Migliorare le Metriche di Prestazione dei Giocatori di Basket

Valutare quanto un giocatore di basket contribuisca al successo della sua squadra è un compito complicato ma importante per allenatori e analisti. Un metodo comune per farlo è conosciuto come statistica plus/minus. Questo metodo guarda alla differenza di punti per la squadra di un giocatore mentre è in campo. I giocatori le cui squadre segnano di più mentre stanno giocando vengono visti in modo più favorevole.

Tuttavia, questo metodo ha delle limitazioni poiché può favorire ingannevolmente chi gioca insieme a compagni di squadra forti o contro avversari deboli. Per capire meglio l'impatto di un giocatore, sono necessari dati più dettagliati, specialmente dati che tracciano ogni azione e possesso in una partita.

Questo documento discute nuovi modi per misurare le performance dei giocatori utilizzando tecniche più sofisticate e dati avanzati.

#Capire le valutazioni Plus/Minus

Le valutazioni plus/minus vengono spesso usate per valutare i giocatori nel basket. Indicano quanti punti una squadra segna o subisce mentre un particolare giocatore è in campo. Questo metodo, sviluppato da alcuni ricercatori, utilizza modelli statistici per stimare il contributo di un giocatore esaminando le differenze di punti durante il loro tempo in campo.

Uno dei grandi problemi con le valutazioni plus/minus è che tendono a favorire i giocatori che hanno compagni di squadra migliori. I giocatori con alti punteggi plus/minus potrebbero non essere effettivamente così efficaci come sembrano, perché i loro compagni stanno giocando bene.

Per migliorare questo, i ricercatori hanno introdotto un metodo raffinato chiamato Regularized Adjusted Plus/Minus (RAPM), che utilizza modelli di regressione per valutare più accuratamente il contributo di ciascun giocatore. Il modello RAPM considera non solo la performance del giocatore, ma anche le performance dei suoi compagni di squadra e degli avversari.

#Raccolta dati e metodologia

L'analisi in questo documento utilizza i dati di possesso della stagione NBA 2021-22, che includono oltre 322.000 possessi. Ogni possesso è registrato con informazioni dettagliate, come i punti segnati e quali giocatori sono in campo.

Questo dataset consente una modellizzazione più accurata delle performance dei giocatori. I modelli iniziali utilizzavano tecniche di regressione semplice, iniziando con la regressione ridge, che è un approccio comune nell'analisi sportiva.

Successivamente, è stata applicata una metodica diversa chiamata Regressione LASSO. La regressione lasso ha vantaggi rispetto alla regressione ridge, in particolare nel distinguere tra giocatori più efficaci e meno efficaci.

Infine, sono stati utilizzati modelli di regressione logistica binaria e multinomiale per migliorare gli indicatori di performance dei giocatori. Questo approccio cattura meglio gli esiti discreti, come il numero di punti segnati per possesso.

#Risultati chiave sulle performance dei giocatori

Utilizzando vari metodi statistici, questo studio mirava a valutare più accuratamente i contributi offensivi e difensivi dei giocatori. I metodi distinguono tra diversi tipi di punteggi e aiutano a identificare i contributi di ciascun giocatore in questi scenari.

Nell'analisi, i giocatori con poco tempo di gioco ricevevano spesso valutazioni di performance gonfiate, cosa comune nelle metriche sportive. Per affrontare questo, è stata utilizzata la regressione lasso per eliminare o ridurre l'influenza dei giocatori che non giocano molto.

Questa ricerca propone anche una nuova metrica chiamata punti attesi pesati (wEPTS). Questa metrica è progettata per fornire un'immagine più accurata dei contributi di un giocatore, tenendo conto dei possessi totali a cui hanno partecipato.

#Importanza delle tecniche di regolarizzazione

Le tecniche di regolarizzazione come la regressione ridge e lasso giocano un ruolo cruciale nella valutazione dei contributi dei giocatori. Mentre la regressione ridge tende a fornire stime per tutti i giocatori, la regressione lasso può impostare alcuni coefficienti a zero. Questo significa che può eliminare in modo efficace l'influenza di giocatori meno impattanti dall'analisi, fornendo intuizioni più chiare sulla performance dei giocatori.

