Re: [心得] 認識正負值(Plus/Minus)- RAPTOR
※ 引述《driftcreator (北美漂流中)》之銘言:
: ※ 引述《IBIZA (溫一壺月光作酒)》之銘言:
: : 這篇的介紹大概有30%是錯的, 但錯的還蠻關鍵的
: : RTG不是+/-系列數據, RTG是基於Points Produced的進階數據
: 官網的RTG系列是把球員在場上時,球隊的得失分做百回合量化,跟+/-值一樣屬於結果數據,因此我把他們放在同一個類型下。
用百回合量化方式呈現的數據很多
但是否屬於+/-系列數據, 跟用百回合量化毫無關係
事實上原始的+/-數據就不是百回合量化
: : 關於ESPM RPM
: 以下是沒有放上來的原文內容
: 正負值的核心問題是樣本不足的情況下準確度很差。RAPM具效性的樣本通
: 說是三年起跳;也因此半季不到就能產出內容的正負值數據中,公開資料
: 都是以高比例的BPM為基底,否則無法有效反應球員的當季表現。RPM雖為
: 黑盒子,但普遍認為ESPN也是以相同的方式產出數據。
: RPM對於box score的使用相當吃重是公認的,當然不一定是像RAPTOR這樣
: 直接BPM系跟RAPM系兩組數據調比重混合出結果,但我個人不覺得只靠RAPM
: 基底調參數就能讓結果敏感反應,特別在你2.0 matchup又多了更多小樣本
: 參數的框框下。
: 因此在RPM真的公佈細節之前,我還是會把它跟有使用到+/-的數據放在同一類。
ESPN RPM有使用到box stats, 這沒問題, 說明就有說了
但不能說有用到box stats就跟BPM是用相同方式產出數據
另外, RAPTOR並不是用「BPM系跟RAPM系兩組數據調比重混合出結果」
RAPTOR基本上是用BPM的的方式做計算, 只是使用的變數不同
BPM只用了基礎數據作為變數, RAPTOR加上了動態追蹤作為變數
他們兩個都沒有使用到RAPM數據, 也沒有甚麼調和比重問題
BPM跟RAPTOR和RPM的關聯只是, 他們建立公式的目地
都是要使它們的公式能追蹤長期RPM
: : 這邊的說明是錯誤的
: : RAPM並沒有預設球員表現穩定,不存在定位或化學反應
: : 相反的, RAPM利用大數據去分析lineup與lineup的對抗
: : 這是RAPM被推崇的主要原因
: : 但也是RAPM的問題, 因為很多lineup的回合數不足以消除偏差
: : RAPM知道定位跟化學反應的影響, 嘗試用大數據去分析lineup的影響
: : 你可以說他受限於數據做的不夠好, 但不能說他沒這樣做
: 基底APM是把結果lineup拉矩陣去求個別球員的獨立值,因此APM的假設前提
: 就是樣本中球員每分鐘的表現恆定,不管是跟誰搭配。
APM拿lineup去拉矩陣的目的是求一個球員在每個lineup下的平均值
而不是假定他在每個lineup的表現都一樣
事實上就是每個lineup表現不一樣, 才需要每個lineup去拉
如果假定在每個lineup表現都一樣, 其實我只要拉一個lineup出來就好了吧XD
: : 這邊錯了, 網頁上85%跟21%指的是Total RAPTOR=85% BOX RAPTOR+21% On/Off RAPTOR: : 跟BPM和RAPM無關
: 這邊是我的用語不夠精準,主要是想表達前者基於BPM結構,後者基於RAPM結構
On/Off RAPTOR也不能說基於RAPM結構
On/Off RAPTOR最主要是使用
自己的ORTG/DRTG、場上隊友的平均ORTG/DRTG、場上隊友的場上隊友的平均ORTG/DRTG
這三個數據去計算球員的On/Off RAPTOR
或許在原始概念和RAPM有點像(因為都牽涉到On/Off的概念)
但這並非RAPM結構
--
願歲月靜好,現世安穩
--
你是對的, RAPTOR的on/off的確是BPM架構
我的原文有許多需要調整的地方, 先砍掉找時間重編輯
討論數據比花邊新聞有營養多了,推
但這邊有幾個人看得懂XD
正解 推
雖然我看不懂 不過跟我想的一樣
文組 :
原文也不必砍吧 寫那麼多就算讓人噓又沒關係
我錯的是說明書沒讀好這種很基本的錯誤, 文章留著誤
導讀者沒什麼意思
我先承認完全看不懂。2位都很厲害,總版需要你們
15
