Для анализа игр. Krossover.com
igko
Предлагается для ознакомления разработка в помощь баскетбольным тренерам, агентам и скаутам. А именно: нарезка баскетбольных игр по владениям команд, с классификацией происходящего в каждом игровом эпизоде (потеря, точный бросок, промах и т.п.) с указанием действующих лиц, для последующего их анализа тренерским штабом и доведения до игроков или других тренеров.

Возможности платформы:
- фильтры по игрокам, четвертям, техническим действиям, некоторым тактическим, выносы из-за боковой, лицевой, быстрые отрывы и др.;
- расширенная статистика игроков и команд;
- карта бросков с привязкой к видеоэпизоду;
- наложение на видео указаний/замечаний в виде графических знаков, а также текста (telestration);
- оперативный обмен информацией;
- доступ из любого места, где есть интернет;
- круглосуточная техническая поддержка.

Можно бесплатно протестировать работу системы на собственном примере (для этого необходимо просто зарегистрироваться, дать информацию о командах и загрузить своё видео игры).
 
Более подробно с программой можно ознакомиться здесь http://www.krossover.com/basketball.php
На этой странице, справа, расположены ссылки, по которым можно:
1. посмотреть демо-материал (ссылка под Explore our product).
2. посмотреть демо-пример "нарезанной" игры (ссылки под Use our product)

Для работы лучше всего использовать Гугл Хром.

В настоящее время использование платформы стало более чем доступно в виду изменения ценовой политики (http://www.krossover.com/pricing-basketball.php).

Очевидно, что данный продукт будет полезен и поможет в более тщательном анализе собственных игр, подготовке к будущим соперникам, тренировочном процессе и оперативном обмене информацией.
krossover_315x180Ad_0001_Version2

Словения - Литва
igko
Словенцы не смогли сбить темп испанцев, даже наоборот - испанцы имели на 1,8 владения больше среднего значения предыдущих матчей, плюс атаковали с плохим процентом, а потому шансов у них не было и проигрыш их закономерен. Держались (более того уверенно лидировали) только когда летело.

Литовцы же приняли навязываемый соперником нужный ему, медленный, темп, а потому сил на концовку у македонцев хватило. Литва имела на 5,4 владения меньше среднего значения предыдущих матчей. Ну и как предсказывалось штрафные (их количество и качесто пробития) стали в итоге значительным фактором. Литва - 5/8 (62,5%), Македония - 16/21 (76,2%). Тут и гипотетическое, если бы Литва забила 100%, то выиграла и просто разница в 11 очков.

Итак, сегодняшний дневной матч Словения - Литва.
Анализ показывает, что в этом поединке ключевые роли будут играть эффективный процент попадания и подборы в нападении. Причем процент попадания всё-таки будет более весомым фактором... раза в два. :)

Продолжение следует...

Пятерки для атаки.
igko
Итак, это выкладки, которые в зависимости от сочетания показывают максимальную эффективность пятерки в набирании очков при условии правильного распределения "огневой мощи" по игрокам. Перебраны на мой взгляд наиболее вероятные варианты пятерок. Но, возможно какие-то и упущены. Не включал ни в одну из пятерок Шабалкина и Хвостова, уж больно мало они играли.

Расчет идет не от количества совершенных бросков, а от TS% - true shooting percentage (мера, показывающая эффективность бросков, учитывающая и броски с игры, и штрафные).


Xi opt - оптимальный процент бросков относительно партнеров по команде в том или ином сочетании; в сумме среди 5 игроков, естественно равен единице (100%).
F opt - сумма - максимальная эффективность пятерки (никак не связана с конкретным числом очков).






