Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

[eBAstats]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Nivel de Calidad Global del Baloncesto 
• All Over Basketball Level of Quality

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[Can_ciller]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Nivel de Calidad Global del Baloncesto  
• All Over Basketball Level of Quality

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 ?


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 ?

 Translation & Links: ebastats - the basketball statistics forum

[Mario Sebastiani]

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Modelos Matemáticos y nuevas técnicas
para Evaluar a los Jugadores de Baloncesto

( for English Translation= See the Previous Message )

Un equipo de investigadores españoles y estadounidenses ha desarrollado un método para evaluar a los jugadores de baloncesto que, según sus creadores, se ajusta más a lo que demandan entrenadores y expertos de este deporte. La técnica emplea modelos matemáticos destinados a medir la productividad.


“La eficiencia y la productividad de las empresas a menudo se mide con la técnica DEA (Data Envelopment Analysis), y lo que hemos hecho es aplicar el mismo método a los jugadores de baloncesto”, explica José Luis Ruiz, investigador de la Universidad Miguel Hernández (UMH) y coautor del trabajo que esta semana publica el European Journal of Operational Research.

“Con la nueva técnica partimos de los mismos datos que emplea la Liga ACB (la liga española de baloncesto) para valorar a los jugadores, pero obtenemos más información, y ésta se ajusta más a lo que demandan los entrenadores y los expertos en basket”, comenta el investigador.

Hasta ahora el índice de evaluación de los jugadores se calcula con indicadores estadísticos de rendimiento. Cada aspecto positivo (conseguir canastas, rebotes o asistencias) se puntúa con +1, y los aspectos negativos, como perder la posesión del balón, restan un punto (-1).

“Esta evaluación tradicional da el mismo valor a todos los factores, pero la gente familiarizada con el baloncesto considera que los fallos no deben restar en la misma proporción que suma el meter una canasta o recuperar un rebote, por lo que hemos tenido en cuenta la opinión de estos expertos”, indica Ruiz.

Los modelos matemáticos que se han aplicado ponderan aspectos como puntos conseguidos, triples, tiros libres, porcentaje de aciertos, rebotes, asistencias, “robos” de balón y otras variables, así como su importancia relativa dependiendo además de si el jugador es, por ejemplo, un pívot o un base.

Los investigadores emplearon el método para analizar todos los jugadores de la liga ACB, por posiciones, de la temporada 2003-2004, aunque se podría aplicar en cualquier otra. Los resultados reflejan, por ejemplo, que de los 41 jugadores analizados en la posición de base, Elmer Bennett y Louis Bullock fueron los más efectivos; y los mejores pívots, Kornel David, Rubén Garcés, K. Kambala, Brent Scott y Kevin Thompson.

“En general, el DEA clasifica como eficientes a las empresas o, como en este caso, a los jugadores que producen mejores resultados con igual o menos recursos, y los ineficientes son los que muestran un comportamiento que se aleja de los primeros, y para los que se especifica en qué aspectos deben mejorar”, concluye Ruiz. El coautor del estudio destaca que esta técnica también se ha utilizado “satisfactoriamente” en la evaluación de la eficiencia relativa de distintos países en cuanto a su productividad, o en estudios similares sobre universidades u hospitales.





Fuente= Data Envelopment Analysis (DEA)

 Mario Sebastiani -  eBA Stats Team - Análisis de las Estadísticas del Baloncesto

[Brian Denver]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

New mathematical models to effectively evaluate basketball players

( para Traducción al Español= Ver el Siguiente Mensaje )

A team of Spanish and American researchers have come up with mathematical models that may enable basketball trainers to evaluate players.

‘Efficiency and productivity in companies is often measured using the Data Envelopment Analysis (DEA) technique, and what we have done is to apply the same method to basketball players,’ Jose Luis Ruiz, a researcher at the Miguel Hernández University (UMH) and co-author of the study.

‘We have based this new technique on the same data used by the ACB League (the Spanish basketball league) in order to assess players, but we obtain more information, and this is better adapted to what basketball trainers and experts are looking for,’ says the researcher.

