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Author Topic: § Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol  (Read 439582 times)
Roberto Azar
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« Reply #15 on: Sep 09, 2014, 12:14:19 AM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• Nivel de Calidad Global del Baloncesto: Diferentes Tiempos, Reglas, Salarios y Juego !
• Global Basketball Level of Quality: Different Times, Rules, Wages and a Different Basketball


( for English Translation= See Below )

En primer lugar, y para resumir esta pregunta desde el principio, nosotros NO PODEMOS examinar y determinar si el juego de baloncesto se ha concientizado de su talento ahora más que 20, 30 o 40 años atrás ...
Diferentes tiempos, diferentes reglas, diferentes salarios y un baloncesto diferente !

Pero tratando de resolver esta cuestión, le traigo algunas conclusiones de los "stats gurus" y sus interminables fórmulas científicas incorrectamente aplicada a períodos de un montón de años atras, lo cual considero un error.

Ellos intentaron el coeficiente del porcentaje individual de conversiones del campo y llegaron a la extraña conclusión de que la NBA estuvo en su punto más alto durante los años de la ABA ¿?.

Podemos ser consecuentes con una gran cantidad de razones que expliquen por qué el juego es peor de lo que solía ser... pero cómo establecer este argumento lejos de toda duda ?

Conforme a los "stats gurus" se han utilizado los minutos jugados entre la misma combinación de veteranos de temporada en temporada para determinar la calidad de las ligas. Por ejemplo, ellos sostienen, que si el PER (Player Efficiency Rating) de John Hollinger de un jugador declina de 18 a 15 de un año hacia el próximo y los minutos por partido declinando de 36 a 28, se puede asumir uno o una secuencia de los siguientes tres factores:

1- el jugador ha avanzado en años;
2' el sistema del equipo ha cambiado y el jugador no "encaja en él" de la misma forma en lo hizo el año anterior;
3- la liga se ha tornado en más dificultosa.


Yo creo que nosotros debemos tomar en cuenta que el incremento en una liga coincide con la aparición de jugadores como Magic, Bird, Jordan, y el resto de los poderosos jugadores que subieron abordo desde 1985-87 cuando Usted los examina y compara con los prominentes jugadores de los 70s - como Wilt Chamberlain, Jerry West, Kareem Abdul-Jabbar y compañía !

Yo puedo estar de cuerdo solamente con el factor de la edad el cual nosotros no podemos conocer justamente al observar la progresiva declinación en minutos y las valuaciones estadísticas deberían estar sujetas a la fortaleza de la liga, no es así ?

Los "stats gurus" del baloncesto aseveran que el PER (Player Efficiency Rating) de John Hollinger normaliza los diferentes años en una base anual. Pero las sugerencias se apoyan en el sistema ( y en los jugadores en el mismo ) y son casi siempre las mismas de año en año...

Es por ello que pienso que un jugador o un equipo que han tenido un performance menor al su promedio estará explicado por los siguientes factores:
 
1- el factor edad del jugador o el promedio de edad del equipo;
2- los nuevos jugadores en el equipo y en la liga comparados con los veteranos jugadores que han abandonado;
3- errores debido a los cambios en el personal en la liga;
4- lesiones afectando a los minutos jugados en la liga;
5- una combinación de todas los factores mencionados.

Please, Refresh this Page Once to Load all the Previews, Photographs or the Videos !


Conforme a esas simulaciones científicas, la NBA parece haberse fortificado en un 55% en los últimos 20 años... ¿? Pero, dónde entonces podemos incluir, otra vez, los factores de las diferentes épocas, diferentes reglas, diferentes salarios y un completamente diferente juego del baloncesto ?

Mensaje Actualizado y Aumentado el 9 de Septiembre, 2014

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Smiley  Prof.Roberto Azar -  eBA Stats Team - Análisis de las Estadísticas del Baloncesto

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Basketball Debate Time: Lebron or Jordan?
Photograph The Grandstand


First of all, and to resume this question in the beginning, we CAN NOT examine and determine if the basketball game has became aware of talent in it now than 20, 30, or 40 years ago...
Different times, different rules, different wages and a different basketball !
 
