טייטום ובול כמקרי מבחן / חגי ניסני ועידו גילרי

הקדמה

לא להיבהל- פוסט זה עוסק בסטטיסטיקה והסתברות. יחד עם זאת מי שכתב את הפוסט הוא לא מי יודע כמה בסטטיסטיקה והסתברות אבל עדיין חושב שזהו כלי מאוד יעיל וחשוב על מנת לפתח דיון רציני, וכדאי להשתמש בו כאשר מנסים לפתח או להוכיח תובנה כלשהי. אז אנסה להציג את הדברים בצורה הכי טובה והיות ואני בעצמי לא מבין גדול אז בעצם ההסברים כתובים גם לעצמי.

הפוסט בנוי בצורה הבאה:

חלק א' – דילמת בול/טייטום

חלק ב' – הצגת הנתונים

חלק ג' – חזרה לדילמת בול/טייטום

חלק ד' – מתודולגיה

סיכום

חלק א'- דילמת טייטום בול

לונזו בול הוא התגלמות התעתוע. מעבר לכל ההייפ, השיווק והקשקושים שהאבא האידיוט/גאון שלו מייצר ללא הרף, הוא נתן עונה לא טובה ביחס לרוקיס המתחרים לפחות בכל מה שקשור באחוזי קליעה – 45% מהעונשין, 30% מטווח השלוש ו-44% אפקטיבי. אלו מספרים לא טובים: קחו למשל את ג'ייסון טייטום – טייטום סיים את העונה עם 43.4% לטווח השלוש, 82.6% מהעונשין ו-53.8% אפקטיבי. לחשוב שטייטום נתן כאלו מספרים בעונת הרוקי שלו יוצר את הרושם שמן הסתם אלו מספרים שרק ילכו וישתפרו. אז האם מג'יק עשה טעות בבחירה הזו? האם הלייקרס צריכים לעשות על לונזו טרייד כאן ועכשיו כל עוד המחיר שלו איכשהו גבוה? איך יכול להיות שמג'יק בחר בלונזו כשהיה לו את טייטום על המדף?

אם אני יכול לנחש מה עבר למג'יק בראש, מעבר לכך שמדובר ברכז גבוה עם יכולת מסירה מצוינת והגנה טובה, זה שבשנת הקולג' שלו לונזו נתן מספרים מצוינים: הוא קלע 41.2% לשלוש, 66.7% אפקטיבי ו-67.3% מהעונשין – אלו מספרים מצוינים (למעט העונשין) שאם לונזו היה מצליח להתקרב אליהם בעונת הרוקי יכול להיות שהדיבורים עליו היו ממותנים יותר. טייטום לעומתו היה קצת פחות מרשים בקולג'- 50.6% אפקטיבי, 34.2% מהשלוש ו-84.9% מהעונשין – נראה שעל פי הנתונים הללו יכול להיות שמג'יק בחר נכון.

אז למה אנחנו צריכים להאמין בעצם אם אנחנו רוצים לצפות את אחוזי הקליעה של לונזו להמשך הקריירה שלו? האם לשנת הקולג' המצוינת או לעונת הרוקי המדשדשת של לונזו? האם הלחץ הלא מותאם שלאבר שם על לונזו הכריע אותו ובעונה הבאה אנחנו הולכים לראות עד כמה הוא טוב?

אגב בלי להלאות במספרים יותר מדי אוכל לומר שללברון ג'יימס, קווין דורנט וכריס פול היו מספרים לא גבוהים בהרבה משל לונזו בעונת הרוקי באחוזי קליעה ל-3 ובאחוז אפקטיבי. אנחנו יודעים להיכן כל אלה הגיעו בסופו של דבר.

(פעילי הרב ארוש בLA: ויתרו על אומן בשביל לנחם את אוהדי הלייקרס אחרי עוד זריקה של לונזו מהעונשין – ותודה לגיא על ההשראה לתמונות)

חלק ב' – מדידה

כדי לנסות לענות על השאלות הנ"ל בכלים סטטיסטיים נעריך את יכולת הקליעה דרך שני פרמטרים: אחוזי הדיוק של השחקן בזריקות עונשין ואחוזי הדיוק של השחקן בזריקות לשלוש. את האחוז האפקטיבי לא נכניס לדיון היות והוא מושפע מהרבה מאוד גורמים כמו מיקום הזריקות שהשחקן לוקח לשתי נקודות. והחלק היחסי מהן המושג במתפרצת. מן הסתם זריקות מתחת לסל או במשחק מעבר הן הרבה יותר קלות. זריקות לשלוש מגיעות בדרך כלל מטווח מאד מצומצם קרוב לקו כשבנוסף האחוז האפקטיבי ממילא כולל בתוכו תלות מובנית בדיוק מחוץ לקשת. לכן כדי להעריך יכולת קליעה נתייחס רק לזו מטווח ה-3.