Thus far, statistical performance indicators have been used for calculating the evaluation index for players. Each positive aspect—shooting, rebounds or assists—is scored as +1, while negative aspects—such as losing possession of the ball—results in a point being removed (-1).

‘This traditional form of evaluation assigns the same value to all the factors, but people from the world of basketball do not believe that all faults merit losing the same amount of points to those gained for scoring or recovering a rebound, and that’s why we’ve incorporated the opinion of these experts,’ says Ruiz.

The researchers have revealed that their mathematical models applied encompass aspects such as points scored, hat tricks, free shots, scoring percentage, rebounds, assists, ‘ball stealing’ and other factors, as well as their relative importance, and also depend upon whether the player is a centre or a point guard, for example.

They used the method to analyse all the players in the ACB League, by position, for the 2003-2004 season, although it could be applied to any other.

The research team observed that of the 41 players analysed in the point guard position, Elmer Bennett and Louis Bullock were the most effective, while the best centres were Kornel David, Ruben Garcés, K. Kambala, Brent Scott and Kevin Thompson.

‘In general, the DEA classifies companies or, as in this case players, as efficient if they produce the best results with equal or less resources, and as inefficient if their performance is far behind that of the first group’, Ruiz concludes.

The co-author of the study stresses that this technique has also been used ’successfully’ in evaluations of the relative efficiency of various countries in terms of productivity, and in similar studies on universities and hospitals.




Source= Data Envelopment Analysis (DEA)
 
Brian Denver - eBA Stats Team - The Basketball Statistics Analysis

[Roberto Azar]

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• Standard deviation of PF/possession  
•  Desviación Estándar de FP/posesión

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )

... Fouls called by year at the NBA: 2007 finals, 54.6 fouls a game - Playoffs, 51 - Regular Season, 48.5 2006 finals, 51.5 fouls a game - Playoffs  48 - Regular season. 45.5. 2005 finals, 45.5 fouls - 2004, 41.5 -  2003, 49 -  2002, 46 - 2001, 46 -  2000, 48.   Finals foul average for preceding 7 years: 47.8.   1 - Therefore last year it was the highest PF call rate but not a significant difference with the two recent seasons. 2 - 3.6 more fouls called than in playoffs series is no significant. 3 - It looks like the refs were more rigorous in general, not just in this series. 4 - Playoff games have more fouls called per period, about two per game for home teams and three for away teams. The relative importance of these consequences is very small.

5 - Standard deviation of PF/possession is about 0.05. That means about 5 PF per game. 6 - If a team averages 25 PF per game: one in six games they'll have 30 or more PFs, and two games per season they'll have 35 PFs. 7 - There is really some tendency for a ref to call too many fouls on a team that fouls too much. ..."

 Prof. Roberto Azar - eBA Stats Team - The Basketball Statistics Analysis



           

... Faltas personales sancionadas por año en la NBA: Finales 2007, 54.6 faltas por partido - Playoffs, 51 - Temporada Regular, 48.5 Finales 2006, 51.5 faltas por partido - Playoffs  48 - Temporada Regular. 45.5.   Finales 2005, 45.5 faltas - 2004, 41.5 -  2003, 49 -  2002, 46 - 2001, 46 -  2000, 48. Promedio de faltas sancionadas en la Finales para los últimos 7 años: 47.8.   1 - Entonces el último año fue el del número más alto de FP sancionadas pero sin una diferencia significante con las últimas dos temporadas. 2 - La cifra de 3.6 más faltas sancionadas en las series de  los playoffs no es significativa. 3 - Pareciera ser que los jueces fueron mas rigurosos en general, no solamente en esas series.

4 - Los partidos de Playoffs tienen mas faltas sancionadas por período, cerca de dos por partido para los equipos locales y 3 para los visitantes. La magnitud de estos impactos es muy pequeña. 5 - La Desviación Estándar de FP/posesión es aproximadamente 0.05. Esto significa cerca de 5 FP por partido. 6 - Si un equipo promedia 25 FP por partido: uno en seis partidos tendrán 30 o más FPs, y dos partidos por temporada tendrán 35 FPs. 7 - Existe realmente una tendencia  que los jueces sancionan más faltas personales a un equipo que juega agresivamente y 'faulea' más que el oponente. ..."