Конкретные выводы делать не стоит, т.к. в виду малого количества статистической информации (всего-то 8 игр),
выкладки получились не совсем корректными, в частности с Воронцевичем и Хряпой. Но в общем ситуацию показывают нормально.
Наилучшие сочетания для атаки у нас, при соответствующем подходе:
Мозгов - Хряпа - Кириленко - Фридзон - Быков;
Мозгов - Антонов - Кириленко - Фридзон - Швед.
Чуть хуже:
Антонов - Хряпа - Кириленко - Фридзон - Быков;
Мозгов - Хряпа - Кириленко - Фридзон - Швед;
Мозгов - Антонов - Хряпа - Фридзон -Швед;
Мозгов - Кириленко - Моня - Фридзон - Швед;
Мозгов - Антонов - Моня - Фридзон - Швед.
Видно, что интересно было бы попробовать сочетание больших "Мозгов - Антонов" и, что Фридзон просто не заменим :)

Продожение следует...

Перед четвертьфиналами.
igko
Команды из группы, где выступала сборная России на втором этапе, играют в более медленный баскетбол (в среднем на 3,8 владения меньше за игру), чем команды из параллельной группы. Связано это с большим упором на оборону, что и подтверждают счета матчей и рейтинги игры в защите. По рейтингу россияне пока занимают второе место после испанцев, опережая литовцев. Достигнуто это благодаря отличной игре в защите. Посмотрим как она будет работать против соперников, обладающих более солидными атакующими кадрами.

Итак, проведя анализ по четырем факторам четвертьфинальных пар и не принимая во внимание судейские ошибки и травмы, попрогнозируем:

1. Испания - Словения.
У испанцев, пожалуй, сильнейшая высокорослая линия чемпионата, а потому, хоть словенцы и обладают лучшим показателем подбираемости в нападении, возможно, что количество их подборов в атаке сократится. В данной игре шансы на выигрыш у сборной Словении появятся только в случае, если они поднимут свой процент попадания.

2. Македония - Литва. В данной игре решающую роль сыграют штрафные броски. Их количество и процент реализации у каждой из команд. Отдам преимущество Литве, в виду их домашнего выступления.

3. Франция - Греция. Хотя Франция и выглядит явным фаворитом, но шансы у греков будут, если они сыграют аккуратно и минимизируют количество потерь, сохранив при этом свой процент попадания с игры (даже в случае, если он будет немного хуже чем у французов). В случае равенства или примерно одинакового количества потерь на первый план выйдет процент попадания.

4. Россия - Сербия. Реальные проблемы у россиян могут возникнуть, если нас часто будут ставить на линию штрафных, а наша команда будет демонстрировать, как она уже не раз делала на этом чемпионате, низкий уровень их пробития.

Продолжение следует...


Matchup Probabilities
igko
из работ Дина Оливера (Dean Oliver)

Метод, позволяющий определить каковы шансы у команды А, с процентом выигрышей Х, победить команду В, с процентом выигрышей Y. Он (метод) может быть модифицирован путем учета каких-либо других факторов, например, преимущество своей площадки. (Всё это пришло из Baseball Abstracts Билла Джеймса).

Итак, если у нас, из информации, есть только соотношение побед и поражений, формула будет выглядеть следующим образом:

Win%A_B = [Win%A*(1-Win%B)]/[Win%A*(1-Win%B)+(1-Win%A)*Win%B],

где Win%A_B - шанс команды А победить команду В, Win%A - процент выигранных матчей в лиге команды А, Win%B - процент выигранных матчей в лиге команды В.

Если у нас есть статистика о преимуществе своей площадки, то формула примет следующий вид:

Win%A_B = [Win%A*(1-Win%B)*Win%H]/[Win%A*(1-Win%B)*Win%H+(1-Win%A)* Win%B*(1-Win%H)],

где Win%H - процент выигранных матчей в лиге хозяевами.

К примеру, одна команда имеет соотношение 8-2, их соперник 5-5. Win%H составляет 60%.
Если мы игнорируем преимущество своей площадки, то получаем (0.8)*(1-0.5)/[0.8*(1-0.5)+ (1-0.8)*0.5]=0.8 или 80%, это означает, что шансы на победу у команды с соотношение 8-2 составляют 80%. Если преимущество площадки не игнорируется, то получаем (0.8)*(1-0.5)*(0.6)/[0.8*(1-0.5)*0.6+(1-0.8)*0.5*(1-0.6)]=0.857 или 85.7%.
А, если, к примеру, у команды, играющей дома показатель выигранных матчей - 50%, а у гостевой - 75%, а по лиге домашние команды побеждали в 75% матчей, то без учета преимущества своей площадки шансы на победу домашней команды будут 25%, а с учетом преимущества своей площадки - 50%.

