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nbareb 勇士还有这个短板

2020-10-27 09:01:02 来源：互联网

nbareb 勇士还有这个短板

nbareb 勇士还有这个短板(1)

我计划将篮板能力分解为其相关的技能，以更好地定义球员的篮板能力。这篇文章是我计划中的两篇分析文章之一。在这第一部分中，我引入了一种模型以及讨论其应用。在接下来的几周时间里，斯坦福大学统计学博士毕业的同事Scott Powers将和我一起对该模型进行深入的讨论和解释。

几周之前我提出过一种篮板的概率模型，这种模型是为了更好地描述当一名球员在场上时对于拿到篮板球概率的影响。这个模型基于的假设是当这名球员上场时，其队友和对手是联盟的平均水平，未能进球的距离也已知。这个模型的目的是为了回答以下问题：如果未能进球的篮板球距离已知，当一名球员在场时，这个篮板球成为进攻篮板或者防守篮板的概率各为多少。这个模型的优势在于可以描述一名球员在抢篮板时的间接贡献，可以很好地解释当拉塞尔-维斯布鲁克当打疯了的时候，他的这种富有侵略性的比赛风格为何如此高效。

但是，这个模型的缺点就是未能明确地统计篮板球的直接贡献，也没有说明这种概率是否是由于某些特定球员投失投篮或者抢到篮板而造成的。例如在本模型下，当距篮筐4英尺内的一次篮板球机会发生时，维斯布鲁克比德安德列-乔丹抢到前场篮板的机会还要高2.64%。按理说小乔丹肯定是二者中篮板能力更好的那个，特别是对于近筐篮板而言。但是这个模型当中没有对篮板球直接贡献的描述，篮板的直接贡献也没有反映在计算结果中。

尽管以上的概率模型提供了传统和进阶的篮板球统计数据无法给出的球员对于篮板球的影响能力，但是这个模型还是没法提供在自由球员市场中究竟该以谁为目标。或者说，如果我是老鹰队的管理层，想要摆脱联盟最差前场篮板球队这个帽子的话，究竟该交易谁。

定义个人篮板能力

为了更完善地描绘球员的直接篮板能力，同时补充我的间接概率模型，我设计了一种模型来描述球员的直接篮板能力。为了做到这一点，我将篮板能力拆分为两种特征的能力：

1、位置感 – 描述一名球员获得争抢篮板位置的能力

2、控制力 – 如果一名球员在争抢篮板的位置上，描述这名球员控制到球的能力。

一名球员的总篮板能力是这两种特性的结合。目前来说，这两种特性的统计方法如下所示：

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【图中：（1）位置感 - REB% = （球员抢到的篮板）/（可能的篮板机会）

（2）控制力 - %REB = （球员抢到的篮板）/（球员3.5英尺内出现的篮板机会）】

尽管REB%已经描述了一名球员的篮板球能力，但是这项指标还是没有完全地反映一名球员卡到篮板球位置的频率。这是因为这项统计的分子里只统计了球员抢到篮板的次数。因此，这项统计中未能包含球员卡到位置，但是没拿到篮板的情况。位置感好的话应该能导致更多的篮板，但是球员的卡位能力并不一定需要他抢到这个篮板，这个能力只是影响他能不能出现在该出现的位置上。

作为NBA球员数据统计的一项内容，%REB确实是一种对于球员控制篮板球能力的较好的描述方式。但是需要注意的是，单单这一项数据统计并不能描述一名球员的所有篮板能力，因为这个统计只统计了球员离球近的情况。外线球员的%REB会比内线球员高一些，因为对于两种球员来说，在同样面对自身3.5英尺内的篮板机会时，抢到篮板的概率相对是有差异的。

因此，我调整了目前REB%的计算方式，更好地定义了一名球员的篮板能力，并且将REB%和%REB改为了能够更好理解其含义的描述方式，如下图：

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【图中：（1）篮板卡位能力 - (REB)P% = (球员3.5英尺内出现的篮板机会）/（总篮板机会）

（2）篮板控制能力 - (REB)C% = （球员篮板数）/（球员3.5英尺内出现的篮板机会）】

推而广之，一名球员对于前场篮板的卡位能力可以用ORP%来表示，而对于前场篮板的控制能力可以用ORC%来表示。相对应的对于后场篮板的能力用DRP%和DRC%表示。

关于篮板位置和争抢能力并不是什么新的概念，最早来源于Seth的Chase%和Win%，但是我们在计算方法上有差别，特别是对于卡位百分比的描述不同。为了最小化幸运值和方差等的影响，我将所有的数据都向对应位置的平均值做了回归分析，以期更加精确地描述一名球员与其同位置球员的差异。

更加重要的是，我又对模型深入一步，将这两种能力看作是相互独立的事情。球员必须首先能卡到位置，然后才能尝试控制住球。因此我将球员的总篮板能力定义为：

(REB)T% = (REB)P% x (REB)C%

总体来说，这个模型可以更精确地描述一名球员的篮板球特定方面能力和总能力。本模型的深度很深，可以提供2015-2016赛季球员的大量篮板球相关信息。尽管基于该模型我有很多小课题想要探索，但是时间有限，我主要只研究了一个课题。如果想要探究全部结果和研究数据的话，可以点击这里浏览我的R语言网页应用。

勇士队引进杜兰特的代价

本模型最大的能力之一就是将一名球员的篮板球能力拆解为两个方面，而不仅仅只是一个冷冰冰的数据，单一的数据不能让我们完全了解一名球员的篮板球能力。描述清楚球员的卡位和控球能力优势是非常重要的，因为这两方面如果存在差距的话，其解决方式并不相同。如果球队不能准确断定球员或者是一套阵容的篮板球能力差异的话，想要解决问题就更是天方夜谭了。