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[Roberto Azar]

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Evaluating Player's Defense Statistics

( para Traducción al Español= Ver el Mensaje Anterior )

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.

Prof.Roberto Azar - eBA Stats Team - The Basketball Statistics Analysis Forum

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[Roberto Azar]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

Evaluando las Estadísticas de la Defensa del Jugador

( for English Translation= See the Next Message )

El baloncesto 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 baloncesto 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. Solo un buen analista de partido profesional del scouting puede hacerlo.

Ahora, sabemos que el baloncesto 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.


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

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[eBAstats]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Basketball Box Score Statistics Analysis '
• Ir a  'Análisis de Cuadros de Estadísticas

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )

Go to 'Basketball Box Score Statistics Analysis ' | Ir a  'Análisis de Cuadros de Estadísticas'

This question was moved to the right topic: Basketball Formulas > Basketball Box Score Statistics Analysis

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only writing "boxscore" you reach the right discussions...


Esta pregunta fue trasladada al foro correcto: Fórmulas Básquetbol >  Análisis de Cuadros de Estadísticas

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solamente escribiendo 'cuadro estadisticas' se llega a los debates correctos...

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[este_lito]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Posesiones: no es posible desde el Cuadro
• Possessions: not possible from boxscore

( for English Translation= See Below )

Cual es la razón por la que enfatizan tanto cuando sostienen que no es posible calcular las posesiones desde los datos de un cuadro de estadísticas ?


Why do you are so emphatic when you sustain that is not possible to calculate possessions from a box score data ?

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[Roberto Azar]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Describir cuan Difícil es el Calendario de Partidos
• Reporting how Difficult a Team's Schedule Is

( for English Translation= See Below )

En principio, esta temática está siendo discutida en el foro "Estadísticas & Estadígrafos", pero antes de mover esta pregunta al foro correcto para continuar con la respuesta, algunos pensamientos...

Sin ninguna duda, la distribución del calendario de partidos es importante, y es tomada en cuenta en las evaluaciones por el Sistema eBA de Análisis de las Estadísticas del Baloncesto. Pero, debe ser aclarado que los otros sistemas y métodos  rankean los ratings basados en la habilidad para realizar una serie de predicciones con respecto a la temporada, y el Sistema eBA no trabaja sobre predicciones.

En las actuales discusiones en los Chats de las Clínicas eBA nosotros podemos llegar a una conclusión tentativa de que una variación en la fuerza del oponente es más importante que el promedio de la fuerza de los oponentes cuando se trata de describir cuan difícil es el calendario de partidos.

Nos vemos en  "Estadísticas & Estadígrafos"...!


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

Ir a: eBA-Stats.com  ~ Clínicas eBA EN-LINEA  ~ Enciclopedia eBA WIKI  ~ Tienda eBA  ~ Blog

First of all, this topic is being discussed at this board "Statistics & Statisticians", but before moving this question to the right place to go on with the answer, some thoughts...

Without any doubts, schedule distribution is significant, and is accounted for in the eBA Basketball Statistics Creative Analysis System ratings. But. it must be said that the other systems and methods rates the rankings based on ability to predict in advance end of season information, and our eBA System doesn't works on predictions.

In the current discussions at the eBA Clinics Chat we can reach to a  probationary final settlement that discrepancy in opponent strength is more important that the average opponents strength when it comes to reporting how difficult a team's schedule is.

See you in "Statistics & Statisticians"...!


  Translation & Links: ebastats - the basketball statistics forum

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[pablito10]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Variación de la Fuerza del Oponente
• Discrepancy in Opponent Strength

( for English Translation= See Below )


Conforme al Sistema eBA de Análisis Creativo de las Estadísticas del Baloncesto, es la variación de la fuerza del oponente más importante que el promedio de la fuerza de todos los oponentes cuando se trata de describir cuan difícil es el calendario de partidos de un equipo ?