But trying to resolve this issue, I bring you some conclusions of the "stats gurus" and their interminable scientific formulas incorrectly applied to a lot of years ago, what I consider it is an error.


They tried out coefficient of individual field goal percent and reached the odd conclusion that the NBA was at its highest point during the ABA years ¿?.

We can be consequent with a great amount of reasons why the game is worse than it used to be... but how do we settle this argument beyond any doubt ?

According to the "stats gurus" people have used minutes played among the same combination of veterans from season to season to conclude about the leagues quality. For example, they say, if a player's PER (Player Efficiency Rating) by John Hollinger lessens from 18 to 15 from one year to the next and minutes per game decline from 36 to 28, you can assume
one or a sequence of the following three things:

1- the player has advanced in years;
2- the team's system has changed and the player doesn't "suit" the same way he did the earlier year;
3- the league has become more severe.


I think we must take into account that an increment in a league strength coincides with the appearance of players as Magic, Bird, Jordan, and the rest of the powerful players who came aboard from 1985-87 when you examine them in contrast to the prominent players of the late 1970s - as Wilt Chamberlain, Jerry West, Kareem Abdul-Jabbar and company !

I can agree only with an aging factor which we cannot know from just looking at progressive decline in minutes and statistical rates would be subject to the strength of the league, isn't it?


Basketball "stats gurus" asseverate that PER (Player Efficiency Rating) by John Hollinger normalize the different years on an annual basis. But the suggestions take an interest in the system ( and  in the players in it ) and are very nearly the same year to year...

So, I think that a player or a team that could have reduced performance is explained by the following factors:

1- the age factor of the player or team's age-average;
2- the new players in the team and in the league compared with the old players  breaking away;
3- errors due to personnel fluctuations in the league;
4- injuries affecting the minutes played in the league;
5- a combination of all the mentioned factor.



According to those scientific simulations, the NBA seems to have gotten 55% stronger in the last 20 years... ¿? But, where can we include, again, the different times, different rules, different wages and a completely different basketball factors ?

Message Updated and Enhanced on September 9th, 2014

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« Reply #14 on: Apr 24, 2013, 01:38:11 AM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• Global Basketball Level of Quality: Why the Game is Worse than it Used to Be ?
• Nivel de Calidad Global del Baloncesto: Por Qué el Juego es Peor de lo que Solía Ser ?


What formulas or methods should we try and how can we discover or decide whether the basketball in general terms has realized talent in it now than 10, 20, 30, or 40 years ago ?

This thematic has been debated before stating that people have used minutes played among the same pond of veterans from season to season to specify league quality.

I am sure we can arise with plenty of reasons why the game is worse than it used to be... but how do we decide this controversy permanently?




Cuales fórmulas o métodos deberíamos intentar y cómo podemos descubrir o decidir si el baloncesto en términos generales es más talentoso ahora que hace 10, 20, 30 o 40 años atrás ?

Esta temática ya fue debatida anteriormente estableciendo que se utilizaron minutos de juego entre la misma fuente de veteranos de temporada en temporada para especificar la calidad en la liga.
 
Yo estoy seguro de que podemos llegar a un montón de razones de porque el juego es peor de lo que solía ser... pero cómo establecer la validez de este argumento ?


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Roberto Azar
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« Reply #13 on: Sep 20, 2012, 06:20:30 PM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• Fórmulas Estadísticas : Fórmula NBA ~ Un Método Discutible
• Statistics Formulas: NBA Formula ~ A Debatable Method


( for English Translation= See Below )

En las evaluaciones de los jugadores en NBA Live, cada jugador es calificado en una escala de 0-99 en distintas categorías. Algunas pueden convertirse fácilmente de datos reales de la NBA mientras que otros son más arbitrarios.

