Analizzando i tassi di successo dei tiri NBA
Uno studio rivela le differenze chiave nel successo dei tiri dei giocatori in campo.
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Indice
Nel basket, analizzare la differenza tra tentativi di canestri riusciti e non riusciti è super importante. Questo aiuta i giocatori a migliorare le loro abilità e le squadre a creare piani di allenamento migliori. Questo articolo esplora come possiamo capire se ci sono Differenze reali nei punti in cui i giocatori segnano o sbagliano i tiri.
Introduzione
Quando guardi le partite NBA, potresti chiederti perché alcuni giocatori sono più bravi in certe zone del campo. Ad esempio, Stephen Curry sbaglia di più da un'area particolare? LeBron James riesce a fare più canestri quando tira da posti dove ha avuto successo prima? Studiando come i giocatori tirano da diverse posizioni, le squadre possono progettare strategie per aiutare i loro giocatori a segnare di più.
In questo articolo, ci concentriamo sulle posizioni di tiro dei giocatori NBA durante la stagione 2017-2018. L'obiettivo è fornire un metodo per capire se i tentativi di canestro riusciti e sbagliati dai giocatori sono diversi in termini di dove vengono effettuati.
L'importanza dei dati dei tiri
I dati sulle posizioni di tiro mostrano le località e i risultati dei tentativi di tiro di un giocatore. Analizzando questi dati, possiamo capire lo stile di tiro di un giocatore e come attacca il canestro. Può anche informare su come le squadre difendono contro di loro.
Anche se molti studi hanno esaminato le posizioni di tiro, la maggior parte si è concentrata su modelli per analizzare i pattern di tiro. Questi modelli spesso trascurano la casualità dei tentativi di tiro. I giocatori tirano in vari posti, e questa casualità deve essere considerata nella nostra analisi.
L'approccio statistico
Per analizzare le differenze tra tiri riusciti e sbagliati, abbiamo bisogno di un modo affidabile per misurare queste differenze. Uno strumento che possiamo usare si chiama Profondità Statistica, che ci aiuta a vedere quanto è centrale una posizione di tiro rispetto ad altre. Questo ci permette di classificare le posizioni di tiro in base a quanti tentativi riusciti o non riusciti vengono fatti in quell'area.
Profondità Statistica
La profondità statistica aiuta a dare un'idea di dove avvengono la maggior parte dei tiri riusciti o sbagliati. Classifica le posizioni di tiro in base alle loro distanze dal centro delle posizioni di tiro. Comprendendo questa tendenza centrale, possiamo confrontare meglio i tentativi riusciti e sbagliati.
Esistono molte funzioni di profondità diverse, ognuna con proprietà uniche. Per la nostra analisi, ci concentriamo sulla profondità di Tukey, che è un modo flessibile per misurare la tendenza centrale delle posizioni di tiro senza assumere una forma specifica per i dati.
Testare le differenze
Per determinare se ci sono differenze reali tra i tiri riusciti e quelli sbagliati, dobbiamo eseguire un test per confrontare i due gruppi. Ecco come possiamo farlo:
- Scegliere i giocatori: Selezioniamo un gruppo di giocatori da studiare, concentrandoci su quelli che hanno effettuato molti tiri.
- Raccogliere dati: Per ogni giocatore, raccogliamo dati sui loro tiri riusciti e sbagliati e sulle loro posizioni sul campo.
- Calcolare la profondità: Per ogni posizione di tiro, calcoliamo la profondità per classificarle.
- Eseguire i test: Usiamo i valori di profondità per eseguire test e vedere se i tentativi riusciti e sbagliati sono diversi.
Studi di simulazione
Prima di applicare il nostro metodo ai dati reali dei giocatori, lo testiamo usando dati simulati. Questo passaggio ci aiuta a capire quanto bene il nostro metodo riesca a rilevare differenze. Nelle nostre simulazioni, generiamo posizioni di tiro basate su diversi pattern di tiro e verifichiamo se il nostro metodo di test riesce a distinguerle.