According to the eBA Basketball Statistics Creative Analysis, is the discrepancy in opponent strength more important that the average opponents strength when it comes to reporting how difficult a team's schedule is ?


Translation & Links: ebastats - the basketball statistics forum

[John Volger]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Most Relevant Basketball Statistical Method
• Método Estadístico de Baloncesto más Relevante

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )

From today is open a new Poll at our eBA Portal ( left column below ): which of the following methods is the most relevant for the modern basketball ?

eFG% ~ Plus Minus ~ PPWS ~ Four Factors ~ ORB% ~ Possessions ~ PProd ~ PER ~ TOV% ~ Usg% or TS%
   
The terminology and discussions about each method are in this eBA Forum ( use the search option ) or / and in our eBA Encyclopedia... Good Luck !


John Volger - eBA Stats Team - The Basketball Statistics Analysis




Desde hoy está habilitada una nueva Encuesta en nuestro Portal eBA ( columna izquierda abajo ): cuál de los siguientes métodos es el más relevante para el básquetbol moderno ?

%Lef ~ Plus Minus ~ PPWS ~ Cuatro Factores ~ %RO ~ Posesiones ~ PProd ~ PER ~ TOV% ~ Usg% or TS%

La terminología y las discusiones sobre cada método están en este Foro eBA ( utilice la opción búsqueda / search ) o / y en nuestra Enciclopedia eBA... Buena Suerte !

Traducción & Enlaces: eBA stats - el foro de las estadísticas del baloncesto

[Mario Sebastiani]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Overrated & Underrated Teams
• Equipos Sobre Valuados o Minus Valuados

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )

...and to complement the post about 'Overrated & Underrated Teams', here you have examples of overrated teams: the famous 1972 Lakers ( with a 33-game winning streak ), the Jugoplástika Split ( European Champions in 1989, 1990, 1991 - with players as Toni Kukoc, Dino Rađja, Zan Tabak, Zoran Savic, Velimir Perasovic and Dusko Ivanovic ), and the 2000 Lakers ( won 67 games, an NBA title and a great Shaq´s season ).


Mario Sebastiani - eBA Stats Team - The Basketball Statistics Analysis




...y para complementar el mensaje sobre 'Equipos Sobre Valuados o Minus Valuados', aquí tiene ejemplos de equipos sobrevaluados: los famosos Lakers 1972  ( con una serie de 33 victorias seguidas ), los Jugoplástika Split ( Campeones de Europa en 1989, 1990, 1991 - con jugadores como Toni Kukoc, Dino Rađja, Zan Tabak, Zoran Savic, Velimir Perasovic y Dusko Ivanovic ), y los Lakers 2000 ( ganaron 67 pertidos, un título NBA y una gran temporada de Shaq ).


Traducción & Enlaces: eBA stats - el foro de las estadísticas del baloncesto

[eBAstats]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Recommended HS-level players Stats
• Estadísticas Universitarias Recomendadas

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )

Go to 'Formulas Revision Questions: Formulas & Comments'

This question was moved to the right board: Formulas & Comments > Basketball Formulas Revision Questions


Ir a  'Revisión de las Fórmulas: Fórmulas & Comentarios'

Esta pregunta fue trasladada al foro correcto: Fórmulas & Comentarios >  Revisión de las Fórmulas del Baloncesto


Traducción & Enlaces: ebastats - el foro de las estadísticas del baloncesto

[ala_bama]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Recommended HS-level players Stats
• Estadísticas Universitarias Recomendadas

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )

I am a student and a High School assistant for a friend of mine. Now my question:
What category of  the eBA Basketball Statistics Creative Analysis System would you provide reasons in favour for HS-level players ? What performs as expected when applied and what doesn't ?


Soy un estudiante y asistente de un amigo mío en la Universidad. Ahora la pregunta:
Qué categorías de estadísticas del Sistema eBA de Análisis de las Estadísticas del Baloncesto recomiendan Ustedes para el nivel de los jugadores universitarios ? Cuáles funcionan y cuáles no ?