Lanzamiento de Campo
Lanzamiento de 3 Puntos (rango de lanzamiento está ligado a esta evaluación)
Lanzamiento de Tiros Libres
Mates
Robos de Balón
Bloqueo
Rebote Ofensivo
Rebote Defensivo
Pase
Fundamentos Ofensivos
Fundamentos Defensivos
Velocidad
Celeridad
Salto
Manejo del Balón
Fuerza
Fortaleza (susceptibilidad a lesiones)
Fatiga
Conversión desde el Interior
Prioridad (tendencia a lanzar)

Este discutible método fue ampliamente analizado en la actual Clínica eBA del Registro de las Estadísticas del Baloncesto, en su casa propia: ebaclinics.com.

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In the NBA Live player ratings, each player is rated on a scale of 0-99 in several categories. Some can be easily converted from real NBA data, while others are more arbitrary.

Field Goal Shooting
Three Point Shooting (shooting range is tied to this rating)
Free Throw Shooting
Dunking
Stealing
Blocking
Offensive Rebounding
Defensive Rebounding
Passing
Offensive Awareness
Defensive Awareness
Speed
Quickness
Jumping
Ball Handling
Strength
Hardiness (susceptibility to injury)
Fatigue
Inside Scoring
Primacy (tendency to shoot)

This debatable method was fully analyzed in the current eBA Basketball Statistics Register Clinic, from today in its own house: ebaclinics.com.


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« Reply #12 on: Aug 16, 2012, 09:28:24 PM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• Cómo es calculada la Fórmula de Eficiencia de la NBA
• How is calculated the NBA Efficiency Formula


( for English Translation= See Below )

Cómo es calculada la Fórmula de Eficiencia de la NBA ?




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« Reply #11 on: Apr 28, 2010, 09:52:16 PM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• Antología de las Estadísticas en el Deporte
• Anthology of Statistics in Sports


( for English Translation: See Below )

El libro de  Jim Albert, Jay Bennett, y James J. Cochran Antología de las Estadísticas en el Deporte Antología de las Estadísticas en el Deporte , contiene 36 artículos que están organizados con ocho artículos introductorios y un volumen con seis partes, cada una dedicada a un deporte o temática: fútbol, béisbol, baloncesto, hockey sobre hielo, metodologías estadísticas y deportes múltiples.

Cada parte incluye un artículo de corta introducción seguido por series de tres a nueve artículos. Editado con material escrito y renovado de los editores y otros notables contribuyentes que introducen cada sección del libro, y está incluido un capítulo con sugestiones sobre cómo emplear este libro didácticamente.

En el título del Capítulo 19, Patrick D. Larkey, Richard A. Smith, y Joseph B. Kadane proclaman que "es correcto creer en 'La Mano Caliente'." mientras tanto Amos Tversky y Thomas Gilovich declaran lo opuesto en el Capítulo 21, "Los Factores Fríos sobre la 'Mano Caliente' en Baloncesto". Robert Hooke realiza un enfoque filosófico en el Capítulo 31, "Baloncesto, Béisbol y la Hipótesis Nula", para especular sobre por qué estadígrafos como Tversky y Gilovich no observan el fenómeno de la "mano caliente" aún cuando la experiencia y la intuición revelan que existe.

Leer más en el Blog eBA...

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Smiley  Daniel Ferrero - eBA Stats Team - El Análisis de las Estadísticas el Baloncesto




The book by Jim Albert, Jay Bennett, and James J. Cochran  Anthology of Statistics in SportsAnthology of Statistics in Sports, contains  36 articles  which are organized, along with eight introductory articles, in one volume with six parts, each on a different sport or theme: football, baseball, basketball, ice hockey, statistical methodologies and multiple sports.

Each part includes a short introductory article followed by anywhere from three to nine articles. Edited with newly written material from the editors and other notable contributors which introduces each section of the book, and a chapter with suggestions on using the articles in the classroom is included.

In the title of Chapter 19, Patrick D. Larkey, Richard A. Smith, and Joseph B. Kadane proclaim that "It's Okay to Believe in the 'Hot Hand'." meanwhile Amos Tversky and Thomas Gilovich declare an opposing view in Chapter 21, "The Cold Facts about the 'Hot Hand' in Basketball."  Robert Hooke takes a philosophical approach in Chapter 31, "Basketball, Baseball, and the Null Hypothesis," to speculate on why statisticians such as Tversky and Gilovich don't observe the "hot hand" phenomenon even though intuition and experience shout that it must exist.

