снайпером в истории НХЛ именно в абсолютном выражении, чему и посвящён весь цикл.

Но слова Splin’а заставили меня задуматься, в свете рассмотренного в прошлой части коэффициента стабильности, может быть действительно имеет смысл внести некую поправку на продолжительность карьеры? Это привело меня к размышлениям, какой поправочный коэффициент мог бы наиболее точно отразить продолжительность карьеры: количество проведённых сезонов в лиге или количество сыгранных матчей. Сезоны я убрал из рассмотрения, поскольку их продолжительность слишком разная даже на протяжении последних 35 лет (от 48 до 84 игр). Поэтому взял за основу количество матчей.

Поскольку мы рассматриваем 50 лучших снайперов в истории НХЛ, я не стал брать средние показатели для всей лиги, а только непосредственно по ним. Итак, 50 лучших снайперов провели в НХЛ суммарно 67 123 игры. Среднее количество матчей за карьеру, таким образом, составляет 1 342. Подход, в данном случае, очень простой, поправочный коэффициент для игрока получается простым делением количества проведённых им игр на среднее количество матчей. А откалиброванный коэффициент стабильности получаем делением КСК из прошлой части на поправочный коэффициент.

Рассмотрим, как это работает, на примере Майка Босси, лидера по КСК среди топ-снайперов. КСК Босси составляет 0,089. Теперь рассчитаем поправочный коэффициент для него: 752 (количество матчей Майка Босси в НХЛ) разделим на 1342 и получим 0,560. А откалиброванный коэффициент стабильности за карьеру (назовём его ОКСК) получается делением 0,089 на 0,560, что даёт нам для Босси значение 0,160. Тоже невероятно высокий показатель, но уже заметно уступающий обычному его КСК.

А теперь рассмотрим лучших снайперов с точки зрения ОКСК с разбивкой по группам, аналогично прошлой части. В нижеприведённых таблицах КСК взят из прошлой части, ПК – поправочный коэффициент и ОКСК – откалиброванный коэффициент стабильности за карьеру. Последние два показателя рассчитаны по приведённым здесь формулам. Итак, первая группа, в которую входят игроки, чей ОКСК не превышает 0,2:

Здесь мы видим, что в первой четвёрке Александр Овечкин поменялся местами с Майком Босси, а Майк Гартнер с Сидни Кросби, Евгений Малкин и Майк Модано сохранили свои позиции, а Джо Маллена сменил Рон Фрэнсис.

В следующей группе игроки, чей ОКСК находится в диапазоне от 1/5 до 1/3:

В этой группе мы видим уже более заметные изменения из-за ПК, из первой группы сюда опустился Джо Маллен, а из следующей сюда поднялись Яромир Ягр, Стив Айзерман и Уэйн Гретцки, заменив Жана Беливо, Марио Лемьё и Джо Ньюиндайка.

Далее следуют игроки с ОКСК от 1/3 до 1/2, с одной небольшой оговоркой, для корректного сравнения с предыдущей частью (чтобы размеры групп не отличались) включу сюда двух игроков, у которых ОКСК незначительно превосходит 0,5:

Здесь уже упомянутая выше рокировка и из следующей группы поднялся Марк Мессье, сменив Стивена Стэмкоса.

Следующие группы также количественно равны группам из предыдущей части, поэтому отсечка в следующей получилась совсем неубедительной:

При своём небольшом объёме группа обновилась более, чем наполовину. Помимо Стэмкоса, снизу её пополнили Горди Хоу, Брендан Шэнахэн, Стэн Микита и Марк Рекки, а в нижнюю часть списка ушли Лэнни Макдональд, Кит Ткачук, Морис Ришар и Бобби Халл.

И семёрка игроков с самым высоким ОКСК:

В этой группе самым заметным является уход Джонни Буцика с последнего места и падение Бобби Халла из предыдущей группы в самый низ по показателю ОКСК.

Если оценивать откалиброванный КСК по сравнению с обычным, изменения, конечно, есть, но не сильные. Да, в лидерах Овечкин сменил Босси, но он и в прошлом списке был четвёртым с очень хорошим показателем. Я бы сказал, изменения носят, скорее, косметический характер, однако, поупражняться в статистике ещё и с такого ракурса было довольно познавательно и интересно, за что я выражаю благодарность Splin’у.

А теперь мне хотелось бы и возразить уважаемому оппоненту. Во-первых, мы всё-таки не в «фэнтези», а в реальном мире, где у каждого игрока была карьера и достижения такими, как они сложились. Иногда можно себе позволить небольшую вольность и пофантазировать (как я это сделал в шестой части), но с оговорками и предупреждая, что это всего лишь игра в числа, не более того. Поэтому, прежде всего, мы оцениваем конкретные карьеры конкретных хоккеистов.