Продолжение следует...


Trade Value
igko
из работ Дина Оливера (Dean Oliver)

Формула Trade Value для отдельного ирока:

Trade Value= (AV-Y)^2*(Y+1)*AV/190 + AV*Y^2/13,

в которой Y= 27-0.75*Age - представляет собой оценку количества сезонов до завершения карьеры и всегда предполагается, по меньшей мере полтора года (начиная с 34 лет),

а приблизительная ценность вычисляется по формуле:

AV = Credits^(3/4)/21, где Credits= PTS+REB+AST+STL+BLK-FG MISSED-FT MISSED-TO.

Совокупность Trade Value может быть хорошим индикатором будущего успеха команды, поскольку принимает во внимание как возраст, так и "производительность" игрока.

Вот пример расчета для Локомотива-Кубань (сезон 2010-2011)



Продолжение следует...

Win Share
igko
Вариант оценки вклада игрока в победу команды предложенный Джастином Кубатко (Justin Kubatko) разработчиком и администратором сайта www.Basketball-Reference.com и названный Win Share (доля участия в победе). Данная система основана на предложенной ранее Биллом Джеймсом (Bill James) системе оценки игроков в бейсболе.

Алгоритм довольно прост: рассчитывается вклад в нападении ( offensive win shares ) и вклад в защите (defensive win shares), а затем оба показателя суммируются.
Сам расчет можно посмотреть здесь.

Продолжение следует...

Об оценке 4 факторов.
igko
использовалась книга Mathletics (Wayne L. Winston)

Как можно оценить и какую ещё информацию можно почерпнуть из 4 факторов ?

Для примера возьмем данные по регулярному сезон НБА 2010-11.



Интересная вещь, но эти факторы между собой практически некоррелируют. Т.е нет линейной зависимости (чем ближе значение к 1 или к  -1, тем зависимость сильнее и наоборот, если значение близко к 0, то линейной зависимости - нет).

 

Рассмотрим две самых больших (по абсолютному значению) взаимосвязи:

1) -0,606 - связь между eFG% соперника и подборами в защите. Это означает, что при подъёме процента атаки соперника имеется тенденция у защищающейся команды становиться слабоподбирающей под своим щитом. Это имеет право на существование, т.к., если команда не подбирает после промахов соперника, те, в свою очередь, могут иметь много попыток из под щита, к примеру высокопроцентных бросков сверху.
2) -0,41 - связь между собственным eFG% и подборами в нападении. Это означает, что при увеличении процента попадания атакующей команды имеется тенденция к худшей работе на чужом щите. В нашем случае этот феномен иллюстрирует Бостон (6-ой по проценту и 30-ый по подборам).

Итак, как можно оценить относительную важность этих показаетелей?
Воспользуемся регрессией.
Введем следующие перменные:
1) eFG% - opp eFG% ;
2) TOV% - opp TOV% ;
3) ORB% - DRB% ;
4) FT/FGA - opp FT/FGA.



Результат:
количество побед = 52,35 + 421,82(eFG% - opp eFG%) - 274,92(TOV% - opp TOV%) + 23,92(ORB% - DRB%) + 17,74(FT/FGA - opp FT/FGA)
Коэффициент корреляции 0,92, говорит о тесной линейной связи и означает, что эти четыре независимых переменных объясняют 92% отклонений от нормальной величины побед.
Стандартная погрешность 3,93 говорит о том, что с 95% увереностью можно утверждать, что предсказанные победы будут находится в диапазоне 2 х 3,93 = 7,86 побед.