Read more in the eBA Blog...


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Roberto Azar
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« Reply #10 on: Nov 20, 2009, 08:32:44 AM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

Scouting & Statistics Communities Feuded
like Members of Rival Families


( para Traducción al Español= Ver el Mensaje Anterior )

"For the past recent years, the scouting and statistics communities have feuded like members of rival families. Basketball scouters who evaluate players with their eyes are treated with contempt and the numbers-oriented people are cast as cold, computer-wielding propellerheads with no appreciation for scouting intangibles. Not surprisingly, the camps have grown so polarized that they have retreated to their respective bunkers rather than engage in open and intelligent debate. Instead of gathering longtime scouts and statistics experts to discuss all the great issues in this arena."

"It is correct that we have coaches that "are not stat guys", that only trust what they see, and they think they don't need a bunch of numbers to get in the way. Others, use stats in various ways and are many which can speak about a tendex type formula.

Most of us, being in the basketball statistics analysis theme, and specially the analysis area, begin to understand that basketball is a difficult game to quantify, in some degree because of the way the game changes through time, and partially because of the powerful impact of teamwork, with the constant moving interaction of 12 players and the ball.

We are the same people which understand that at some level, we use the available information to better understand the game: no one stat can explain everything, so the combination of the numbers and the plays appreciation, eBA statistics analysis basis, is by this time the correct way."

"Basketball rates player's defense very badly meanwhile baseball, relatively, has multiple manners in this area. A basketball player may get a lot of blocks and simultaneously be a bad defender. On the other hand, another player may be an excellent man-to-man defender and at the same time don't get a lot of steals. A broad set of statistical methods can say us that the player A is better than the player B on offense, but they can't give us definitive elements about those players defensively. Only a good game analyst scouting professional can perform it.

Now, we know that basketball has a lot of difficult areas of quantitative information when we translate a game into statistics. For example, categories as "allowed points - from 2, 3 and PF bonus"; "offensive rebounds allowed"; "turnovers - that aren't steals" and "good and bad personal fouls" - see our complete list of statistical analysis categories here, which are included in the eBA Basketball Statistics Creative Analysis System, are not accounted in the traditional statistical methods, specially those made at live game time.

Gathering and analyzing those categories of data will give us a sort of information, for example, about how many unguarded shots - no fastbreaks plays - were taken by the opponents, and how many were allowed to us. This kind of info is the correct way in evaluating defense."

"Don't you think that basketball players have been dehumanized too much by this stats tend ? Ignoring the human side is an adjustment for breakage.

Statisticians and scouter must work together: to evaluate a player for purposes of building a team implies a lot more than whether that player can play.


Numbers can help with analyzing what a player does on the court, but to build a team not only means numbers...."

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« Reply #9 on: Nov 20, 2009, 08:27:12 AM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

Estadísticas y Scouting  Enfrentadas
como Miembros de Familias Rivales

( for English Translation= See the next Message )

"Desde hace algún tiempo, las comunidades de estadísticas y scouting han estado enfrentadas como miembros de familias rivales. Un scouter de baloncesto que evalúa jugadores únicamente con sus ojos es tratado con falta de respeto y esta gente orientada hacia los números son en intercambio referidas como fríos, movidos a fuerza de computadoras sin ningún aspecto tangible en el campo de la "exploración para ganar información". Sin que estemos sorprendidos por ello, estos campos han crecido tan polarizados que se han retirado a sus propios bunkers en vez de invertir en un debate abierto e inteligente. En lugar de reunir a veteranos scouters y expertos en estadísticas para discutir todos los grandes aspecto de este campo."

"Cierto es que tenemos entrenadores que "no son tipo de estadísticas". que creen en lo que ven, y piensan que no necesitan lidiar con un montón de números. Otros, usan las estadísticas en diversas maneras y son muchos con los que se puede hablar sobre una fórmula tipo tendex de aplicación lineal directa.

