今年早些时候，在训练营开始的时候，我发表了一些关于NBA球员中最好的球员的帖子开拓者并利用这些可比较的球员来预测每个球员前3个NBA赛季的数据。本赛季已经进行了41场比赛，所以我想我应该对这些预测做一个概述。我将为达米安·利拉德回顾一下这些预测迈耶斯伦纳德只是在这一点上，仅仅因为其他新秀的统计表现是基于非常小的样本量。这篇文章将主要关注达米安·利拉德，我将单独跟进迈耶斯·伦纳德的文章。为了讨论起见，我还将在第三篇文章中详细介绍2012年NBA选秀大会上的10位最佳新秀，我发现这很有启发性。
这里是一个链接到达米安利拉德的粉丝帖子(Damian Lillard)，以及梅耶斯·伦纳德粉丝帖(Meyers Leonard Comparables）.
在这些帖子发布的时候，我的大学赛季数据库只包括2000-01赛季到2011-12赛季。从那时起，我扩大了数据库，将1989-1990赛季后在NBA首次亮相的所有NBA球员都包括在内，不包括高中被选中的球员，没有在美国大学打球的球员(比如来自欧洲的球员)，以及任何没有完整的大学生涯统计信息的美国大学生球员。我使用来自Draft Express、Basketball Reference和College Basketball Reference的数据构建了我的数据库，在最终确定数据库后，我发现一些数据不一致，通常与高级统计公式有关，但也有一些其他的不一致。我现在已经“修复”了这些不一致的地方，尽管我确信还有一些我没有发现的地方。因为我有了一个新的扩展数据库，并且我更有信心所有条目的公式计算是一致的，所以我决定重新对Damian Lillard和Meyers Leonard进行比较分析。
Damian里沃德
以下是与达米安-利拉德最接近的7名球员名单。
球员 |
季节 |
所以 |
|
老 |
|
小 |
|
老 |
|
老 |
|
小 |
|
老 |
这是达米安-利拉德前三年的预测数据。
季节 |
每36分钟投篮统计 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
成品 |
FGA |
FG % |
3 p |
3 pa |
3 p % |
英国《金融时报》 |
自由贸易协定 |
英国《金融时报》的% |
TS % |
eFG % |
||||||||||||||||||||||||
1 |
5.83 |
13.54 |
43.06% |
1.47 |
3.91 |
37.48% |
3.90 |
4.53 |
86.0% |
56.9% |
48.5% |
|||||||||||||||||||||||
2 |
6.14 |
13.63 |
45.05% |
1.64 |
4.11 |
39.90% |
3.25 |
3.83 |
84.9% |
58.5% |
51.1% |
|||||||||||||||||||||||
3. |
6.07 |
13.73 |
44.24% |
1.59 |
4.26 |
37.33% |
4.05 |
4.55 |
89.0% |
58.7% |
50.0% |
|||||||||||||||||||||||
季节 |
每36分钟累积数据 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
ORB |
DRB |
交通研究 |
AST |
STL |
黑色 |
TOV |
一个/ |
PF |
分 |
|||||||||||||||||||||||||
1 |
0.84 |
3.48 |
4.23 |
4.07 |
1.23 |
0.29 |
2.33 |
1.78 |
3.23 |
17.83 |
||||||||||||||||||||||||
2 |
0.63 |
3.19 |
3.70 |
4.58 |
1.18 |
0.19 |
2.12 |
2.22 |
3.03 |
18.04 |
||||||||||||||||||||||||
3. |
0.65 |
3.03 |
3.61 |
4.52 |
1.24 |
0.28 |
2.30 |
1.97 |
2.66 |
18.62 |
||||||||||||||||||||||||
季节 |
使用情况统计 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
ORB % |
DRB % |
民国% |
AST % |
STL % |
黑色% |
TOV % |
USG % |
|||||||||||||||||||||||||||
1 |
3.1% |
10.7% |
6.9% |
18.0% |
2.0% |
0.6% |
13.9% |
23.0% |
||||||||||||||||||||||||||
2 |
2.0% |
10.0% |
6.0% |
20.0% |
2.0% |
0.0% |
13.0% |
23.0% |
||||||||||||||||||||||||||
3. |
2.4% |
9.4% |
5.8% |
20.3% |
2.0% |
0.6% |
13.8% |
23.0% |
||||||||||||||||||||||||||
季节 |
先进的测量 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
每 |
ORtg |
DRtg |
WS |
WS / 48 |
||||||||||||||||||||||||||||||
1 |
15.96 |
102.6 |
107.0 |
2.95 |
