5 мин.

NHL. Альтернативный взгляд на привычную статистику

44

Привет, дорогие друзья. На дворе глубокое межсезонье, вот уже миновали драфт и открытие рынка свободных агентов, клубы провели сборы для своих новобранцев и старых проспектов. Сайт NHL.com начинает нас баловать статьями в духе “Межсезонье. Фентези-хоккей рейтинг топ-200”, скрашивая томные летние вечера любителей фентези и хоккея в частности. И нашему блогу кажется, что самое время поднять какую-нибудь спорную тему, например, тему вторых передач (они же secondary assists, они же подсосы).

Совсем недавно команда нашего блога наткнулась на интересную статью 2011 года по этой теме - ссылка. Сейчас я представлю вам её вольный перевод приправленный щепоткой собственных мылей.

Далее primary assists будут именоваться A1, secondary assists - A2.

Скорринг для чайников: выбросьте A2 в форточку!

Думаю, многие любители хоккея в своё время задавались вопросом: какого чёрта, мы уравниваем A2 показатель с A1, а что ещё более жутко с забитыми шайбами? Но потом мы сами для себя находим этому оправдание: начинаем петь о том, что шайбы то и вовсе бывают мусорными, залетевшими после случайных рикошетов, чего и говорить о каких-то передачах. При этом, зачастую, ключевым элементом успешной атаки становится именно эта удачная, мастерская, талантливая, сверхточная передача от защитника из-за своих ворот в среднюю зону, которая в последствие была записана в статистику как A2.

Вот пример хорошей передачи, ставшей ценным вкладом при реализации атаки. Ван Римсдайк вовремя находит передачей набегающего и абсолютно открытого Киммо Тиммонена.

И обратная ситуация, когда A2 от Вилле Лейно не отражает какого-то конкретного навыка в его игре, но позволяет ему набить себе лишнюю цену на рынке.

Остановимся на этих двух примерах, 2 стороны могут бесконечно перебрасываться подобными роликами, но мы ни на йоту не приблизимся к ответу на главный вопрос: отражает ли показатель A2 хотя бы частично талант игрока?

Давайте подойдём в вопросу со стороны царицы наук, не зря же у нас слово smart в название блога затесалось. Проведём следующий анализ: рассмотрим как показатели G, A1 и A2 конкретного игрока изменяются от года к году. Мы ожидаем, что результаты игрока в следующем сезоне хоть частично зависят от результатов в текущем. Если это так, то мы найдём корреляцию между результатами игрока.

Мы не способны откинуть все случайные источники колебаний, будь то банальная удача при реализации момента, старение игрока, травмы, смены партнёров по звену, но попробуем отбросить то, что в наших силах. Введём следующие условия:

  • Как и при анализе продвинутой статистики, будем брать в расчёт только игру в равных составах, никаких очков заработанных при реализации численного преимущества;

  • Игроки имеют различное игровое время, будем использовать статистику приведённую к  60 минутами игрового времени (продуктивность игрока за 60 минут его нахождения на поле);

  • Будут сравниваться только сезоны, где игрок провёл по крайней мере 60 матчей. (При рассчётах используется только статистика сезонов с 07-08 по 09-10. Введение всех  ограничений оставляет для анализа 460 точек данных.)

Все это должно снизить погрешности расчётов. Давайте перейдём непосредственно к числам. Первое, чему мы не без оснований уделяем наибольшее влияние, это забитые шайбы. Посмотрим, что цифры скажут о колебаниях по данному показателю:

goals

Ось X - количество шайб игрока в первый сезон на 60 минут игрового времени.

Ось Y - количество шайб игрока во второй сезон на 60 минут игрового времени.

Теперь наш мозг откалиброван, мы знаем коэффициент корреляции (R^2 = 0.22) для голов, будем отталкиваться от этого. Колебания на самом деле небольшие, мы все верим, что забивать шайбы это большой талант.

Далее, посмотрим, какой результат нам даст подобный анализ для показателя A1.

primary

Коэффициент корреляции упал до 0.18, чуть ниже чем для забитых шайб, но зависимость всё ещё сохраняется. Те парни, что забивают много шайб и раздают передачи A1, вероятно, имеют отличный шанс повторить это и в последующем сезоне. Но окончательные выводы делать рано, все эти цифры всё ещё могут ничего не значить, необходимо провести анализ для показателя A2.

secondary

Мы наблюдаем резкое падение коэффициента корреляции в сравнении с предыдущими показателями (R^2=0.05). Если таланты игрока значительно влияют на стабильность его показателей G и A1, то в случае с A2 более весомую роль играет лишь воля случая.

Сделаем ещё одно уточнение к анализу. Посмотрим, что скажут цифры, если игрок в межсезонье сменил команду. Узнаем насколько эта статистика связана с партнёрами. Сначала посмотрим для A1:

primary

Выборка стала заметно меньше, но коэффициент изменился незначительно, будто бы не было никакой смены команд. Можем сделать вывод, что в большей степени всё зависит от способностей самого игрока.

Далее, вернёмся к А2:

sec

Как мы видим, при смене команды теряется всякая зависимость по показателю A2.

Подведём итог

Можем сделать вывод, что по крайней мере для форвардов, показатель А2 не является отражением их игрового таланта. Слишком большой элемент случайности, слишком много шума в этой статистике. Хорошей новостью является то, что многие результативные моменты попросту не имеют вторых передач, снижая тем самым их влияние на конечную статистику игровых очков.

Что и говорить, лично я и раньше при анализа старался опускать A2, доверяясь больше первичному скоррингу.

PS. В дополнении ссылка на ещё один небольшой разбор того, что раньше и “небо было зеленее”, о том как менялся хоккей статистически.

logoНХЛ