Muchos de los que estamos en el área del análisis de las estadísticas del baloncesto, y en especial la del análisis, comenzamos a entender que el baloncesto es un deporte difícil de cuantificar, en parte por la forma en que el juego se modifica a través del tiempo y en parte por el poderoso impacto del trabajo de equipo, con la constante interacción de 12 jugadores y el balón.

Somos los mismos que entendemos que en cierto nivel, usamos la información disponible para entender mejor el juego: ninguna estadística puede explicar todo, por ello la combinación de los números y la apreciación de la jugada, base del análisis estadístico eBA, resulta en este momento en el camino correcto."

"El básquetbol califica a un jugador defensivamente en forma muy pobre mientras que el béisbol, en comparación,  tiene múltiples sistemas y métodos en esta área. Un jugador de básquetbol puede efectuar muchos bloqueos y a la vez ser un mal defensor. Por el otro lado, otro jugador puede ser un excelente defensor hombre-a-hombre y  al mismo tiempo no obtener muchos recuperos. Un amplio espectro de métodos estadísticos pueden decirnos que el jugador A es mejor que el jugador B en el ataque, pero no pueden darnos elementos definitivos sobre esos mismos jugadores en el área defensiva. Sólo un buen analista de partido profesional del scouting puede hacerlo.

Ahora, sabemos que el básquetbol tiene muchas áreas difíciles de cuantificar cuando trasladamos un partido a las estadísticas. Por ejemplo, categorías como "puntos concedidos - de 2, 3 y bonus FP"; "rebotes ofensivos permitidos"; "pérdidas de balón - que no fueron recuperos" y "buenas y malas faltas personales" - ver nuestra lista completa de las categorías de análisis estadístico aquí, las cuales están incluidas en el Sistema eBA de Análisis Creativo de las Estadísticas del Baloncesto, no son tenidas en cuenta en los métodos tradicionales de estadísticas, en especial aquellos realizados en tiempo real de partido.

Recolectando y analizando estas categorías de datos nos dará una clase de información, por ejemplo, como cuántos lanzamientos no defendidos  - no jugadas de ataque rápido ( fastbreak ) - fueron tomados por los oponentes, y cuántos nos fueron permitidos a nosotros. Esta clase de información es la manera correcta de evaluar la defensa."

"No piensan ustedes que los jugadores de baloncesto han sido demasiado deshumanizados por la tendencia de las estadísticas ? Ignorar el lado humano es un contrato con el fracaso.

Estadígrafos y analistas deben trabajar en conjunto: evaluar un jugador con el propósito de construir un equipo implica mucho más de como el jugador pueda jugar.


Los números podrán ayudar a analizar lo que ese jugador hace en el campo, pero construir un equipo no sólo significa números...."

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« Reply #8 on: Apr 05, 2008, 08:20:10 PM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• The "Magic Metric" Formula
• La Fórmula "Métrica Mágica"


( para Traducción al Español: Simultánea )

The Magic Metric Formula / La Fórmula Magic Metric:

1.8 * FG2 + .9 * FTM + 3 * FG3 + .65 * REB + .9 * AST + .8 * BLK + STL
- .65 * MFG - .5 * MFT - TOV



FG2: Field Goals for 2 - Conversiones de 2 Puntos
FTM: Free Throws Made - Tiros Libres Convertidos
FG3: Field Goals for 3 - Conversiones de 3 Puntos
REB: Rebounds - Rebotes
BLK: Blocks - Bloqueos
STL: Steals - Recuperos de Balón
MFG: Missed Field Goals - Tiros de Campo Errados
MFT: Missed Free Throws - Tiros Libres Errados
TOV: Turnovers - Balones Perdidos


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« Reply #7 on: Aug 27, 2007, 12:00:29 AM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• The decisive 4th. Quarter Free Throws  
• Tiros Libres Decisivos del 4to. Cuarto


( for English Translation= See Below )

Aunque el Sistema eBA de Análisis de las Estadísticas del Baloncesto analiza el partido por cuartos divididos en dos mitades de 5/6 minutos cada una, todos los otros sistemas de análisis hacen la fácil presunción de que, porque la conversión al final del partido es igual a la suma de las conversiones en cada minutos del partido, la producción es de similar valor en cualquier punto del juego.

