從林書豪當前數據看未來

本文介紹測量 NBA 球員能力的各種指標,包括:NBA EFF, NBA PIE, CBS Ratings, ESPN PER, Head2Head Finder, NBA Start/Sit Tool, 球員位置理想型指標,以及統雄老師建議的質的觀察指標。

這些指標對林書豪產生不同的評價,以及為何不同。


林書豪當前是指2014年2月,他至2014年1月的先發與替補數據表,如附圖。

林書豪至2014年1月的先發與替補數據表


NBA.com/stats NBA 統計與指標

NBA的資料庫鉅細靡遺,建有專門網站 NBA.com/stats,列有各球員統計的單項長期數據。

一般人還是習慣看「得分」單項。

林書豪當前約在70名左右,在30隊,360名球員中,尚可屬前段班。

綜合指標:NBA Efficiency 效率指標

但對球員的評鑑最好還是有「綜合指標」,NBA在2013年前,長期以來有 Efficiency, EFF (效率)指標,這是建築在「總加量表」理論,將各項攻守數據給予加權-即係數,常為1或0.5-再加減乘除的指標。

進階指標:NBA PIE 貢獻度指標

而 NBA 自2013-2014 球季起,改推 NBA Advanced Stats 進階統計觀念,其實就是再增加4個測量項目,進一步擴充球員攻守的測量項目,項目數已超過100項,等於增加了量表規模與可能提升信度

加入原 EFF 的計算公式,再調整進化為 Player Impact Estimate (PIE),直譯是「球員影響力估計值」,但據縮寫 PIE 譯為「貢獻度指標」可能更好。其計算公式使用了24個項目,計算如下:

NBA PIE 貢獻度指標

NBA 對 PIE 值的建議是:" A team that achieves more than 50% is likely to be a winning team. A player that achieves more than 10% is likely to be better than the average player." 亦即團隊 PIE 超過 50% 似屬領先群,而球員 PIE 超過 50% 似屬貢獻度超越平均值。

林書豪當前約在 10% 以上,應可視為水準以上。

當前有 2 位在林書豪前後入行,非美國籍的NBA狀元,2006年狀元 Andrea Bargnani,PIE 8.9%,2013年狀元 Anthony Bennett,PIE 只有 0.6%。

值得注意的是,大名鼎鼎的雷霆 Westbrook 本季每場平均得分19 籃板3.5 助攻3.8,但 PIE 只有 5.7% ,而公牛 Derrick Rose 更只有 4.5%;反而大家可能沒有太注意的勇士Stephen Curry,倒有 15.8%。

這就是 PIE 強調「效率」的結果,以下與其他評量方法比較,將可看出,是對像林書豪這種球員,較落實的評鑑。


行為統計‧保守統計的思想與方法

球員表現是一種行為統計,測量與預測均不容易。NBA 應有鑑於此,採用的是保守統計的思想與方法,反映在:量表的刻度上。統雄老師註:或許 NBA 並沒有「保守統計的思想」,但在經驗中的謹慎,不自覺的出現「保守統計的方法」。

忙了半天的綜合性NBA PIE 貢獻度指標,最後卻只有 2 個刻度:團隊的「前或後」、球員的「上或下」。等於全體學生參加聯考,共考24科,但放榜時,成績只有 2 個等第。

這種「極大區間預測」方法,等於擴大可容忍誤差,減少預測錯誤,但也近等於沒有預測。

又,統雄老師發現,2014年2月,以上的 PIE 公式,已從NBA 官網上移除了,但 PIE 值還在,可能暗示 PIE 公式還會修改。

NBA 統計新版‧資料庫棒_介面不便

NBA.com/stats 的 2013-14 大改版,同時將資料收錄向前延展至1946年,實在是難得的免費資料庫。但新版在「當前」的介面、查詢、與比較方式,反而變得很不直接。

在很多人可能有興趣的「2 隊員PK」比較,NBA`舊版反而容易,新版變成要手動輸入名字,不是深度球迷很難用。不如 basketball-reference.com 的 Head2Head Finder,或.fantasysp.com 的 NBA Start/Sit Tool

