投稿者「stardamire」のアーカイブ

(後編)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた

(前編)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた
(後編)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた
(結果)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた
(比較)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた


(前編)
1、リーグ&チーム&プレイヤーのベーシックスタッツの算出
2、uPERの算出

(後編)
3、aPERの算出
4、PERの算出

uPERまで計算した残りの作業です。

【3、aPERの算出】

aPERとは、adjusted PERのことでuPERからペース調整した値となります。
PERとは別物ですのでご注意ください!

〇Poss(前提計算1)

Poss = team_FGA + 0.44 × team_FTA + team_TOV – team_OREB
攻撃回数であるPoss(ポゼッション)を算出します。
一般的なポゼッションの計算方法は、シュート本数+フリースロー×0.44+ターンオーバー数です。
aPERの場合は、これにオフェンスリバウンドの数を減らす計算方法を取られています。
基本的には、OREBを減算するタイプのPOSSは嫌いですが、aPER算出の場合に限り、凄くありがたいです!
B3lg Poss:79.114
岩手Poss:76.297
埼玉Poss:79.243
A千葉Poss:77.039
八王子Poss:78.337
品川Poss:79.569
横浜EX Poss:77.648

(前編)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた

(前編)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた
(後編)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた
(結果)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた
(比較)B3(2021-22シーズン)選手のPERを算出してみた


B3のPERのデータってどこにもないですよね?(あるのかな?)
なので、PERにチャレンジしました!
2021-22シーズンを対象にB3の全選手で計算してみます。
ちなみにB1ではRealGMというサイトでPERを確認できます。
また、PERを解説しているサイトが複数ありますが説明を間違えている場合が多いです。
間違えているサイトはPERの説明なのにuPERの計算式しか書いてない場合や、順序を考慮せずに計算式だけを記載しています。
実際に一度算出してみないと、正しい計算式を理解できないと思います。
私が今回算出してみて、一番参考にさせて頂いたサイトは下記でした。
参考サイト:Basketball-Reference

【PERとは】

PERとは、Plyaer Efficiency Ratingの略称で、直訳すると「選手の効率の格付け」となります。
ジョン・ホリンジャー(John Hollinger)氏が確立しました。

従来のEFFとの大きな違いとしては下記です。
・プレイタイムやペースが考慮されている。
・スタッツの種類に応じて、評価を変えている。(例、アシストは2/3点等)
・リーグ平均、チーム平均なども関わってくる。
・ファウルが減算評価されている。(EFFではファウルはニュートラルである)
・15.0が基準となっている。(EFFには基準値がない)

【計算方法の手順】

計算式は下記です。

少し複雑なので、手順を追って解説します。

(前編)
1、リーグ&チーム&プレイヤーのベーシックスタッツの算出
2、uPERの算出

(後編)
3、aPERの算出
4、PERの算出

【1、リーグ&チーム&プレイヤーのベーシックスタッツの算出】

まずは、リーグ平均、チーム平均、プレイヤー平均のスタッツを算出する必要があります。
B3においては公式サイトで合計(トータル)は出てますが、平均(アベレージ)が算出されていません。…

ターンオーバー考察(2022.05.28)

ターンオーバー考察(2016.08.09)という記事がありますが、
6年も経ったので、自チームに特化して再考察したいと思います。

【ターンオーバーのデーター&目標】

当チームのターンオーバー目標は10個/試合(8分ゲームなら8個)です。
ハーフで5個、クォーターで2.5個、4分で1個の計算となります。

GOEMONのデータ上は下記となっております。
10.0個/目標
17.1個/全試合
16.5個/直近25試合
14.2個/Wリーグ平均

16.5個を10個にするためには約40%削減する必要があります。
ハドルのおかげでターンオーバーの映像が手に入ったので、確認できた337個を分類化してみました。

【ターンオーバーの分類化】

合計:337個(100.00%)
A、ドリブル:47個(13.95%)
B、パス:240個(71.22%)
C、保持:19個(5.64%)
D、バイオレーション:25個(7.42%)
F、オフェンスファウル:6個(1.78%)

3回に2回以上はパスのターンオーバーだと思っていたので、大体想定通りの割合でした。
その他の項目で言えば、オフェンスファウルが少なすぎます。
25試合に対して6個しかないのは、グレーゾーンを攻めなさすぎですね。
オフェンスファウルは、1試合に1個は欲しいと思います。
話を戻して、40%削減するとなると、やはりパスの改善が必要となります。

【なぜパスのターンオーバーが多いか?】

完全な主観ですが、パスのターンオーバーが多い理由は下記と想像しております。
1、パッサーのスキル
2、レシーバーのスキル
3、パッサーとレシーバーのコミュニケーション

例えば、ドリブルであればドリブラーのスキルという項目になります。
対してパスは上記の3つのスキルが必要となり、単純にドリブルの3倍のリスクが顕在すると考えています。

あとは単純にアウトサイドからペイントにボールをタッチさせるのが、ドリブルよりもパスの方が圧倒的に割合が多い(つまりチャレンジの分母がパスの方が多い)のも理由だとは思います。

【ターンオーバーの小分類化】

さらに細かく分類化しました。
A-1、ドリブルキャリー:フロントコートまで運ぶドリブルミス。
A-2、ドライブ:アウトサイドからペイントに向かうドリブルミス。
A-3、その他ドリブル:リトリート(下がる)や、キープなどのドリブルミス。
B-1、パスキャリー:フロントコートまで運ぶパスミス。
B-2、ポストフィード:ボールをポストアップしているインサイドにいれるパスミス(アウトサイド・イン)。