La dirección de los entrenadores del problema de jugadores con faltas personales es contraria a dicha asunción. La realidad es que los entrenadores que sacan del juego a un jugador que acumula dos faltas durante el primer cuarto a efectos de obtener el máximo de minutos de sus jugadores estrellas. Ellos podrán llegar o no al límite de sus faltas, por lo tanto dependerá de quienes estarán lanzando los tiros libres decisivos en el 4to. cuarto más que en 1ro.

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Smiley Prof. Roberto Azar - eBA Stats Team - Análisis de las Estadísticas del Baloncesto




Although the eBA Basketball Statistics Analysis System analyze the game by quarters divided in two halves of 5/6 minutes each, all the other analysis systems makes the no strict assumption that, because the score at the end of the game equals the sum of the scores in each minute of the game, production is equally valuable at any point in the game.

Coaches management of players with fouls acts in the opposite direction  to that assumption. The fact is that coaches will pull a player who accumulates a second foul in first quarter in order to get maximum minutes from the star players. They may or may not foul out, therefore it depends on who is throwing the decisive free throws in the 4th quarter rather than in the 1st quarter.


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« Reply #6 on: Aug 26, 2007, 01:12:14 AM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• Registrando Stats: Situaciones Similares  
• Registering Stats: Equal Situations


( for English Translation= See Below )

Existe una concepción generalmente aceptada como cierta por los entrenadores sobre que tanto en los últimos minutos de partidos reñidos como en los play-offs los referís penan las faltas personales en forma diferente, los equipos juegan más defensa y la habilidad de crear una situación de uno-contra-uno es más valiosa.

Entonces, cuando registramos estadísticas y analizamos un partido: son todas las situaciones iguales ?

El valor de dos tiros libres convertidos en el comienzo del 2do. Tiempo es el mismo de dos tiros libres convertidos durante los dos últimos minutos de una suplementario reñido ?  

La habilidad de convertir en la mitad del 3er. cuarto es la misma habilidad de convertir en el tiempo suplementario ?



 
There is a judgment generally accepted as true by coaches that in both the closing minutes of close games and in playoff games that officials call foul differently, teams play more defense, and the ability to create a one-on-one situation is more valuable.

Therefore, when registering stats and analyzing a game: are all game situations equal?

Is the value of two free-throws made at the beginning of the 2nd. half the same as the value of two free-throws made during the last two minutes of a close overtime ?

Is the ability to score a basket in the middle of the 3rd. quarter the same as the ability to score a basket in overtime ?


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« Reply #5 on: Aug 16, 2007, 06:10:32 PM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• "Wages of Wins" Algoritmo Explicado
• "Wages of Wins" Algorithm Explanation


( for English Translation= See Below )

En primer lugar, permitanos explicar cual es la temática de su pregunta. The Wages of Wins: Taking Measure of the Many Myths in Modern Sport - El Salario de las Victorias: Midiendo muchos de los Mitos en el Deporte Moderno -, es un libro escrito por tres economistas —David Berri, Martin Schmidt, y Stacey Brook— quienes han logrado un algoritmo para establecer el valor de los jugadores profesionales de baloncesto, utilizando métodos econométricos para evaluar objetivamente las estadísticas del baloncesto en términos de su impacto en las victorias de sus equipos.  

La teoría básica de los autores es que las mediciones de la eficiencia del jugador son mejores herramientas  para evaluar jugadores que las estadísticas como por ejemplo "puntos por partido".

Desde el momento en que los equipos tienen un número similar de posesiones en una contienda de baloncesto, el equipo que mejor haga uso de esas posesiones sera muy posiblemente el vencedor.  Perdiendo el balón sin convertir es "malo," mientras que convirtiendo una posesión en puntos es "bueno."  Los autores hicieron la regresión de nueve estadísticas para encontrar su impacto en las victorias.  He aquí una simplificación de sus conclusiones y hallazgos.