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[Roberto Azar]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Las Llaves del Trabajo de un Scouter
• Scouting: The Keys for a Scout's Job

( for English Translation= See Below )

La llave del trabajo de un scouter es la cantidad de partidos vistos y los detalles de sus informes.
Para el entrenador la llave es tener múltiples informes de scouting sobre un mismo jugador y estudiar los puntos comunes y las diferencias en esos detalles.
Generalmente los scouters se centralizan en el largo, pies, tamaño o capacidad atlética. Largos brazos, manos grandes y pies muy ágiles son realmente grandes ventajas.
Por el otro lado, el entrenador debe saber que a veces un jugador juega mejor de lo que sus números podrían indicar.
El scouter debe ser capaz de capturar algo ciertamente vital no encontrado en las estadísticas: la habilidad de abrirse en una jugada o de moverse de una manera que permita a los demás abrirse.
El análisis del baloncesto de un jugador debe tener en cuenta el estilo de juego de su equipo el cual influye en las estadísticas de ese jugador, como también la calidad de sus compañeros. Una pobre competencia puede conducir a una pobre performance aun cuando ésta sea efectiva.
El scouter profesional debe ser capaz de reconocer cuando una falla fue del jugador o debida a las malas jugadas preparadas por el entrenador, y asimismo, cuando el jugador improvisa o está tomando una opción de jugada preparada.
Continúa...

( Esta respuesta es una parte de mi exposición sobre Scouting,  en la Clínica eBA EN-LINEA, cuyo próximo Curso de Estadísticas del Baloncesto se inicia el Lunes 3 de Marzo, 2008 - 21:00 UTC )

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

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The key for a scout's job is the amount of plays seen and the detail of the reports.
For the coach the key is to have multiple scout reports on same player and look at what is common and what is different on those details.
Generally scouts focus on the length, feet, size and or athletic qualities. Long arms, big hands and very agile feet have really big advantages.
On the other hand, the coach must know that sometimes a player plays better than his numbers might indicate.
The scout must be able to capture something certainly vital not found in the stats: the ability to get open or move in a way that gets others open.
The basketball analysis of one player must have into account the style that a team plays which affects a player’s statistics, as does the quality of his teammates. Poor competition may lead to poor performance even if it is effective.
The professional scout must be able to recognize when a fault was of the player or was of the coach bad plays,  and also, when the player improvise or is taking an option off a set.
To be continued...

( This answer is part of my exposition about Scouting, in the eBA ONLINE Clinics, which next Basketball Statistics Course begins on Monday 3 of March, 2008 - 21:00 GMT )


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[barry007]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Scouters and Statisticians Analysis
• Análisis de Scouters y Estadígrafos

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )
   
How do scouters watch games and evaluate players ? What are the most important factors that they consider ? Which is the relation with the statistician´s job ?


Cómo observan partidos y evalúan los jugadores los scouters ? Cuáles son los factores más importantes que ellos consideran ? Cuál es la relación con el trabajo del estadígrafo ?


Traducción & Enlaces: eBA stats - el foro de las estadísticas del baloncesto

[Roberto Azar]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Equipo Minusvaluado o Sobrevaluado
• An Underrated or Overrated Team

( for English Translation= See Below )

La siguientes son algunas de las características de un equipo minusvaluado o sobrevaluado, sin relación al orden en que las expongo:
- Un equipo sobre-valuado es un equipo con mentalidad ofensiva y con un ritmo rápido;
- Análisis del Registro de Partidos Ganados-Perdidos del Equipo aisladamente puede actuar en ambos sentidos;
- Equipos con mentalidad defensiva y ritmo lento son también equipos sobre-valuados;
- Análisis de la diferencia del resultado aisladamente puede descolocar a equipos que se desempeñan bien o pobremente en partidos disputados - de diferencia mínima;
- A mayor cantidad de jugadores "de nombre" que el equipo tenga, éste será más sobre valuado - y viceversa ;
- Un banco débil puede actuar en ambos sentidos;
- Un equipo con un cinco inicial que juega muchos minutos, ganando así las estadísticas que cuentan, es un equipo sobre-valuado;
- Y finalmente, se deben tomar en consideración lesiones, rarezas del calendario y cambios de jugadores que pueden minusvaluar o sobrevaluar un equipo en particular.


