Estadísticas del Básquetbol

"WAGES OF WINS", Algoritmo Explicado

The Wages of Wins: Taking Measure of the Many Myths in Modern Sport - El Salario de las Victorias:, Midiendo muchos de los Mitos en el Deporte Moderno -: es un libro escrito por tres economistas —David Berri, Martin Schmidt, y Stacey Brook— quienes han logrado un algoritmo para establecer el valor de los jugadores profesionales de baloncesto, utilizando métodos econométricos para evaluar objetivamente las estadísticas del baloncesto en términos de su impacto en las victorias de sus equipos. La teoría básica de los autores es que las mediciones de la eficiencia del jugador son mejores herramientas para evaluar jugadores que las estadísticas como por ejemplo "puntos por partido". Desde el momento en que los equipos tienen un número similar de posesiones en una contienda de baloncesto, el equipo que mejor haga uso de esas posesiones sera muy posiblemente el vencedor. Perdiendo el balón sin convertir es "malo," mientras que convirtiendo una posesión en puntos es "bueno." Los autores hicieron la regresión de nueve estadísticas para encontrar su impacto en las victorias. He aquí una simplificación de sus conclusiones y hallazgos.

"Buenas" estadísticas: Cada punto, rebote, y recupero de balón tienen relativamente igual impacto en las victorias. Ellos son casi el doble más importantes que cada bloqueo y asistencia. Entonces, para cuantificar las estadísticas positivas, aquí hay una simple fórmulas: puntos + rebotes + recuperos + 1/2 (bloqueos) + 1/2 (asistencias)

"Malas" estadísticas: lanzamientos intentados de campo y pérdidas de balón tienen igual impacto negativo en las victorias. Ellos son el doble tan malos como los tiros libres intentados y las faltas personales. Y aquí está la fórmula simple para las estadísticas "malas": lanzamientos intentados de campo + 1/2 (tiros libres intentados) + pérdidas de balón + 1/2 (faltas personales)

Poniendo todo junto obtenemos lo que los autores llaman un "Win Score - Resultado de la Victoria":

Puntos + Rebotes + Recuperos + 1/2 (bloqueos) + 1/2 (asistencias) - lanzamientos intentados de campo - 1/2 (tiros libres intentados) - pérdidas de balón - 1/2 (faltas personales)

El "Win Score" prueba ser un excelente método para comparar jugadores que juegan en la misma posición. Pero desde el momento en que los pivotes y los ala-pivotes tienen a obtener promedios más altos que los bases y escoltas, se hace necesario la aplicación de ajustes cuando se comparan ambos tipos de jugadores. Leer más...

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