"Buenas" estadísticas: Cada punto, rebote, y recupero de balón tienen relativamente igual impacto en las victorias.  Ellos son casi el doble más importantes que cada bloqueo y asistencia.  Entonces, para cuantificar las estadísticas positivas, aquí hay una simple fórmulas: puntos + rebotes + recuperos + 1/2 (bloqueos) + 1/2 (asistencias)

"Malas" estadísticas: lanzamientos intentados de campo y pérdidas de balón tienen igual impacto negativo en las victorias. Ellos son el doble tan malos como   los tiros libres intentados y las faltas personales.  Y aquí está la fórmula simple para las estadísticas "malas": lanzamientos intentados de campo + 1/2 (tiros libres intentados) + pérdidas de balón + 1/2 (faltas personales)

Poniendo todo junto obtenemos lo que los autores llaman un "Win Score - Resultado de la Victoria":

Puntos + Rebotes + Recuperos + 1/2 (bloqueos) + 1/2 (asistencias) - lanzamientos intentados de campo - 1/2 (tiros libres intentados) - pérdidas de balón - 1/2 (faltas personales)

El "Win Score" prueba ser un excelente método para comparar jugadores que juegan en la misma posición.  Pero desde el momento en que los pivotes y los ala-pivotes tienen a obtener promedios más altos que los bases y escoltas, se hace necesario la aplicación de ajustes cuando se comparan ambos tipos de jugadores.

... y ahora sí, estamos listos para contestar a su pregunta.

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Smiley  Prof.Roberto Azar -  eBA Stats Team - Análisis de las Estadísticas del Baloncesto

Visite: El Gran Debate eBA de las Estadísticas
 


The Wages of Wins: Taking Measure of the Many Myths in Modern Sport



First of all, let explain about what is your question. The Wages of Wins: Taking Measure of the Many Myths in Modern Sport, is a book written by three economists —David Berri, Martin Schmidt, and Stacey Brook— who have come up with an algorithm for assessing the value of professional basketball players, using econometric methods to objectively valuate basketball statistics in terms of their impact on winning games.  

The basic theory of the authors is that measurements of a player's efficiency are better tools for evaluating players than statistics like "points per game."

Since teams have an equal number of possessions in a basketball contest, the team that efficiently uses those possessions is more likely to win.  Turning the ball over without scoring is "bad," while converting a possession into points is "good."  The authors regressed nine statistics to find their relative impact on wins.  Here's a simplification of their findings.

"Good" statistics: Each point, rebound, and steal have relatively equal impacts on winning.  They are about twice as important as each block and assist.  So, to quantify the positive statistics, here's a simple formula: points + rebounds + steals + 1/2 (blocks) + 1/2 (assists)

"Bad" statistics: field goal attempts and turnovers have equally negative impacts on winning.  They are twice as bad as free throw attempts and personal fouls.  Here's a simple formula for the "bad" stats: field goal attempts + 1/2 (free throw attempts) + turnovers + 1/2 (personal fouls)

Putting this all together we get what the authors call a "Win Score":

Points + Rebounds + Steals + 1/2  (blocks) + 1/2(assists) - field goal attempts - 1/2 (free throw attempts) - turnovers - 1/2 (personal fouls)

Win Score proves to be an excellent method of comparing players who play the same position.  But since power forwards and centers tend to have higher average Win Scores than guards, adjustments need to be made when comparing little men to big men.

... and now we are ready to answer your question...


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Luis Gomez
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« Reply #4 on: Aug 14, 2007, 06:58:07 PM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• El Algoritmo de "Wages of Wins"
• The Wages of Wins Algorithm


( for English Translation= See Below )

Es el algoritmo de "Wages of Wins" una superación con referencia al Sistema de Análisis de las Estadísticas eBA o al Sistema de Eficiencia de la NBA ?




Is the Wages of Wins algorithm an improvement over the things like the eBA Basketball Statistics Analysis System or the NBA Efficiency System ?