後端豐富,前端不彰,這也是有些觀察者的共同看法。


CBSSports.com NBA Player Ratings

哥倫比亞 NBA 排行榜

美國哥倫比亞電視網CBS,也有著名的運動網站 cbssports.com,提供NBA球員排行榜

這個排行榜比較像NBA改版前的設計,以較少的項目,建立自訂公式「總加量表」形式、100分刻度、每週動態累積的排行榜。

林書豪約得 57.33 分,在全體球員排名約124;在「控球後衛」排名約28。在這個排行榜上,林書豪就掉到後段班去了。

這個排行榜在前 20 名與NBA PIE 相差不大,但20 名以下差別就很大了。這說明了測量理論的重點:

1. 在強隊、對明星級球員,不論公式怎麼計算、量表是簡是繁,對前5%(單尾2個標準差外)球員排名的影響都不大。以下的球員的排名,其實就因量表設計而異。

2. 理由:強隊數據一定領先,而明星球員一定占發揮資源優勢(也是貢獻比例),不論怎麼排,評分一定較高。但非明星球員就有發揮資源平等、環境生態的問題,也就是「質」的影響因素。

NBA 的 PIE,是以增加細項目,以提升區別力與信度,可以說較CBS排行榜適當。


ESPN Hollinger NBA Player PER

ESPN 球員效率指標 PER

專業體育頻道 ESPN,提出 Player Efficiency Rating (PER) 球員效率指標,也是一種自訂公式,不過表現的方式,類似統計以平均數為中心的方式,以 15.0 為平均數,最高31.09,最低2.67。而加權方式,也採用了許多獨特的係數。

林書豪 PER 約得 15.18,在全體球員排名約130;在「控球後衛」排名約 30。如果單純以在排行看,林書豪的名次比 CBS 排行榜還落後幾名。但 ESPN 是比平均值的區間比較方式,則林書豪在 PER 上是剛好在中等普普。

這個指標再次印證,在20名之內,和NBA, CBS 還相近,20名之後,就不一致了。


觀察者評鑑‧球員位置理想型指標法

Observer Method. Ideal Types of Positions

還有許多運動網站,主要只提供各單項數據,但佐以許多球評、球迷的討論,甚至球探或記者的內幕消息,或可稱為觀察者評鑑法,如 bleacherreport.combothteamsplayedhard.net ...,與各社交網站的專題社團、部落格等,或可總稱為觀察者評鑑。

有一種球迷會使用的理想型指標法,如:一位理想的控球後衛的場均門檻數據是:14分、5助攻,含1次 3 分球,加1次抄截。

這並非一個輕鬆的指標,在2012-13 球季,能夠達到前2個標準以上的只有28人,依得分序是:LeBron James, Kobe Bryant, Rajon Rondo, Chris Paul, Deron Williams, Russell Westbrook, Tony Parker, James Harden, Kemba Walker, Greivis Vasquez, Jrue Holiday, Ty Lawson, Steph Curry, Monta Ellis, Goran Dragic, Brandon Jennings, Andre Miller, Jarrett Jack, Andre Iguodala, Jeff Teague, Mike Conley, Damian Lillard, Jameer Nelson, Ricky Rubio, Jose Calderon, Darren Collison, Jeremy Lin(林書豪)and Kyle Lowry。

如果 4 項標準全部達到,名單要再驟減為19人,依3分序是:LeBron James, Chris Paul, Deron Williams, Russell Westbrook, James Harden, Kobe Bryant, Monta Ellis, Steph Curry, Ty Lawson, Mike Conley, Goran Dragic, Jrue Holiday, Kemba Walker, Kyle Lowry, Brandon Jennings, Andre Iguodala, Jameer Nelson, Jeremy Lin(林書豪) and Jeff Teague。