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

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The following are characteristics of an underrated or overrated team, without relation to the order exposed:

- An overrated team is an offensive-minded teams with a fast pace;
- Team analysis from the W-L record alone may underrate or overrate particular teams;
- Defensive-minded teams with a slow pace are also overrated teams;
- Analyzing the scoring differential alone may bar from consideration teams that execute well or poorly in close games;
- The more recognizable "name players" a team has, they are to be overrated - and viceversa;
- Teams with a weak bench may be underrated or overrated;
- A team with starters who play a lot of minutes, gaining in this way the counting stats, is an overrated team;
- And finally, we must take into consideration injuries, scheduling oddities and trades which may underrate or overrate a particular team.


 Translation & Links: ebastats - the basketball statistics forum

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[este_lon]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Equipo Minusvaluado / Sobrevaluado
• Underrated / Overrated Team Characteristics

( for English Translation= See below )

Cuáles son la características de un equipo minusvaluado / sobrevaluado ? Y cuáles equipos, en vuestra opinión, encajan en la categorización de minusvaluado / sobrevaluado ?


What are the characteristics of an underrated / overrated team? And which teams, in your opinion, would suit the tag underrated / overrated ?


 Translation & Links:  ebastats - the basketball statistics forum

[John Volger]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Points per Game Overvalued  
• Puntos por Partido Sobrevaluados

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )

The first step is to make clear that the eBA Basketball Statistics Analysis System has not any relation with players and salaries correlation. But it is a reality, that numbers are used to this purpose...

Really, actual basketball player's salaries correlate very strongly with per game points, rebounds and assists. Talking more precisely it seems that points per game are the most overvalued numbers. Generally per game rather than per minute stats are suggested as overvalued, but points in particular.

There is a general conception  that scorers or  shot creators are in short supply, therefore maybe justifying the salary premium for points. But it would not explain the missing of overvaluation for the fact of avoiding turnovers or getting steals. Those skills are certainly not flooded.


John Volger - eBA Stats Team - The Basketball Statistics Analysis




Como primer paso, aclaremos que el Sistema eBA de Análisis de las Estadísticas del Básquetbol no hace ninguna relación entre jugadores y sus salarios. Pero esto es una realidad, los números son utilizados para ese propósito...

Realmente, los salarios de los jugadores actuales de básquetbol se relacionan muy directamente con puntos, rebotes y asistencias por partido. Diciéndolo más precisamente pareciera que los puntos por partido están entre los números más sobrevaluados. Generalmente están sobrevaluadas las estadísticas por partido más que las de por minuto, pero siempre puntos en particular.

Existe una concepción general de que scorers o creadores de lanzamiento están en falta, entonces puede estar justificado el sobre salario por los puntos. Pero esto no explicaría la falta de sobrevaluación para las habilidades de evitar pérdidas de balón o de obtener recuperos. Jugadores con estas habilidades ciertamente no faltan.


Traducción & Enlaces: eBA stats - el foro de las estadísticas del baloncesto

[la_reina]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Estadísticas Sobre y Minus-valuadas  
• Statistics Overvalued and Undervalued

( for English Translation= See Below )

Es posible encontrar en el baloncesto cuáles estadísticas están sobre-valuadas y cuáles están minus-valuadas ? Descubrir cómo están valuados ciertos atributos-estadísticas de los jugadores ? Qué está sobre-pagado ? Que atributos producen relativamente más victorias para un equipo, pero pueden ser obtenidas por poco precio ? Yo creo que todo esto cambiará dependiendo de que métrica se utilice para determinar que estadísticas producen cuantas victorias, pero yo estoy segura de que existen estadísticas valuadas diferentemente...