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Roberto Azar
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« Reply #3 on: Jul 22, 2007, 02:05:47 AM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• Índice Rice-Scott: Fórmula y Nombre  
• Rice-Scott Index: Formula & Name


( for English Translation= See Below )

El Índice Rice-Scott es simplemente la relación - ratio - de lanzamientos de campo intentados por el total de  lanzamientos de campo intentados y tiros libres intentados, como sigue:

IRS = Lanzamientos de Campo Intentados / (Lanzamientos de Campo Intentados + Tiros Libres Intentados)

Esta fórmula fue creada y desarrollada por Bob Bellotti algún tiempo atrás y fue designada para medir cuánto de las conversiones de un jugador vienen del juego perimetral en relación al juego interior.

Origen del Nombre: Durante los primeros tiempos de aplicación de este método en la NBA, Glen Rice y Dennis Scott fueron ambos jugadores con extremadamente altos números, especialmente en los lanzamientos largos, teniendo índices IRS destacables. De esta fuente fue que le quedó "pegado" el nombre de estos jugadores a este Índice.

Fundamento: El índice está basado en la teoría de que es más viable de que los intentos de tiros libres sean otorgados en lanzamientos cercanos al aro más que en jump-shots de largo alcance.  Un jugador con un alto índice IRS está probablemente "acampando" afuera sobre el perímetro, y entrando raramente a la zona pintada. Contrariamente, un jugador con un muy bajo RSI está probablemente convirtiendo la mayoría de sus puntos en la zona pintada.

Hilo Actualizado & Ampliado: Julio 22, 2007

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The Rice-Scott Index is just the ratio of field goal attempts to the total of field goal attempts and free-throw attempts, as follows:

RSI = Field Goal Attempts / (Field Goal Attempts + Free-Throw Attempts)

This formula was created and evolved by Bob Bellotti some years ago and  was designed to measure how much of a player's scoring came from perimeter shots vs. interior play.

Name's Source: During the first year applying this method at the NBA, both Glen Rice and Dennis Scott were players with extremely high figures, specially on long range shooting, having remarkable RSI indexes. From this source this Index name.

Fundamental: It is based on the theory that free-throw attempts are more likely to be rewarded on closer shot attempts than on longer jump-shots.  A player with a very high RSI is likely playing out on the perimeter, and rarely entering the paint. In an opposite way, a player with a very low RSI is probably scoring the majority of their points in the paint.

Thread Updated & Extended: July 22, 2007


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ESB Daniel Ferrero
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« Reply #2 on: Mar 22, 2006, 10:19:52 AM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• What about the called "Magic Metric" ?
• Información sobre el "Magic Metric" ?


( para Traducción al Español: Ver a Continuación )

The Magic Metric uses a linear formula that is designed to account for the relative contribution of all basketball player. The MM is based on a mathematical analysis in which 11 equations are used to solve for eleven unknowns.

In another occasion we'll explain largely why this formula is not included in our revisions. More information at '//magicmetric.com'.

Our "Basketball Statistics Formulas Revision" you can find at Basketball Statistics Formulas with another resources.

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El Magic Metric usa una fórmula lineal que está designada para representar numéricamente la contribución relativa para todo jugador de baloncesto. El MM está basado en un análisis matemático en el cual 11 ecuaciones son empleados para resolver 11 incógnitas.

En otra ocasión le explicaremos más ampliamente por qué esta fórmula no está incluida en nuestras revisiones. Mayor información en '//magicmetric.com'.

Nuestra "Revisión de Fórmulas de las Estadísticas del Baloncesto" se puede encontrar en Fórmulas de las Estadísticas del Baloncesto junto a otros recursos.


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Ruben 221
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« Reply #1 on: Mar 19, 2006, 09:19:41 AM »

Basketball Statistics Formulas Analysis & Tracking • Análisis & Registro de las Fórmulas Estadísticas del Básquetbol

• What about the called "Magic Metric" ?
• Información sobre el "Magic Metric" ?


( para Traducción al Español: Ver a Continuación )

What about the called "Magic Metric" ? Where can I find this formula.... It is not included in your "Basketball Statistics Formulas Revision" by Deborah Telmes...




Dónde puedo encontrar información sobre el "Magic Metric" ? No está incluida en vuestra "Revisión de Fórmulas de las Estadísticas del Baloncesto" por Deborah Telmes ...

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