當以「全能控球」為指標時,林書豪可以排入只有19名的前段班。


Multivariate Modeling and Forecasting 

NBA 多變項模型與預測

當前也有一些線上統計網站如 DTREG,提供 NBA 的多變項模型與預測工具。

這固然是個有趣的方向,但多變項模型建構,仍存在基礎知識論的問題,尚待深思。


質的測量‧統雄觀察

在以上依據純攻守數據、即純量化的測量方法上,不同的測量項目與加權,對前 5% 的球員信度很高。但對絕大多數、尤其像對林書豪的測量,評價差異就很大,更遑論對他的向前預測了。

所以,在「量的測量」外,還有「質的測量」,亦即事件-含環境、生態…的准量化方法,包括:團隊面(教練風格合作關係求勝信念)、個人人格面(全能能力情緒控制)。

綜合各種 NBA 數據,與「質的測量」統雄老師的觀察如下。

在100 的量表刻度下,林書豪作為後衛,有80,但作為「控球後衛」,只有 79。

林書豪當前在先發時,得分14.3,助攻 4.8,這不應該是他的極限。

林書豪會傳球,但我們注意到,他最近一年多,全力加強得分,助攻下滑,同時為了減少失誤,也減少了具冒險性的傳球。

得分是NBA 球員最重要的形象,是所謂的「王道」,所以自私球員輩出,Westbrook 、Derrick Rose 的 PIE 再低,不減損他們的鋒頭。林書豪必須以得分為先,也是社會相信的壓力使然。

林書豪當前的實力,「應該」可以達成得分10+,助攻 8+,這樣我就給他穩定的85。

在 PIE, EFF,與球迷長期的認知中,1助攻﹦1得分,為何我建議林書豪得分-5,助攻 +3,就傳統公式看起來是減分,我卻把他評分從 79,提升為85 呢?

因為以上1 比1 的公式,是一種主觀的加權,應該在資料庫中,驗證其是否是真正的權數。

"助攻多的球隊,贏球機率高"理論待驗證

在我的觀察中,助攻多的球隊,表示球員得分相對容易,相對球隊較易贏球。而球員相信有人會把球及時傳給自己輕鬆得分,打來會更有自信、心情更從容、更形成團隊會贏球的良性循環。這就是助攻在「質」的影響力。
「助攻多的球隊,贏球機率高」這個理論的個案觀察是有的,但就歷史資料是否成立,我非常想請位研究生分析檢驗。 

助攻是自變項?還是應變項?

但即使發現「助攻多的球隊,贏球機率高」,這也只是個「相關理論」而不是「因果理論」,也就是「助攻多」可能是「應變項」而不是「自變項」。
不論得分、籃板、抄截、打火鍋,都可以靠個人獨立完成,只有「助攻」必需靠團隊完成,甚至是團隊的環境生態潛移默化而成。
「助攻」其實是「團隊內小社會相信」的應變項。
這也是球隊發展不能純以攻守數據評價與預測,更需要從「人類行為」角度研究的原因。

助攻和得分一樣,都必須持球在手,所以我對林書豪的建議,並非「凌空發展」,而是在現況可控制的事實中調整,只是把 3次「出手」,改為「傳球」而已。

助攻和自己得分,都是獲得2分,對團隊的貢獻完全相同。

最好的得分手,平均命中率也難達到  50%,而助攻表示 100% 命中,還有前述提到的輕鬆、信心、團隊…等質的效益。

傳統認為1助攻等於1得分,而我認為可相等2-3得分。

所以我建議,林書豪在持球機率不變下,從得分15,助攻5,變成得分10+,助攻 8+,反而站穩前段班,可能給隊友更多信心,可能更可提升在隊上的地位、從而可能獲得更多表現資源、更提升貢獻數據。


我將在下文「林書豪 2014-15 展望:短期求轉隊‧長期求冠軍」討論如何從歷史數據預測未來,林書豪的發展可能性與弱點,以及統計是否幫助運動競爭取勝?

林書豪奪冠可能的前提是,他必須先發、控球、有持球與指揮權,而且,最好在大城,去落杉磯湖人,是統雄老師最看好的落點。

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