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バスケの勉強をしていこう(1)
コメント: 77 / 100
あぼん 2023-04-17 21:10
実はLEBRONのことあんまり知らなかったのでとても勉強になりました
あぼん 2023-04-17 20:52
説明ありがとうございます！！！
デリジョン太郎 2023-04-17 19:52
まとめるとLebronは最高精度のBox Plus Minusです。
ちなみにこちらでデータを参照できます。
https://www.bball-index.com/lebron-database/
デリジョン太郎 2023-04-17 19:50
ここまでして100ポゼッション換算したものがLebronです。O Lebronはオフェンス、D Lebronはディフェンス。
具体的な目安で言えば
平均が0、-2.7がgリーグ平均となります。
気をつけなければいけないことはリーグの平均と比較していることです。
セイバーメトリクスなどの指標の説明には、多くの場合「代替可能選手」という表現が登場しますが、これは「リーグ平均」を表します。
つまりは、自チームの強さには影響を受けません
デリジョン太郎 2023-04-17 19:45
補足ですが、もちろんこれだけで決定されずAPMで行われるようにデイムの影響度も取り除いて決定されます。
https://www.bball-index.com/lebron-introduction/
デリジョン太郎 2023-04-17 19:44
次のステップは何だろうかとワクワクしながらページをスクロールするとまたしても運の調整という項目が姿を表します。そうです、ここまでしても運の影響が残ります。
例えばヌルがコートにいる際にデイムがFTを2本外しました。しかし、ブレビンスがいる際にデイムがFTを2本決めました。
これでヌルは-2、ブレビンスは+2です。これは正当に選手の評価をできていると言えるでしょうか？これは完全な運です。
おそらくLebronで用いられている指標ではショットは成功/失敗を重要視することなくただ期待値のみで計算されます。つまり先程の例で言えば、ヌルもブレビンスも同じ+1.8が記録されます(90%ほどなので)
デリジョン太郎 2023-04-17 19:39
これをPIPMは解決しています。
・各ボックススコア(ptsやastなど)が安定する試行回数を考える。
これによってGPMを計算する際にある確変の影響度を減らします。
短いスケールの成績はあまり評価されずに長いスケールの成績がより評価されます。
・選手をプレータイプごとに分けています。
これによって不当なマイナス評価の影響を減らし、より適切なGPMを算出することに成功しています。
EX: リバウンダーならリバウンドがよりGPMの決定に影響を及ぼし、ゲームメイカーならアシストの影響が大きい。など
＊完全にその数字によって決定されるという意味ではありません。
デリジョン太郎 2023-04-17 19:35
Lebronの説明ではRAPMの他にPIPM(Player Impact Plus Minus)が登場しています。
これはRAPMにおける問題点を解決しています。
まずRAPMの問題点は何か？
・そもそもptsやastなどがいわゆる確変の影響を受ける
・リムランナーが3PTを打っていなかったらGPM(推定Plus Minus)の値が下がってしまう
＊GPMは僕の造語です
デリジョン太郎 2023-04-17 19:29
多くの人の想像に難くないように、優れたインパクトを持つ選手は多くのpts,ast,rebをあげます。選手の影響度はスタッツだけでは測れないと言うこともありますが、ある程度は想定することができるのもまた事実です。
先述の通り±は短期間ではとても不安定なものです。RAPMでは、pts、ast、rebなどといったボックススコアから選手の±を推定しています(これをGPMとおく)。
そしてGPMと実際の±を利用してRAPMを計算しています。GPMで補正をかけているようなものです。（もし統計学を齧ったことがあればベイズ推定で伝わると思います。）
これによって短期間の運における影響を排除しました。
デリジョン太郎 2023-04-17 19:26
しかしまだ問題は山積みです。ここで登場するのがRAPMです(Regularized Adjusted Plus Minus)。
これは先程のAPMにおいて残っていた問題「運の影響」を排除しています。
少し具体的な話を次にまとめます
https://www.nbastuffer.com/analytics101/regularized-adjusted-plus-minus-rapm/