Secondo i risultati, i giocatori che segnano frequentemente o influenzano positivamente le partite vengono meglio identificati usando la regressione lasso rispetto alla regressione ridge.

#Il ruolo dei giocatori a basso tempo

I giocatori a basso tempo, o quelli che giocano meno minuti nelle partite, spesso distorcono le valutazioni di performance. Poiché hanno meno opportunità di influenzare l'esito, le loro valutazioni gonfiate possono fuorviare le valutazioni sul rendimento complessivo della squadra.

Questo studio affronta i giocatori a basso tempo escludendoli dall'analisi o aggiustando il loro impatto tramite metodi statistici.

#Passaggio alla regressione logistica

Il documento passa alla regressione logistica per misurare gli esiti di punteggio. La regressione logistica consente una classificazione binaria su se una squadra segna o meno durante un possesso, che è stata trovata correlata bene con i tradizionali modelli di regressione normale.

Sebbene i modelli binari forniscano intuizioni utili, non catturano la complessità totale del punteggio nel basket, specialmente i diversi livelli di punti segnati. Per analizzare meglio questo, è stato utilizzato un approccio di regressione logistica multinomiale, che distingue tra più tipi di esiti di punteggio.

#Sviluppo della metrica dei punti attesi

Un'innovazione chiave in questa ricerca è lo sviluppo della metrica Expected Points Scored (EPTS). Questa metrica valuta il numero atteso di punti che un giocatore contribuisce durante un possesso in base alla sua performance e quella dei compagni di squadra.

La metrica EPTS è costruita utilizzando un modello di regressione logistica multinomiale che gestisce accuratamente la distinzione tra diversi tipi di punteggio. Concentrandosi sui punti attesi, questo modello diventa più allineato con le dinamiche reali del punteggio nel basket.

#Punti attesi pesati (wEPTS)

Basandosi sulla metrica EPTS, viene introdotta la versione pesata (wEPTS), considerando la partecipazione di un giocatore nel tempo. Questa metrica fornisce un quadro più chiaro dei contributi offensivi di un giocatore in base al tempo trascorso in campo.

La wEPTS riconosce i giocatori che partecipano di più e riflette accuratamente i loro contributi al punteggio. Questo affronta le limitazioni precedenti dove i giocatori a basso tempo erano valutati in modo inappropriato.

#Confronto dei metodi

Confrontando le performance di diverse metriche, diventa chiaro che la wEPTS mostra una maggiore accuratezza rispetto agli approcci tradizionali. Lo studio convalida la wEPTS contro criteri di performance esterni per garantire la sua affidabilità nella valutazione dei contributi dei giocatori.

I risultati mostrano che le valutazioni wEPTS sono superiori sia alla EPTS che alle precedenti metriche tradizionali come la RAPM. Questo è particolarmente utile nell'analisi sportiva, dove misurare con precisione il contributo di un giocatore è essenziale per la gestione e la strategia della squadra.

#Conclusione

Questa ricerca mette in evidenza l'importanza di affinare le metriche di performance nel basket utilizzando metodi statistici avanzati. Impiegando tecniche come la regressione lasso e la regressione logistica multinomiale, questo studio offre modi migliorati per valutare i giocatori in base ai loro effettivi contributi durante le partite.

L'introduzione della metrica wEPTS fornisce uno strumento potente per allenatori, analisti e fan, facilitando valutazioni più accurate della performance dei giocatori. Questo lavoro sottolinea la continua necessità di innovazione nell'analisi sportiva per catturare meglio le complessità della performance atletica.

Con i risultati di questo studio, c'è un passo significativo avanti nella comprensione di come i singoli giocatori influenzano il successo delle loro squadre nel basket. I metodi proposti possono plasmare le future analisi nel basket e potenzialmente in altri sport.