今年早些时候，在训练营开始的时候，我发表了一些关于NBA最好的球员的帖子开拓者并利用这些可比的球员来预测每个球员前三个赛季的数据线。现在这个赛季已经打了41场比赛，所以我想我应该在这里回顾一下对莱昂纳德的预测。
以下是梅耶斯·伦纳德粉丝邮报(迈耶斯伦纳德比较数据）.
在这些帖子发布的时候，我的大学季节数据库只包括了2000-01年到2011-12年的季节。从那时起，我扩展了数据库，包括了1989-1990赛季后所有首次进入NBA的NBA球员，不包括高中选秀的球员、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运动员。我使用《Draft Express》、《Basketball Reference》和《College Basketball Reference》提供的数据建立了自己的数据库，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，但也有一些额外的不一致。现在我已经“修正”了这些不一致，尽管我确信还有一些我没有发现的地方。因为我有一个新的扩展的数据库，而且我更有信心所有条目在公式计算中是一致的，所以我决定重做比较分析Damian里沃德迈耶斯伦纳德。
迈耶斯伦纳德
下面是梅耶斯-伦纳德最初的最佳可比球员名单。
球员 |
季节 |
02-03 |
|
07-08 |
|
- 06 |
|
04 - 05 |
|
07-08 |
|
04 - 05 |
根据这个对比列表，这是梅耶斯-伦纳德前三年的预测数据。
季节 |
每36分钟的投篮数据 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
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 |
5.442 |
11.238 |
48.42% |
0.012 |
0.111 |
10.81% |
2.108 |
3.123 |
67.50% |
51.30% |
48.50% |
|||||||||||||||||||||||
2 |
5.270 |
9.720 |
54.22% |
0.010 |
0.060 |
16.67% |
2.430 |
3.170 |
76.66% |
58.10% |
54.30% |
|||||||||||||||||||||||
3. |
5.616 |
10.615 |
52.90% |
0.015 |
0.103 |
14.80% |
2.387 |
3.229 |
73.91% |
56.40% |
53.00% |
|||||||||||||||||||||||
季节 |
每36分钟积累属性值 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
ORB |
DRB |
交通研究 |
AST |
STL |
黑色 |
TOV |
一个/ |
PF |
分 |
|||||||||||||||||||||||||
1 |
3.269 |
6.836 |
10.085 |
1.641 |
0.816 |
0.985 |
1.741 |
1.09 |
4.801 |
13.036 |
||||||||||||||||||||||||
2 |
2.860 |
6.740 |
9.570 |
1.580 |
0.660 |
1.140 |
1.820 |
0.83 |
4.390 |
13.030 |
||||||||||||||||||||||||
3. |
3.069 |
7.353 |
10.374 |
1.510 |
0.758 |
1.250 |
1.643 |
0.89 |
4.546 |
13.676 |
||||||||||||||||||||||||
季节 |
使用情况统计 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
ORB % |
DRB % |
民国% |
AST % |
STL % |
黑色% |
TOV % |
USG % |
|||||||||||||||||||||||||||
1 |
10.75% |
20.85% |
15.78% |
7.58% |
1.22% |
1.97% |
12.37% |
16.95% |
||||||||||||||||||||||||||
2 |
11.00% |
22.00% |
17.00% |
9.00% |
1.00% |
2.00% |
13.00% |
18.00% |
||||||||||||||||||||||||||
3. |
10.58% |
23.50% |
16.94% |
7.49% |
1.20% |
2.48% |
