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Analyser les taux de réussite des tirs en NBA

Une étude révèle des différences clés dans le succès des tirs des joueurs sur le terrain.

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Dans le basket-ball, Analyser la différence entre les tentatives de paniers réussies et ratées est super important. Ça aide les joueurs à améliorer leurs compétences et les équipes à créer de meilleurs plans d'entraînement. Cet article examine comment on peut savoir s'il y a de vraies Différences dans les endroits où les joueurs marquent ou ratent leurs tirs.

Introduction

En regardant des matchs de la NBA, tu te demandes peut-être pourquoi certains joueurs réussissent mieux dans certaines zones du terrain. Par exemple, est-ce que Stephen Curry rate plus de tirs d'une zone particulière ? Est-ce que LeBron James marque plus quand il tire d'endroits où il a eu du succès avant ? En étudiant comment les joueurs tirent depuis différents endroits, les équipes peuvent créer des stratégies pour aider leurs joueurs à marquer plus de points.

Dans cet article, on se concentre sur les emplacements des tirs des joueurs de la NBA pendant la saison 2017-2018. On veut fournir une méthode pour dire si les tentatives de paniers réussies et ratées par les joueurs sont différentes selon leur emplacement.

L'Importance des Données de Cartographie des Tirs

Les données de cartographie des tirs montrent les emplacements et les résultats des tentatives de tirs d'un joueur. En analysant ces données, on peut apprendre sur le style de tir d'un joueur et comprendre comment ils attaquent le panier. Ça peut aussi informer comment les équipes se défendent contre eux.

Bien que de nombreuses études aient examiné les cartes de tirs, la plupart se sont concentrées sur des modèles pour analyser les schémas de tir. Ces modèles ont souvent négligé le côté aléatoire des tentatives de tir. Les joueurs tirent depuis divers endroits, et cette aléatoire doit être prise en compte dans notre analyse.

L'Approche Statistique

Pour analyser les différences entre les tirs réussis et ratés, on a besoin d'une méthode fiable pour mesurer ces différences. Un outil qu'on peut utiliser s'appelle la Profondeur Statistique, qui nous aide à voir à quel point un emplacement de tir est central par rapport aux autres. Cela nous permet de classer les emplacements de tir selon le nombre de tentatives réussies ou ratées dans cette zone.

Profondeur Statistique

La profondeur statistique aide à donner une idée de où la plupart des tirs réussis ou ratés se produisent. Elle classe les emplacements de tir selon leurs distances par rapport au centre des emplacements de tir. En comprenant cette tendance centrale, on peut mieux comparer les tentatives réussies et ratées.

Il existe de nombreuses fonctions de profondeur différentes, chacune avec des propriétés uniques. Pour notre analyse, on se concentre sur la profondeur de Tukey, qui est une façon flexible de mesurer la tendance centrale des emplacements de tir sans présupposer une forme spécifique pour les données.

Tester les Différences

Pour déterminer s'il y a de vraies différences entre les tirs réussis et ratés, on doit effectuer un test pour comparer les deux groupes. Voici comment on peut le faire :

  1. Choisir des Joueurs : On choisit un groupe de joueurs à étudier, en se concentrant sur ceux qui ont pris beaucoup de tirs.
  2. Rassembler des Données : Pour chaque joueur, on collecte des données sur leurs tirs réussis et ratés et leurs emplacements sur le terrain.
  3. Calculer la Profondeur : Pour chaque emplacement de tir, on calcule la profondeur pour les classer.
  4. Effectuer des Tests : On utilise les valeurs de profondeur pour effectuer des tests et voir si les tentatives réussies et ratées sont différentes.

Études de Simulation

Avant d'appliquer notre méthode aux données réelles des joueurs, on la teste en utilisant des données simulées. Cette étape nous aide à comprendre à quel point notre méthode peut détecter des différences. Dans nos simulations, on génère des emplacements de tir basés sur différents schémas de tir et on vérifie si notre méthode de test peut les distinguer.