Меру влияния каждого из этих 4 переменных можно увидеть из корреляции этих переменных и числа побед:



1) eFG% - opp eFG% имеет сильную взаимосвязь с победами и объясняет 82% отклонений от нормальной величины побед ;
2) TOV% - opp TOV% имеет слабую взаимосвязь с победами и объясняет 6% отклонений от нормальной величины побед ;
3) ORB% - DRB% имеет слабую взаимосвязь с победами и объясняет 14% отклонений от нормальной величины побед ;
4) FT/FGA - opp FT/FGA имеет небольшую взаимосвязь с победами и объясняет 33% отклонений от нормальной величины побед.

Т.е. разница в эффективных процентах попадания была ключевым фактором успеха в НБА в сезоне 2010-11.

Относительная важность этих переменных заключается в следующем (по всей лиге):
1) изменение eFG% - opp eFG% на 0,01 имело ценность в 4,2 победы
   - увеличение "нашего" eFG% на 1% (например с 47% од 48%);
   - уменьшение eFG% соперника на 1%;
   - увеличение "нашего" eFG% на 0,5% и уменьшение eFG% соперника на 0,5% также могло быть причиной увеличения числа побед на 4,2.
2) изменение TOV% - opp TOV% на 0,01 имело ценность в 2,7 победы
   - одна потеря на 100 владений в зависимости от того, кто её совершил могло быть причиной как увеличения так и уменьшения числа побед (соответственно, если "наша" команда теряет, то уменьшение; если соперник, то увеличение) на 2,7
3) изменение ORB% - DRB% на 0,01 имело ценность в 0,23 победы
   - один подбор в нападении на 100 своих промахов;
   - один подбор в защите на 100 промахов соперника также могло быть причиной увеличения числа побед на 0,23
4) изменение FT/FGA - opp FT/FGA на 0,01 имело ценность в 0,17 победы
   - на одно больше попадание со штрафного на 100 бросков с игры;
   - на одно меньше попадание со штрафного соперника на его 100 бросков с игры также могло быть причиной увеличения числа побед на 0,17.

Подводя итог, ещё раз можно убедиться, что разложение командных показателей, способностей на 4 фактора дают возможность быстро оценить слабые и сильные стороны команды. Эта модель может быть применена и к финальным показателям сезона и к текущим (накопленным к определенной дате) данным, а также просто к box score конкретной игры.

Продолжение следует...


Стратегии концовок.
igko
из Mathletics (Wayne L. Winston)

1.
Ситуация: команда проигрывает 2 очка и владеет мячом (времени до конца четверти порядка 5-10 секунд).
Вопрос: должна ли она пробовать набрать 3 очка, чтобы выиграть или, возможно, стоит сосредоточиться на том, чтобы забить 2 и перевести игру в овертайм?
(Кстати, такой вопрос бывает на собеседовании в компании Microsoft)

Чтобы ответить на данный вопрос следует отталкиваться от того, что команда должна победить, т.е. наша цель проверить в каком случае вероятность победы будет наивысшей.
Введем допущения, что не случится фолов со стороны команды-соперницы, а также то, что у них времени на атаку не останется.
Для принятия решения необходимо оценить следующие параметры:
- р2 вероятность 2-х очкового попадания (процент попадания, в нашем случае примем 0.45);
- р3 вероятность 3-х очкового попадания (процент попадания, в нашем случае примем 0.33);
- рОТ вероятность того, что команда выиграет, если встреча перейдет в овертайм (резонно было бы оценить данную величину в районе 0.5 (50 на 50)).

Итак, в случае принятия решения перевода игры в овертайм, вероятность выигрыша (для 2 независимых событий) будет равняться 0.225 = 0.45 х 0.5
Учитывая, что вероятность 3-х очкового попадания 0.33, то видится, что наиболее высокие шансы выиграть игру, команда имеет выбирая попытку трехочковой реализации. Следовательно, если отношение р3/р2 больше, чем рОТ, то следует отдать предпочтение трехочковому броску. Иначе, в нашей ситуации, если бы вероятность 2-х очкового попадания была бы выше 0.66, то предпочтение следовало бы переводу игры в овертайм.
Т.е. имея текущие игровые показатели по команде и конкретным игрокам, возможно применять этот метод для выбора стратегии, когда складывается такая ситуация (команда проигрывает 2 очка и владеет мячом за 5-10 секунд до конца).