0.067 |
|||||||||||||||||||||||||||||
2 |
16.87 |
105.0 |
108.6 |
3.75 |
0.080 |
|||||||||||||||||||||||||||||
3. |
17.58 |
106.7 |
109.1 |
4.18 |
0.084 |
|||||||||||||||||||||||||||||
新的可比模型
一旦我扩大了我的数据库，我决定重新计算可比球员的名单，包括2000-2001年之前的球员，并将可比球员的数量从7人扩大到10人。我拥有的数据的一个局限性是，2001年选秀大会之前球员的身体属性数据非常少。这迫使我找到一个更具包容性的方法来确定最佳可比玩家的名单。对于2000年之后被选中的球员，我会同时评估身体和数据的可比性，而对于2001年之前的球员，我只考虑数据的可比性。只要有可能，我就会比较同一大学赛季的球员，但我对比较不同阶层的球员持开放态度。在合理的情况下，我尽量避免将大一新生与大四和大三学生进行比较，但我确实会将大二学生与大一、大二和大三学生进行比较。
以下是达米安·利拉德的十大最佳可比球员名单
老 |
|
老 |
|
老 |
|
小 |
|
老 |
|
乔治希尔 |
老 |
所以 |
|
马库斯•桑顿 |
老 |
小 |
|
本戈登 |
小 |
从这10名球员的名单中，我对达米安·利拉德的前3个赛季进行了新的预测。新的预测与旧的预测相似，尽管这个新的预测确实预测了利拉德公司更高的产量。
以下是达米安·利拉德在41场比赛中的数据表现的原始比较，以及10名新的可比较球员的第一年预测。
每36分钟投篮统计 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
球员 |
成品 |
FGA |
FG % |
2 Pt % |
3 p |
3 pa |
3 p % |
英国《金融时报》 |
自由贸易协定 |
英国《金融时报》的% |
|||||||||||||||||||||||||||||
达米安·利拉德(实际) |
6.00 |
14.40 |
41.7% |
46.4% |
2.10 |
6.00 |
35.0% |
2.90 |
3.40 |
85.3% |
|||||||||||||||||||||||||||||
达米安·利拉德(Proj) |
5.61 |
13.14 |
42.7% |
45.8% |
1.59 |
4.37 |
36.4% |
3.11 |
3.73 |
83.5% |
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每36分钟累计统计 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
球员 |
ORB |
DRB |
交通研究 |
AST |
STL |
黑色 |
TOV |
PF |
分 |
||||||||||||||||||||||||||||||
达米安·利拉德(实际) |
0.60 |
2.70 |
3.30 |
6.10 |
1.00 |
0.30 |
2.80 |
1.90 |
17.10 |
||||||||||||||||||||||||||||||
达米安·利拉德(Proj) |
0.80 |
3.15 |
3.88 |
4.14 |
1.24 |
0.27 |
2.14 |
3.78 |
16.47 |
||||||||||||||||||||||||||||||
使用率 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
球员 |
ORB % |
DRB % |
民国% |
AST % |
STL % |
黑色% |
TOV % |
USG % |
一个/ |
PPR |
|||||||||||||||||||||||||||||
达米安·利拉德(实际) |
1.80 |
8.90 |
5.30 |
29.90 |
1.40 |
0.50 |
15.00 |
23.70 |
2.18 |
3.41 |
|||||||||||||||||||||||||||||
达米安·利拉德(Proj) |
2.57 |
9.88 |
6.19 |
18.36 |
1.78 |
0.55 |
13.34 |
22.27 |
1.98 |
1.66 |
|||||||||||||||||||||||||||||
先进的统计数据 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
球员 |
每 |
TS % |
eFG % |
ORtg |
DRtg |
WS |
WS / 48 |
EFF / 36 |
《金融时报》/ FGA |
3 pa / FGA |
|||||||||||||||||||||||||||||
达米安·利拉德(实际) |
16.50 |
53.7% |
49.4% |
107 |
110 |
5.83 |
0.097 |
16.10 |
23.6% |
41.7% |
|||||||||||||||||||||||||||||
达米安·利拉德(Proj) |
15.13 |
55.3% |
48.7% |
104 |
107 |
5.47 |
0.091 |
15.70 |
28.4% |
33.2% |
|||||||||||||||||||||||||||||
粗略地看一下，我可以自豪地说，这个投影非常准确，尤其是考虑到有39种不同的测量方法。有两个统计类别的模型有合理的偏差，那就是助攻和三分出手。