从模型的实际应用来看，篮板球能力的拆分可以在球队引入或流失球员时更加容易判断球队篮板球能力的得失。举一个这个休赛期里最被低估的自由球员签约，扎扎-帕楚利亚签约勇士队。为了填补勇士队为了匹配凯文-杜兰特的薪资空间交易走的前场球员（安德鲁-博古特，费斯图斯-埃泽利和马里斯-斯贝茨）的空缺，帕楚利亚来到了勇士队。

回顾2015-2016赛季，勇士队在全联盟的进攻篮板球能力排名第20位。球队对于前场缺少竞争性和控制能力，这在他们输球的场次当中是一个反复出现的主题。在他们常规赛9场败绩当中，有4场是输给了联盟中篮板球能力排名前8的队伍，其中包括活塞队、开拓者队、凯尔特人队和掘金队。在西部决赛当中这一点更为明显，联盟篮板球能力最强的雷霆队已经将勇士队推到了濒临淘汰的边缘。

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（图中：题目为“前场篮板球能力比较：安德鲁-博古特与扎扎-帕楚利亚，2015-2016赛季”）

如模型所示，在卡位方面，勇士队所得到的帕楚利亚是全联盟中最好的进攻篮板手之一。所有球员中排名第四，本位置球员中排名第二，前场篮板卡位能力ORP%高达29.5%。勇士队有了帕楚利亚，就有更大的机会能够抢到前场篮板。相对而言，博古特的前场篮板能力OREB%只有15.6%，排名联盟98位，本位置只能排名第63位。对于勇士队孱弱的前场篮板表现来说，有很大一部分是博古特的锅。

博古特的前场篮板球控制能力极为优秀，这是勇士队用帕楚利亚替换他所必须付出的代价。但是就目前而言，勇士队更需要的是不是控制球的能力，而是前场篮板的机会，帕楚利亚可以马上带来这种机会。球员如果卡到篮板位置的次数更多的话，就会让防守球员更加控制后场篮板。勇士队在输球的场次当中场均要输掉6个后场篮板。总体上来说，帕楚利亚可以明显提升勇士队的前场篮板球天赋，从合同价值和队伍需要提升的能力来说，这笔签约几乎可以确定是勇士队休赛期中除杜兰特之外的最佳签约。

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（图中：本土比较的是入队四人和离队四人的篮板球能力比较，每一栏中第一个百分比是与球员对应位置平均值比较。篮板球能力越高百分比越大，第二个数字是全部球员排名，第三个数字是本位置排名）

然而，为了匹配杜兰特的合同完成交易，博古特不是勇士队唯一离队的球员，哈里森-巴恩斯、埃泽利和斯贝茨都成为了自由球员离队，这四名球员的篮板占了勇士队全部篮板的45%，前场篮板占比更是高达60%。为了填补这四名球员离开后的前场深度空缺，勇士队签下了大卫-韦斯特，续约了安德森-瓦莱乔，以及入队的还有杜兰特。勇士队在损失球员总效率的同时，球队还损失了前场篮板球的这两种能力。不管是卡位能力、控球能力以及总的篮板球能力，勇士队都是把他们前场篮板球最强的一组换成了较弱的一组，而前场篮板球能力是勇士队最为困扰的一个方面。

或许，这里面最大的损失来源于埃泽利的离队，因为他是联盟中最好的篮板手之一，特别是对于前场篮板卡位能力和整体篮板能力来说。埃泽利的前场篮板卡位能力ORP%达到了29.4%，表现比帕楚利亚在卡位能力上还要好一些【译者注：原文如此】，这一能力是勇士队在前场篮板球方面最应该提升的。对比勇士队由于未能提供巴恩斯的高价合同而让巴恩斯离队来说，埃泽利与开拓者队签下的合约就较为合适，两年1600万美元，对于他强大的前场篮板球能力来说，这个价钱简直物超所值。假设勇士队依然签下帕楚利亚的话，如果能优先续约埃泽利，不仅仅能给替补阵容提供前场篮板球能力，而且还能让勇士队以仅仅一年1100万美元的价格就能得到两名前场篮板高手。

尽管勇士队下个赛季即将成为NBA历史上从未出现过的投篮能力最强的球队，但是也不是说他们就不会投丢。按照期望来说，他们如果投篮手感不好的话，一场比赛中命中率可能只有41%，三分球命中率只有33%。对于一支严重依赖外线投篮的球队来说，如果投篮不进，由于勇士队的前场篮板能力孱弱，他们不会有大量有保证的二次进攻机会，特别是他们如今最能依靠的球员无法创造二次进攻威胁。当打入季后赛的时候，比赛节奏变慢，身体对抗加强，就像骑士队在总决赛中一样，勇士队投篮压力更大，出手更难，篮板球的机会增多。而但他们又没有办法控制住前场篮板，特别是面对篮板球能力强的球队的时候。

杜兰特在进攻端为勇士提供了另一件武器的同时，他的签约对勇士队阵容的影响即使不说是让勇士队更难挺过手感不好的比赛，也得说是对这一点没有什么改善。尽管对于赢得2017年总冠军的任务来说，这不是什么致命性的问题，但是缺乏前场篮板球能力这一点，将成为他们前进路途中明显的障碍。

译文：http://t.cn/RcvgpL9

译者：暮光之锤

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