 
Is it possible to find in basketball which statistics are overvalued and which undervalued ? Finding how much certain attributes/stats of players are valued ? What is overpaid for? What attribute produces more wins relatively for a team, but can be got spending less money ? I believe that this would change based on what metric you use to determine what stats produce how many wins, but I am sure that some statistics are differently valued...


 Translation & Links:  ebastats - the basketball statistics forum
 

[eBAstats]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Un Tipo de Problema de Clusterización
• A Type of Clustering Problem

( for English Translation= See Below )

Detectando características comunes en grandes cantidades de datos deportivos es un tipo de problema estadístico de clasificación.
El Sistema eBA de Análisis Creativo de las Estadísticas del Baloncesto no aplica fórmulas de predicción, pero ejemplo de aplicación de la clasificación son halladas en las apuestas deportivas e incluyen la predicción de eventos deportivos. Por ejemplo, los datos de las estadísticas deportivas pueden ser utilizadas para prever un resultado de eventos deportivos como un partido de baloncesto.
Ahora bien, predecir resultados basados en datos existentes es un tipo de problema estadístico de aproximación, p.ej. la predicción del resultado de eventos como carreras de caballos o de galgos.
La predicción de la relación entre los múltiples factores en los datos de apuestas deportivas es un tipo de problema de predicción con series de tiempo.
Y finalmente, el agrupamiento de datos estadísticos deportivos basado en características clave es un tipo de problema de clusterización. Ejemplos de clusterización en estadísticas deportivas incluyen la detección de características clave en las estadísticas de un jugador o equipo. Por ejemplo, los datos estadísticos de un equipo pueden ser agrupados en categorías comunes para determinar la función de factibilidad de un equipo de baloncesto de ganar un determinado campeonato.


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


Ir a: eBA-Stats.com  ~ Clínicas eBA EN-LINEA  ~ Enciclopedia eBA WIKI  ~ Tienda eBA  ~ Blog




Detecting common characteristics in large amounts of sports data is a type of statistics classification problem.
The eBA Basketball Statistics Creative Analysis System doesn't applies predictions formulas, but examples of classification applications are found in sports betting and include the prediction of sporting events. For example, data from sport statistics can be used to predict the outcome of sporting events such as basketball games.
Now, forecasting results based on existing data is a type of statistical function approximation problem, i.e. the prediction of the outcome of events such as horse and greyhound racing.
Forecasting the relationship between multiple factors in sports betting data is a type of time-series prediction problem.
And finally, grouping of sports statistical data based on key characteristics is a type of clustering problem. Examples of clustering in sports statistics include the detection of key characteristics in player and team statistics. For example, data from team statistics can be grouped into common categories to determine the likelihood of a basketball team winning a given championship.


 Translation & Links: ebastats - the basketball statistics forum


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[este_bann]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Predict the Outcome of Sporting Events
• Predecir los Resultados en el Deporte

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )

At the eBA ONLINE Statistics Course we learnt that detecting common characteristics in large amounts of sports data is a type of classification problem. The question is: may the data from sport statistics can be used to predict the outcome of sporting events such as basketball games ?.




En el Curso de Estadísticas en eBA EN-LINEA aprendimos que detectando características comunes en grandes cantidades de datos de algún deporte es un tipo de problema de clasificación. La pregunta es: pueden ser utilizados los datos de estadísticas del deporte para predecir resultados de eventos deportivos como p.ej. partidos de baloncesto ?


 Traducción & Enlaces: ebastats - el foro de las estadísticas del baloncesto

[Deborah Telmes]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Keep Stats & Work on Fundamentals
• Lleve Estadísticas y Trabaje en Fundamentos

( para Traducción al Español= Ver a Continuación )

From the eBA 111 Basketball Statistics Free Course Forum:
"You asked if  all this statistical system will work for high school basketball?
It is inevitable: last years high school students get scouters attention ! We read in one of our articles in the Scouting section an appeal to the high school students  "to be sure  to enjoy their High School Basketball experience, and sell-out for the team ! Some student/athletes over-emphasize the recruiting process and end up under-achieving because of the excessive pressure they put on themselves to impress recruiters, an over-emphasis upon statistics, or saving themselves for college. Work hard, hustle, and play your game to help your team!"