Controllare l'errore di tipo I
Un aspetto importante di qualsiasi test statistico è evitare falsi positivi, dove diciamo erroneamente che c'è una differenza quando non ce n'è. Nelle nostre simulazioni, controlliamo quanto bene il nostro test mantiene il tasso di errore corretto. Confrontiamo anche il nostro metodo con test tradizionali per vedere come si comporta.
Analizzare i dati reali dei giocatori NBA
Dopo aver confermato che il nostro metodo funziona bene con dati simulati, lo applichiamo ai dati reali delle posizioni di tiro NBA. Guardiamo tutti i giocatori che hanno effettuato oltre 400 tiri durante la stagione 2017-2018. Questo assicura di avere abbastanza dati per trarre conclusioni solide.
Differenze tra tiri riusciti e sbagliati
Utilizzando il nostro metodo, abbiamo scoperto che per la maggior parte dei giocatori, c'è effettivamente una differenza significativa tra i loro pattern di tiri riusciti e sbagliati. Quasi il 77% dei giocatori ha aree uniche sul campo in cui sono più o meno efficaci. Questa informazione può aiutare gli allenatori a strategizzare durante le partite.
Esempi di analisi dei giocatori
Alcuni giocatori si distinguono per i loro pattern di tiro unici. Ad esempio:
- Stephen Curry: I suoi tiri riusciti sono concentrati attorno alla linea dei tre punti, mentre i suoi errori spesso provengono da angoli più difficili o da più lontano dal canestro.
- LeBron James: Ha un buon numero di tiri sbagliati da certe posizioni, indicando che potrebbe aver bisogno di migliorare il suo tiro in quelle aree o evitarle del tutto.
Capendo dove questi giocatori eccellono o faticano, gli allenatori possono sviluppare strategie che sfruttano i loro punti di forza e minimizzano le debolezze.
Classificare i giocatori
Il nostro metodo di test può essere utile anche per classificare i giocatori in base ai loro pattern di tiro. Confrontando i dati di tiro di un giocatore con altri, possiamo raggruppare i giocatori con similarità nell'efficacia del tiro. Questa classificazione può aiutare nel reclutamento e nell'allenamento, mentre le squadre cercano giocatori con stili di tiro desiderabili.
Limitazioni e lavoro futuro
Sebbene i nostri test forniscano informazioni preziose, ci sono alcune limitazioni che dovrebbero essere riconosciute. L'obiettivo principale del nostro metodo è identificare le differenze senza fornire informazioni su quale pattern di tiro sia migliore. Lavori futuri potrebbero esplorare modi per ampliare il nostro metodo, come:
- Esaminare più di due tipi di pattern di tiro contemporaneamente.
- Sviluppare test per diversi aspetti del tiro, come passaggi o selezione del tiro.
- Indagare come il movimento dei giocatori e il posizionamento dei difensori influenzano il successo del tiro.
Conclusione
Comprendere le differenze tra tiri riusciti e sbagliati nel basket può offrire informazioni preziose sulle prestazioni dei giocatori. Applicando il nostro nuovo metodo di test basato sulla profondità, possiamo trarre conclusioni più chiare sui pattern di tiro dei singoli giocatori. Queste informazioni sono utili sia per i giocatori che per lo staff tecnico, contribuendo a creare strategie e piani di allenamento migliori. Andando avanti, espandere questa ricerca può fornire vantaggi ancora maggiori a squadre e giocatori nella NBA.
Titolo: Are Made and Missed Different? An analysis of Field Goal Attempts of Professional Basketball Players via Depth Based Testing Procedure
Estratto: 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.
Autori: Kai Qi, Guanyu Hu, Wei Wu
Ultimo aggiornamento: 2024-03-25 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2403.17221
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.17221
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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