11.79% |
17.46% |
||||||||||||||||||||||||||
季节 |
先进的测量 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
每 |
ORtg |
DRtg |
占领华尔街 |
DWS |
WS |
WS / 48 |
||||||||||||||||||||||||||||
1 |
13.294 |
107.7 |
106.3 |
1．6 |
1．7 |
3.328 |
0.097 |
|||||||||||||||||||||||||||
2 |
15.120 |
111.5 |
106.3 |
3．1 |
2．0 |
5.078 |
0.130 |
|||||||||||||||||||||||||||
3. |
15.474 |
113.8 |
105.7 |
3．5 |
2．1 |
5.578 |
0.132 |
|||||||||||||||||||||||||||
新的比较模型
一旦我扩展了我的数据库，我决定重新计算可比较球员的名单，包括2000-2001年之前的球员，并将可比较球员的数量从7个增加到10个。我所拥有的数据的一个限制是，在2001年选秀之前，几乎没有任何球员的身体属性数据。这迫使我寻找一种更具包容性的方法来确定最佳可比选手的名单。对于2000年之后选秀的球员，我评估身体和统计上的可比性，而对于2001年选秀之前的球员，我只考虑统计上的可比性。只要有可能，我就会比较同一个大学赛季的球员，但我也愿意比较不同级别的球员。在合理的情况下，我尽量避免将大一学生与大四和大三学生进行比较，但我会将大二学生与大一、大二和大三学生进行比较。
以下是与梅耶斯-伦纳德相比最具可比性的10名新球员的名单
球员 |
季节 |
乔丹希尔 |
所以 |
大卫李 |
所以 |
艾尔霍福德 |
所以 |
所以 |
|
所以 |
|
博古特 |
Fr |
布拉德·多尔蒂 |
小 |
所以 |
|
Fr |
|
罗尼精华 |
小 |
从这10个具有可比性的球员名单中，我对梅耶斯-伦纳德的前3个赛季做了一个新的预测。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更高的产量。
下面是梅耶斯-伦纳德41场比赛的数据表现的原始比较，以及新的10名球员第一年的预测。
每36分钟的投篮数据 |
|||||||||||||||||||||||||
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% |
|||||||||||||||
迈耶斯伦纳德(实际) |
4．10 |
7.30 |
56.16% |
57.7% |
0．00 |
0．20 |
0.00% |
2．3 |
2.60 |
88.5% |
|||||||||||||||
迈耶斯伦纳德(投影) |
5.33 |
10.61 |
50.26% |
50.4% |
0．00 |
0．04 |
9.09% |
2．6 |
4.05 |
64.9% |
|||||||||||||||
每36分钟累积统计量 |
|||||||||||||||||||||||||
球员 |
ORB |
DRB |
交通研究 |
AST |
STL |
黑色 |
TOV |
PF |
分 |
||||||||||||||||
迈耶斯伦纳德(实际) |
2.80 |
4.90 |
7.70 |
０．４０ |
0．7 |
1.70 |
1.50 |
4．6 |
10.40 |
||||||||||||||||
迈耶斯伦纳德(投影) |
3.15 |
5.97 |
9.10 |
1.54 |
0．7 |
1.34 |
2.07 |
4．9 |
13.28 |
||||||||||||||||
使用率 |
|||||||||||||||||||||||||
球员 |
TS % |
eFG % |
ORB % |
DRB % |
民国% |
AST % |
STL % |
黑色% |
TOV % |
USG % |
|||||||||||||||
迈耶斯伦纳德(实际) |
61.7% |
56.0% |
8．6 |
16.3 |
12.3 |
1．6 |
1．0 |
3．6 |
14.7 |
12．5 |
|||||||||||||||
迈耶斯伦纳德(投影) |
53.1% |
50.3% |
10．0 |
19．5 |
14.6 |
6．9 |
1．0 |
2．7 |
13.8 |
18.5 |
|||||||||||||||
先进的统计数据 |
||||||||||
球员 |
每 |
ORtg |
DRtg |
WS |
WS / 48 |
一个/ |
EFF / 36 |
PPR |
自由贸易协定/ FGA |