這篇的介紹大概有30%是錯的, 但錯的還蠻關鍵的 : 正負值(+/-)可說是籃球數據界的殿堂名駒,現今你能拿來直接做球員比對的all in one數據,多帶有正負值血統。其血統表如下: : ・第一代「原始數據」:正負值(+/-)、官網RTG系列 RTG不是+/-系列數據, RTG是基於Points Produced的進階數據 : ・第二代「迴歸分析修正」:APM → RAPM2
官網的RTG系列是把球員在場上時,球隊的得失分做百回合量化,跟+/-值一樣屬於結果數據,因此我把他們放在同一個類型下。 : 關於ESPM RPM 以下是沒有放上來的原文內容 正負值的核心問題是樣本不足的情況下準確度很差。RAPM具效性的樣本通說是三年起跳;也因此半季不到就能產出內容的正負值數據中,公開資料都是以高比例的BPM為基底,否則無法有效反應球員的當季表現。RPM雖為黑盒子,但普遍認為ESPN也是以相同的方式產出數據。 RPM對於box score的使用相當吃重是公認的,當然不一定是像RAPTOR這樣直接BPM系跟RAPM系兩組數據調比重混合出結果,但我個人不覺得只靠RAPM基底調參數就能讓結果敏感反應,特別在你2.0 matchup又多了更多小樣本參數的框框下。
爆
Re: [外絮] LBJ與龜龜同時在場時的正負值為-87,於單純比正負值會有很多雜訊。以這個題目為例: 團隊NetRtg 上場時間min LBJ on & 龜 on: -1.55 1,225 LBJ on & 龜 off: -3.00 620 LBJ off & 龜 on: -5.15 1,07573
Re: [情報] 到美國時間2/2止 所有NBA球員TPA圖: : 消息來源:(網址或出處) : : 內容: :76
[情報] 近五年進聯盟的新星累積BPMFascinating trends of significant/high-usage young players Seems like it takes about 125-150 games before any significantly positive cont ributions…Except, well…39
Re: [討論] Curry和KD哪個進攻比較難守上面版友有提到,Curry很多時候都是在Buff隊友,而這個東西是難以量化的,但其實,這 個問題可以用All-in-one系列數據來回達 引用一下我有在追蹤的某個籃球粉專的介紹文 "All-in-one的數據是甚麼? 簡單來說就是用一個簡單的值來代表球員對於球賽的影響力,方便大家可以輕易了解球員的33
Re: [情報] 本季各位置ORPM、DRPM、RPM前五名ESPN的RPM在Jerry Engelmann 2019年去了獨行俠後,後面2.0版就爛了 2.0主導者Brian Macdonald花了近兩年結果爛尾,承諾的新版解析文沒寫完就離職,夾著尾巴躲回學界去了。後續換誰上我沒有追蹤 總之現在RPM在數據圈的地位低落,大概就跟看TPA差不多 所以等到Kevin Pelton跟Zach Lowe願意再度頻繁引用自家的RPM時,再來重新評價吧 NBA從業人員最偏好的正負值進階數據?28
[專欄] 明星賽入選球員討論_以BPM進階數據切入Box Plus / Minus,(版本2.0(BPM))是基於籃球得分的度量標準,用於估計籃球運動員 在場上對球隊的貢獻。 該數據詳細解釋如下 BPM使用球員的得分資訊,位置和球隊的整體表現來估算球員的貢獻(以每100次回合的聯9
[閒聊] 進階數據RAPM簡介(末): RAPMRegularized Adjusted Plus-Minus (RAPM) 由於APM只用誤差最小平方法進行估算 若有球員表現呈高度相關性 則會出現多重共線性的問題 導致不同球員估算的正負值有劇烈的浮動8
[閒聊] 進階數據RAPM簡介(一): PER常常看到球迷引用進階數據分析球員 但往往都是直接拿數字來比大小 較少人會針對背後的數學公式/模型進行討論 因此想來介紹個在進階數據中鼎鼎大名的RAPM 要介紹進階數據之前要談一下進階數據老祖宗Player Efficiency Rating (PER)2
[閒聊] 進階數據RAPM簡介(二): PM and APM前面已經說明PER不能確實反映球員對球隊獲勝機率的影響 因此一個直覺的方法就是直接看球員在場上球隊會領先還是落後 正負值(Plus Minus, PM)還蠻簡單明瞭的 就是特定球員在場上的時候,(球隊-對手得分)是變大還是縮小 數值越大代表對球隊幫助越多,負值就是傷害球隊