It is clear, from the name of our system and the site, that we are working for "basketball professional teams". I don't think that a complete statistical system must be applied in the High School, but about the fact that the high school coach must keep basics statistics we have no any doubt, specially on the last years. And its use and results must be  emphasized in the coaching program: that's mean, the use of the stats to help the player to improve himself in the rights areas and to assist the coach in the programming of his trainings more accurately.

Perhaps you intended to ask if all this set of  complex formulas of analysis are necessary at high school.... Please hear to this old basketball coach and statistician analyst: all the time you can.... work with your players on basketball fundamentals ! The future NBA Coach of your actual players will give, however secretly,  the credit to You....!"


 Deborah Telmes - eBA Stats Team - Basketball Statistics Analysis




Del Foro del Curso Libre de Estadísticas del Baloncesto eBA 111:
"Usted preguntó: Usted piensa que todo este trabajo se puede aplicar en Escuela Secundaria ?
Esto es inevitable: los estudiantes de los últimos años de la Escuela Secundaria llaman la atención de los scouters ! Podemos leer en uno de nuestros artículos en la sección Scouting una apelación a los estudiantes de la Secundaria  "a que estén seguros de gozar de su experiencia de Baloncesto en la Escuela Secundaria, y de dedicarse a su equipo ! Algunos estudiantes  /  atletas sobre enfatizan el proceso de reclutamiento y terminan produciendo por debajo de sus posibilidades reales debido a la excesiva presión que ellos se auto-imponen para impresionar a los reclutadores, un excesivo énfasis en sus estadísticas, o cuidándose a sí mismo para la universidad. Hay que trabajar duro, moverse rápido y jugar su juego para ayudar a su equipo !"

Está claro, desde el mismo nombre de nuestro sistema y del sitio, que nosotros apuntamos a "equipos profesionales de baloncesto". Yo no creo que un sistema completo de estadística deba ser aplicado en la Escuela Secundaria, pero sobre que el entrenador de la secundaria debe llevar estadísticas básicas no me cabe ninguna duda, especialmente en los últimos años. Y su empleo y resultados  debe estar enfatizado en el programa de entrenamiento: lo cual significa, el uso de las estadísticas para ayudar al jugador a superarse a sí mismo en las áreas correctas y asistir al entrenador en la programación de sus entrenamientos de una manera más ajustada.

Quizás usted intentó preguntar si todo este conjunto de fórmulas complejas de análisis son necesarias en la Escuela Secundaria.... por favor, escuche a este viejo entrenador, estadígrafo y analista de baloncesto: todo el tiempo que Usted disponga.... trabaje con sus jugadores en  los fundamentos del baloncesto ! El futuro entrenador NBA de sus actuales jugadores le concederá, aún cuando sea secretamente,  el crédito a Usted....!"


 Traducción & Enlaces: ebastats - el foro de las estadísticas del baloncesto

[charly]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Stats Tend dehumanize the player
• Estadísticas deshumanizan al Jugador

( for English Translation= See Below )

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 cómo el jugador pueda jugar. Los números podrán ayudar a analizar lo que ese jugador hace en el campo, pero construir un equipo no solo significa números...


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....


 Translation & Links:  ebastats - the basketball statistics forum

[Louis Sierra]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Scouting & Stats: Temas a Discutir
• Discussions about Scouting & Stats

( for English Translation= See Below )

Interesante el tema: recuerdo estas conversaciones cuando la eBA fue creada.
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.

 Louis C. Sierra -  eBA Stats Team - Análisis de las Estadísticas del Baloncesto




An interesting theme: I remember the same chats when eBA was created.
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 some 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.


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[orlando_coach]

Scouting & Stats: Discusiones • Scouting & Stats: Discussions

• Enfrentadas como miembros de familias rivales
• Feuded like members of rival families

( for English Translation: See Below )

En recientes tiempos pasados, 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 aspectos de este campo. Ideas ?


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, Thoughts ?


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