3 pa / FGA |
迈耶斯伦纳德(实际) |
12.90 |
117.0 |
106.0 |
3．0 |
0.117 |
0.267 |
15.9 |
-3.43 |
35.6% |
2.7% |
迈耶斯伦纳德(投影) |
14.33 |
108.0 |
107.1 |
3．2 |
0.089 |
0.764 |
17.2 |
-2.92 |
38.1% |
0.4% |
粗略地看一下，虽然预测是相当准确的，但它远不如达米安·利拉德的预测准确。最明显的区别是;
伦纳德的累积数据通常比预期的要低，但他的投篮数据比预期的要好。他的累积数据较低并不令人意外，他很好地击败了一些大个子，比如布拉德·多尔蒂、艾尔·霍福德、安德鲁·博古特、罗伊·希伯特、罗尼·塞卡利和洛伦森·赖特，他们都打了很多时间，也打了很多场比赛。伦纳德现在对开拓者的期望和其他球员不一样(他的使用率远低于预期)。伦纳德的投篮命中率要高得多，这显然是令人鼓舞的。
形成鲜明对比的其他地区的先进指标的两个,进攻评级和WS / 48分钟,这两个比预测直接关系到他的特殊拍摄%,而且因为他的流动率低于您所期望的基于比较的新秀赛季。他的防守水平比预期的要好一些，这是因为他盖帽更多，个人犯规次数也比你根据他的新秀赛季所预期的要少。
投影工具的精度
从这里我想看看这个预测到底有多准确。为了做到这一点，我使用了一个类似于我寻找最初10个最佳可比玩家的模型。我发现了梅耶斯·伦纳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，我发现梅耶斯-伦纳德的新秀赛季和他的实际新秀赛季的相似度是93.08%。
这93.08%的相似性必须在上下文中理解。要认识到我所比较的统计数据是一些非常基本的类型;
1.）有像每36分钟得分，助攻，失误这样的累积数据，但所有这些都是在一个相同的规模，每36分钟。正因为如此，玩家之间自然会有某种程度的相似性。
2.）FGM与FGA、FTA与FTM、Ast与to等有一定的比值。使用比例时，有一种自然的相似度。
3.）有一些复杂的高级统计数据，将大量的统计数据合并成一个数字，如PER、Eff/36和WS。两个参与者可以拥有相同的PER，但在不同的组件上有显著的差异。
4.）使用率是可用的百分比。篮板球%指的是该球员能够得到的所有篮板球的百分比，这将所有10名球员置于一个相似的情境中。
正因为如此，95.08%的原始相似度可能并不能反映出预测的准确性，所以我们必须将其置于特定环境中，因为所有玩家都具有某种程度的相似度。我的方法是计算从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的一个球员的表现相对于每个统计的范围从最高到最低类别,将每个玩家的百分位最好的整体性能,并发现所有11690名玩家的相似程度,迈耶斯伦纳德本赛季到目前为止。然后我对所有这些赛季进行了排名，以了解95.08%的准确率相对于其他球员有多高。请注意，我并不是在比较任何个人的原始数据与梅耶·伦纳德的原始数据，而是在比较0到100%的标准之间的关系。我不能比较个别球员原始统计数据,因为我会得到除零错误,这意味着所有玩家会无限的不同程度的目标球员统计类别(例如3指针,如果目标玩家没有一个3分球)。
所有球员与梅耶斯-伦纳德的相似度中值为84.42%，即5845名球员的相似度低于84.42%。中位数是84.42%而不是50%的原因在于上面详述的4个原因。总的来说，在过去的22个赛季中，有304个球员的表现更接近于梅耶斯-伦纳德的实际表现。基本上，这个预测的相似度在97.40%。这很好，基于这一点，我想说在Meyers Leonard的案例中，这个方法通常具有很高的预测性。迈耶斯-伦纳德的体型比达米安-利拉德要小得多，所以我认为他的精确度会稍微低一些。不管怎样，这个工具确实准确地预测了梅耶斯·伦纳德的实际数据。
我还发现这组新的比较非常有趣。使用这个对比，我会说;
最佳案例-艾尔·霍福德和布拉德·多尔蒂
最坏的情况——乔什·布恩和乔丹·希尔
很好的对比——罗尼·塞卡利，罗伊·希伯特和安德鲁·博古特
大前锋对比-大卫-李和拉马库斯-奥尔德里奇
迈耶斯·伦纳德显然很年轻，在这一点上有些被击败了。与此同时，与他在新秀赛季表现最好的10个对手相比，他的投篮更好，盖帽更多，失误更少，个人犯规也更少。他缺乏积累数据是直接与形势相关的，开拓者有5个具有统治力的球员，他们显然控制了积累数据。当尼尔·潘恩试图表达他的JJ Hickson评价反弹,上衣大5,实际上拿走积累数据从其他9名选手名单,和迈耶斯伦纳德是那些积累统计被负面影响的本质本赛季开拓者的情况。事实上，他在非累积数据上的投射表现过度了。所有这些对我来说都是鼓舞。
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