2.
Ситуация: команда выигрывает с разницей в 3 очка и защищается (времени до конца четверти порядка 5-10 секунд).
Вопрос: стоит ли защищающейся команде фолить?

Adrian Lawhorn и David Annis аннализировали данную ситуацию и оба пришли к выводу, что защищающейся команде лучше фолить.
Lawhorn рассматривал "живые" данные, которые показали, что, имея 11 и меньше секунд на атаку, команда проигрывавшая 3 очка смогла сравнять счет трехочковым в 41 случае из 205. Т.е. получается 20%-ный шанс и, следовательно, 10%-ный шанс выиграть игру (если предположить, что шансы в овертайме равны). Далее, он рассматривал ситуации, когда защищающаяся команда фолила. В данном случае сравнять счет можно забив первый штрафной, смазав второй подобрать мяч и забить двухочковый. Lawhorn подсчитал, что проигрывающая команда имеет приблизительно 5%-ный шанс сравнять счет, а, следовательно 2,5%-ный шанс выиграть матч. Правда он не рассматривал более печальный для обороняющейся команды случай, когда после смазанного второго штрафного забивается трехочковый. В НБА команды в среднем попадают 75% штрафных бросков и делают около 14% подборов после промахов с линии. Если предположить, что команда имеет процент попадания - 30%, то вероятность не просто сравнять, а выиграть игру для проигрывающей команды составит 0.03 = 0.75 х 0.14 х 0.3, т.е. 3%-ный шанс, что даже выше, чем при попытке сравнять счет. :) Получается, что, если команда фолит, то шансы на победу соперника, владеющего мячом, сокращаются с 10% до 3%.
Аналогичные выводы (о том, что фол увеличивает шансы выигрывающей команды на победу) сделал Annis, математически смоделировав различные исходы и составив соответствующие уравнения, делая следующие предположения:
- выигрывающая команда больше не будет набирать очки;
- проигрывающая команда будет делать трехочковую попытку;
- проигрывающая команда сделает не более одного подбора в нападении;
- проигрывающая команда пробивает 2 штрафных в случае фола (не при броске);
- проигрывающая команда будет умышленно мазать второй штрафной;
- проигрывающая команда после забитого первого штрафного и подбора после смазанного второго предпочтет двухочковую атаку нежели трехочковую;
- если игра переходит в овертайм, то шансы на выигрыш 50 на 50.

Ключевое предположение, которое используются в обоих случаях - это то, что игра закончится текущим владением атакующей команды. Однако, в реальности, в зависимости от оставшегося времени проигрывающая команда может реализовать оба штрафных, затем сфолить и вернуть себе владение ещё раз. Т.е. главная проблема в том, что невозможно точно знать наперед чьё владение будет последним в игре. Lawhorn нашел 32 игры, в которых команда выигрывавшая 3 очка за 11 секунд до конца умышленно фолила. В 7 (21,9%) случаях проигрывавшей команда удавалось сравнять счет. Хотя это и маленький пример, но данные показывают, что, если есть вероятность более чем одного владения, то стратегия - "фолить" не так корректна. Более того, студент Kevin Klocke из универитета Индианы проанализировал данные игр НБА с 2005 по 2008 года, в которых команда владела мячом за 1-10 секунд до конца и проигрывала 3 очка. Выигрывавшая команда не фолила в 260 случаях и выигрывала 91,9% игр. В 27 случаях выигрывавшая команда фолила и выигрывала 88,9% игр. Это возможно показывает, что фол в конце игры не оказывает такого существенного влияния на шансы команды выиграть в данной ситуации (команда выигрывает с разницей в 3 очка и защищается за 5-10 секунд до конца).

Продолжение следует...

из книги "Математика и спорт"
igko














Продолжение следует...

?

Log in