Contrôler l'Erreur de Type I

Un aspect important de tout test statistique est d'éviter les faux positifs, où on dit à tort qu'il y a une différence alors qu'il n'y en a pas. Dans nos simulations, on vérifie à quel point notre test maintient le bon taux d'erreur. On compare aussi notre méthode avec des tests traditionnels pour voir comment elle performe.

Analyser les Données Réelles des Joueurs de la NBA

Après avoir confirmé que notre méthode fonctionne bien avec des données simulées, on l'applique aux données réelles de cartographie des tirs de la NBA. On examine tous les joueurs qui ont pris plus de 400 tirs pendant la saison 2017-2018. Ça garantit qu'on a assez de données pour tirer des conclusions solides.

Différences Entre Tirs Réussis et Ratés

En utilisant notre méthode, on a trouvé que pour la plupart des joueurs, il y a effectivement une différence significative entre leurs schémas de tirs réussis et ratés. Près de 77% des joueurs ont des zones uniques sur le terrain où ils sont plus réussis ou moins réussis. Cette information peut aider les entraîneurs à élaborer des stratégies pendant les matchs.

Exemples d'Analyse de Joueurs

Certains joueurs se démarquent à cause de leurs schémas de tir uniques. Par exemple :

  • Stephen Curry : Ses tirs réussis sont concentrés autour de la ligne des trois points, tandis que ses échecs viennent souvent d'angles plus difficiles ou plus loin du panier.
  • LeBron James : Il a un bon nombre de ratés depuis certains endroits, ce qui indique qu'il pourrait avoir besoin d'améliorer son tir dans ces zones ou de les éviter complètement.

En comprenant où ces joueurs excellent ou ont des difficultés, les entraîneurs peuvent développer des stratégies qui profitent de leurs forces et minimisent leurs faiblesses.

Classifier les Joueurs

Notre méthode de test peut aussi être utile pour classifier les joueurs selon leurs schémas de tir. En comparant les données de tir d'un joueur à celles des autres, on peut regrouper les joueurs avec une efficacité de tir similaire. Cette classification peut aider dans le recrutement et l'entraînement, car les équipes recherchent des joueurs avec des styles de tir souhaitables.

Limitations et Travail Futur

Bien que nos tests fournissent des informations précieuses, certaines limitations doivent être reconnues. L'objectif principal de notre méthode est d'identifier des différences sans fournir d'informations sur quel schéma de tir est meilleur. Les travaux futurs pourraient explorer des façons d'améliorer notre méthode, comme :

  • Examiner plus de deux types de schémas de tir en même temps.
  • Développer des tests pour différents aspects du tir, comme la passe ou la sélection de tir.
  • Étudier comment le mouvement des joueurs et la position des défenseurs impactent le succès des tirs.

Conclusion

Comprendre les différences entre les tirs réussis et ratés au basket peut offrir des insights riches sur la performance des joueurs. En appliquant notre nouvelle méthode de test basée sur la profondeur, on peut tirer des conclusions plus claires sur les schémas de tir des joueurs individuels. Cette information est utile tant pour les joueurs que pour le staff d'entraînement, aidant à créer de meilleures stratégies et des plans d'entraînement. En avançant, élargir cette recherche peut fournir encore plus d'avantages aux équipes et aux joueurs de la NBA.

Source originale

Titre: Are Made and Missed Different? An analysis of Field Goal Attempts of Professional Basketball Players via Depth Based Testing Procedure

Résumé: In this paper, we develop a novel depth-based testing procedure on spatial point processes to examine the difference in made and missed field goal attempts for NBA players. Specifically, our testing procedure can statistically detect the differences between made and missed field goal attempts for NBA players. We first obtain the depths of two processes under the polar coordinate system. A two-dimensional Kolmogorov-Smirnov test is then performed to test the difference between the depths of the two processes. Throughout extensive simulation studies, we show our testing procedure with good frequentist properties under both null hypothesis and alternative hypothesis. A comparison against the competing methods shows that our proposed procedure has better testing reliability and testing power. Application to the shot chart data of 191 NBA players in the 2017-2018 regular season offers interesting insights about these players' made and missed shot patterns.

Auteurs: Kai Qi, Guanyu Hu, Wei Wu

Dernière mise à jour: 2024-03-25 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2403.17221

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.17221

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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