Хоккейная аналитическая работа 101: Введение в основные концепции

Хоккейная

С каждым сезоном все больше и больше команд, аналитики и фанаты обогащают свое понимание хоккея статистикой, которая выходит за рамки данных о хоккейных целях, помогает, плюс/минус, цели против среднего и любые другие данные, которые вы можете найти на обороте хоккейной карты. Есть много имен для этого растущего поля, которое начиналось в бейсболе и распространялось, как лесный огонь, на другие виды спорта, но для целей этой статьи мы собираемся называть их аналитическими. Для многих, кто новичок в аналитической работе, лабиринт формул, концепций, определений и диаграмм представляет собой глубокую воду для тех, кто никогда не прошёл мимо, используя ручные поплавки (или водные крылья, в зависимости от того, откуда вы родом) в бассейне.

Итак, Sporting News подводит вас к неглубокому концу, представляя несколько ключевых концепций в хоккейной аналитической работе. Уэйн Гретцы цитирует, что вы не делаете 100% снимков, которые позднее были увековечены Майклом Скоттом, полезно помнить о тех, кто новенький в концепциях Корси и Фенвика, и тех, кто хочет понять, почему они важны. Как мы все знаем, цель хоккея заключается в том, чтобы забить больше целей, чем ваш противник.

Лучший способ забить мишени (и предотвратить их) это иметь упаковку и стрелять по оппозиции. Вот почему хватка и попытки выстрела являются фундаментальными идеями в аналитическом сообществе. Корси также рассматривается как предсказательная мера, и одна из причин, по которой она превзойдет статистику, такие как цели, заключается в том, что она имеет дело с более крупными размерами выборки.

Два основных игрока в этом углу анализа: все снимки на цели (включая цели), все снимки, которые пропускают сеть, и все снимки, которые заблокированы. Все выстрелы в цель и все выстрелы, которые пропускают сеть, исключая заблокированные выстрелы. Эти, вместе с другими концепциями, которые мы рассматриваем сегодня, касаются почти исключительно хоккея 5 на 5.

Смысл в том, что больше хоккея играет на 5 на 5. Важно отметить, что контекст — это все для этих статистических данных; например, не должно удивляться, что у игрока или команды плохое количество одержимости, когда они убивают наказание или накачанные числа, когда они падают на пьесу силы. Выявление ситуаций, в которых используются статистические данные, крайне важно для оценки того, какие идеи они могут дать нам для игры отдельного человека, группы игроков или команды. Хотя это правда, что такие статистические данные, как GAR (цели выше замены) и Game Score существуют, в хоккее не существует ни одного действительного, всеобъемлющего, одностатистического-всего-всего-всего.

Контекст — это всё. Статистика. Если игрок загрузит Δ8 iCF at 5 на 5 в игре, это значит, что они попробовали восемь снимков во время 5 на 5, которые либо были включены в сеть, либо были заблокированы, пропущены в сеть, либо привели к цели. Когда мы смотрим на то, что происходит, когда игрок находится на льду, мы смотрим на соотношение между двумя событиями, т.е.

Gooals for against Goals Against (GF%), Corsi For at Corsi Against (CF%) или Statists (we/llm) также. Мы также можем использовать номера владения и другие данные для измерения результативности группы игроков, т.е. Передняя линия или оборонная пара.

То же самое можно сказать и о командах. Когда мы смотрим на достаточно большой размер выборки, мы можем определить, какие команды добились большего успеха в съёмках, так же, как мы можем сравнить и контрастировать с показателями успеха в сценарии. присвоить значение выстрелам, исходя из их местоположения и других факторов, таких, как то, был ли выстрел нажатием, один раз и т.д.

Концепция ожидаемых целей в хоккее основана на том, что некоторые снимки являются более ценными, чем другие, исходя из вероятности того, что они приведут к целям. Любой, кто играл в игру, даже в случайных условиях, или внимательно наблюдал за ней, может подтвердить тот факт, что не все снимки созданы одинаково. Как и Корси и Фенвик (и другие статистические данные), мы можем измерять ожидаемые цели (xG) для игрока, линии, пары или команды, независимо от того, является ли он шестым для (xGF) или против (xGA).

Это делает xGF% ценным инструментом распознавания качества выстрелов, которые происходят, когда игрок находится на льду, и помогает нам лучше понять, как звук их игры с и без шайбы. (HDCF и HDCA). Оценочный шанс — это любой снимок, который, как установлено, имеет значительную вероятность включения, в зависимости от используемой модели. Точно так же, Vigh-Danger Corsi For или Against — это попытка выстрела, который, с точки зрения его предписанной стоимости, имеет еще более высокую вероятность войти в игру, чем определённый шанс.

Как вы можете ожидать, вы хотите создать очковые шансы и высококлассный Корси за попытки, но также ограничивая их для вашего оппонента.
Приведенный выше график отражает области вероятности, разбитые на опасные зоны, которые были впервые определены и представлены компанией " Война на льду ". Как вы видите, снимки, сделанные из слота и рядом с сетью, более ценны, потому что они более вероятны. Сравните производительность игрока с его товарищами по команде; иными словами, он обеспечивает контекст для таких данных, как CF% и xGF%.

Это особенно ценный инструмент, потому что он позволяет нам определить, какие игроки оказывают положительное влияние на долю съёмок в плохих командах, и определить игроков, у которых есть базовые числа, на которые сильно влияет сила их команды. Например, у Edmonton Oilers был 50,11% ПКФ, когда Коннор МакДавид был на льду в прошлом сезоне. Конечно, 50,0 SCF% означало бы, что игрок ломается даже в шансах получить баллы, когда он находится на льду, но это не означает, что МакДавид в среднем дает шансы на успех.

Когда мы смотрим на относительные статистические данные, МакДавид вел «Ойлеров» с +3,55% SCF — самым лучшим в команде с большой прибылью. для необработанных статистических данных путем их увеличения на 60 минут. Это помогает уравнять игровое поле, когда мы сравниваем игроков, которые играли разное количество игр или имеют разное среднее время льда.

С помощью статистики ставок мы можем сравнивать/сопоставим статистические данные, такие как Corsi, или ожидаемые цели, как за, так и против, между игроками, линиями, парами и командами. Как и многие другие статистические данные, с которыми мы работаем, статистика ставок может помочь создать контекст для данных, с которыми мы работаем.
.

Оцените статью