数据显示每36分钟有4.14次助攻，而利拉德每36分钟要高出近2次助攻。这对我来说并不奇怪，我对4.14 A/36 Min的初始投影不是很舒服;我觉得他的助攻率会超过这个水平，但我选择对达米安·利拉德的有效传球能力保持怀疑，直到他证明了这一点。我预期的结果之一是，如果利拉德的助攻增加，那么他的失误也会增加是合理的。总的来说，利拉德的失误也增加了，他的A/TO率与他的预测非常相似。
利拉德的三分出手大约是每36分钟1.4次，但他的三分命中率几乎完全正确。每36分钟0.63p/36分钟的得分差异几乎完全是由于实际使用率略高于他的预期使用率，这在很大程度上取决于团队和情况。
投影工具精度
从这里我想看看这个投影到底有多准确。为了做到这一点，我使用了一个类似于我最初寻找10个最佳可比玩家的模型。我发现了达米安·利拉德的实际表现和他的预期表现之间的相似程度。在这个分析中，我发现达米安·利拉德预测的新秀赛季与他实际新秀赛季的相似度为95.08%。
这95.08%的相似性必须在上下文中理解。请认识到我所比较的统计数据是一些非常基本的类型;
1)。有累积的统计数据，比如每36分钟的得分、助攻、失误，但所有这些都是在一个相同的尺度上，每36分钟。正因为如此，玩家之间自然会存在某种程度的相似性。
2)。有许多比例，FGM到FGA, FTA到FTM, Ast到to等。在使用比率时，有一个自然的相似度。
3)。有一些复杂的高级统计数据将大量的统计数据组合成一个数字，如PER, Eff/36和WS。两名玩家可能拥有相同的PER，但在各种组件上却存在显著差异。
4)。使用率是可用资源的百分比。篮板%是指该球员获得的所有可用篮板的百分比，这将场上所有10名球员置于类似的环境中。
正因为如此，95.08%的原始相似度可能并不能反映出投影的准确性，有必要将其置于背景中，因为所有玩家都有某种程度的相似度。我的方法是计算1990-91赛季到2011-12赛季每个球员赛季的相似度;总共有11690个不同的季节。然后，我用同样的方法对每个球员的表现进行了从最高到最低的统计，将每个球员置于最佳整体表现的百分位，并发现了本赛季迄今为止所有11690名球员与达米安·利拉德的相似程度。然后我对所有这些赛季进行了排名，以了解95.08%相对于其他球员的准确性。请注意，我并不是在把任何个人的原始数据与达米安·利拉德的原始数据进行比较，而是将其与0到100%的标准进行比较。我不能比较单个球员的原始数据，因为我会得到零误差的除法，这意味着所有球员在该统计类别中与目标球员的不同程度是无限的(例如，如果目标球员没有投中3分，那么所有球员都将投中3分)。
所有球员与达米安·利拉德的相似度中位数为84.5%，这意味着5845名球员的相似度低于84.5%。中位数是84.5%而不是50%的原因是上述4个原因。总的来说，在过去23个赛季中，有78个赛季与达米安·利拉德的实际表现比预测更接近;基本上预测的相似度是99.33%。基于所有这些，我想说这个方法非常准确至少在达米安·利拉德的案例中是如此。虽然达米安·利拉德是本赛季迄今为止所有新秀中样本量最大的，所以它应该比大多数新秀更准确。无论如何，这个工具确实非常准确地预测了达米安·利拉德的实际数据。
作为讨论的重点，这里列出了到目前为止在数据上与达米安·利拉德的实际表现最相似的20个赛季。
球员 |
相似 |
年龄 |
Tm |
季节 |
|
1 |
达米安·利拉德(实际) |
100.00% |
22 |
运动 |
2012 - 13 |
2 |
96.98% |
28 |
囊 |
2006 - 07 |
|
3. |
96.80% |
27 |
继续教育 |
2009 - 10 |
|
4 |
96.64% |
24 |
拉尔 |
1995 - 96 |
|
5 |
特里波特 |
96.54% |
30. |
运动 |
1993 - 94 |
6 |
96.54% |
25 |
ATL |
2002 - 03 |
|
7 |
杰森-特里 |
96.46% |
26 |
ATL |
2003 - 04 |
8 |
何塞·巴里亚 |
96.43% |
26 |
木豆 |
2010 - 11 |
9 |
96.39% |
31 |
运动 |
2004 - 05 |
|
10 |
96.33% |
25 |
侯 |
2009 - 10 |
|
11 |
96.31% |
24 |
ATL |
2005 - 06 |
|
12 |
尼克·范·埃克塞尔 |
96.25% |
23 |
拉尔 |
1994 - 95 |
13 |
莫-威廉姆斯 |
96.07% |
28 |
虫胶 |
2010 - 11 |
14 |
迈克·毕比 |
96.05% |
29 |
合计 |
2007 - 08年 |
15 |
弗农麦克斯韦 |
96.00% |
27 |
侯 |
1992 - 93 |
16 |
尼克·范·埃克塞尔 |
95.99% |
31 |
木豆 |
2002 - 03 |
17 |
95.98% |
27 |
最小值 |
2006 - 07 |
|
18 |
莫-威廉姆斯 |
95.98% |
23 |
密尔 |
2005 - 06 |
19 |
95.97% |
23 |
TOR |
2011 - 12 |
|
20. |
蒂姆哈达威 |
95.93% |
32 |
米娅 |
1998 - 99 |
21 |
乔约翰逊 |
95.88% |
26 |
ATL |
2007 - 08年 |
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