Во-вторых, как человек, посвятивший статистике уже более сорока лет, хочу отметить, что за каждым статистическим показателем есть некий физический смысл. Например, показатель средней результативности (СР) просто и понятно говорит нам о том, сколько шайб в среднем за игру забрасывал тот или иной игрок. Коэффициент стабильности показывает, насколько сильны были колебания СР у хоккеиста в его карьере (чем ниже показатель, тем ниже колебания и, соответственно, выше стабильность). Тоже достаточно просто и понятно. А вот что нам показывает ОКСК, в физическом смысле, я себе объяснить затрудняюсь.

Отсюда напрямую вытекает третье. Я в своём цикле статей разрабатываю некие новые статистические показатели, которые характеризуют хоккеистов с каких-либо сторон. Но я стараюсь не увлекаться и делать эти показатели достаточно простыми и понятными, то есть, не плодить лишних сущностей.

Но, поскольку мною уже разработан, благодаря Splin’у, поправочный коэффициент, который напрямую зависит от продолжительности карьеры игроков, то читатели могут использовать его в своих изысканиях любых аспектов статистических показателей хоккеистов.

И теперь мы плавно переходим к ещё одному важному коэффициенту, который появился в результате работы над данным циклом статей. Я вскользь упоминал о нём в седьмой части, но теперь хотелось бы остановиться на нём поподробнее, ибо ему будет посвящена следующая часть.

Я много раз в сети наталкивался на рассуждения, что в разные периоды существования НХЛ были очень сильные колебания результативности (далее РЛ). И начав всерьёз интересоваться лигой ещё в далёком 1986 году, именно на этом вопросе я сфокусировался только прошлой осенью.

Если брать пиковые показатели, то картина выглядит следующим образом: сезон с самой низкой результативностью 1928/29 – 2,918 гола за матч; сезон с самой высокой результативностью 1919/20 – 9,583 гола за матч. В период с 1930 по 1940 только трижды РЛ еле-еле выползала на отметку 5 шайб за игру, и была стабильно ниже. С 1941 по 1947 была стабильно выше 6,2. Очередная просадка на уровень 5 и ниже с 1951 по 1956 годы. С 1957 по 1972 колебания от 5,5 до 6,2. Начиная с 1974 года уверенный рост с 6,5 до 8,025 в сезоне 1981/82, а далее в районе 7,5 до 1990 года. Потом три сезона в районе 7 и потом РЛ серьёзно падает и начинается эпоха «мёртвой шайбы», продлившаяся с 1994 по 2016 год. С тех пор РЛ подросла и составляет последние десять лет около 6,1.

Есть немало спекуляций на тему, «а что, если бы…» и далее подставляем фамилию игрока и желаемый период времени. Люди на полном серьёзе рассчитывают количество шайб Овечкина, гипотетически, в 80 годы прошлого века, или Гретцки в 21 веке. Но можно к этому вопросу подойти немного по-другому, выработать некий критерий, по которому можно было бы сравнивать игроков из разных эпох, и при этом достаточно объективно.

Я разработал показатель, который назвал относительной результативностью (далее ОР). Это очень простой показатель, который рассчитывается по формуле:

ОР = СР : РЛ, где

ОР – относительная результативность,

СР – средняя результативность игрока,

РЛ – результативность за матч в НХЛ.

Рассмотрим этот показатель на примере Марио Лемьё. Для начала рассмотрим пиковый сезон Марио, 1992/93. В том сезоне Лемьё провёл 60 матчей, в которых забросил 69 шайб, СР составила 1,15. РЛ в том сезоне была 7,253. Соответственно, разделив 1,15 на 7,253 мы получим 0,159, такова была ОР Марио в том конкретном сезоне. Мы также можем рассчитать ОР Лемьё за всю карьеру. Из предыдущих частей мы знаем, что СР Супер-Марио за карьеру составила 0,754. РЛ за те сезоны, в которых выступал Лемьё, составила 6,474. Поделив СР на РЛ, мы получим карьерный показатель ОР для Марио Лемьё 0,116.

Тут надо упомянуть о ещё одной стороне данного показателя, он наиболее объективен при большом количестве команд, так как когда мало команд в регулярке, соответственно мало и игроков. И вклад каждого игрока в результативность лиги значительно выше. То есть, при малом количестве команд можно говорить о сильном влиянии игрока на результативность лиги, при большом количестве команд наоборот, средняя результативность в лиге больше влияет на результативность отдельных игроков.

А показатель ОР показывает, насколько игрок независим от показателей результативности в НХЛ. Чем выше этот показатель у игрока, тем большее влияние на игру он оказывает. Показатель ОР выше 0,08 просто выдающийся даже в одном сезоне, за карьеру же эту вершину смогли покорить только десять игроков. Но об этом речь пойдёт в следующей части.

Продолжение следует…