בכל אחד מהפרמטרים בנינו מודל סטטיסטי שלוקח בחשבון את הקליעה של שחקני הליגה בקולג ו/או עונת הרוקי וחוזה את נתוני הקריירה שלו. רגע לא לברוח. מודל סטטיסטי זו סתם מילה מפוצצת לקשר ישר בין הפרמטרים החוזים לתוצאה הצפויה שעושה סוג של ממוצע על הנתונים של כל השחקנים בליגה שעוברים סף מסוים. כלומר אם לדוגמא נסמן את אחוזי הקריירה אותם אנחנו רוצים לצפות ב-y ואת נתוני הקולג' ב-x אז המודל ישתמש בפיזור נתוני השחקנים בליגה כדי לתת לנו קשר: y=a*x+b. בנוסף מכיוון שיש פיזור של תוצאות הוא יאפשר לנו גם להעריך את הטווח סביב הערך החזוי שבו סביר שבסופו של דבר יפלו רוב המקרים. כלומר עבור כל תחזית נציין גם את הטווח שבו על פי המודל ייכנסו 95% מהשחקנים בעלי נתוני קולג'/עונת רוקי דומים.

הנה ככה זה נראה לדוגמא עבור חיזוי אחוזי הקליעה ל-3 בקריירה על פי עונת הרוקי:

אחוזי זריקות עונשין

אם נתבונן על ממוצעי קולג' של השחקנים בליגה נגלה שזו אינדיקציה מצוינת להמשך הדרך: ישנה קורלציה די גבוהה כאשר לוקחים את אחוזי הקולג' ואת אחוזי הקריירה לזריקות עונשין (0.76). הקורלציה אפילו מטפסת קצת כאשר משווים בין אחוזי עונת הרוקי לבין אחוזי הקריירה (0.78).

כאשר לוקחים את נתוני הקולג' לזריקות עונשין ומנסים לחזות את אחוזי הקריירה בזריקות עונשין נקבל את התמונה הבאה (ותודה לעידו על כל העזרה וההסברים – היו המון כאלו). מתקבל מודל בו אחוזי העונשין בקריירה (y) יתקבלו מתוך אחוזי העונשין בקולג' (x) על פי  y=a*x+b. כאשר a=0.702 ו- b=0.256. עבור שני מקרי המבחן שלנו התוצאות הן:

שחקןאחוזי עונשין בקולג'אחוז עונשין צפוי לקריירהאחוזי מקסימום בקריירה ב-95% ביטחוןאחוזי מינימום בקריירה ב-95% ביטחון
טייטום84.9%85.3%95.2%73.9%
בול67.3%72.6%83.2%62.0%

אם להסתמך על התחזית הזו – ניתן לומר שלונזו נמצא במקום סביר יחסית. ישנם לא מעט שחקנים טובים קצת מעל וקצת מתחת לאיזור הזה (לברון ג'יימס הכי בולט ברשימה הזו עם 73.9% בקריירה בזריקות עונשין)

בעוד לונזו אמור לטפס קצת מבחינת אחוזים טייטום צפוי להישאר באותו האיזור שהוא קלע כאשר הוא היה בקולג' – זו בשורה טובה מאוד עבורו ועבור הסלטיקס.

נכון שתחזית הקולג' סיפקה ממוצע לא רע עבור לונזו להמשך הקריירה אבל ההתנפצות הכואבת על קיר הרוקי השאירה סימן שאלה על המשך הקריירה  שלו בNBA. מה יקרה אם נסתמך על עונת הרוקי שלו על מנת לבחון מה צפוי לו?

(בטבלה: תחזית המודל [a=0.694; b=0.252] לממוצעי קריירה מהעונשין בהסתמך על נתוני עונת הרוקי)

שחקןאחוזי עונשין בעונת הרוקיאחוז עונשין צפוי לקריירהאחוזי מקסימום בקריירה ב-95% ביטחוןאחוזי מינימום בקריירה ב-95% ביטחון
טייטום82.6%82.8%93.3%72.4%
בול45.0%56.4%67.0%45.9%

כאן ניתן לומר שזוהי תחזית רעה מאוד עבור לונזו. טייטום לעומתו נשאר יציב מאוד גם כאן. לאור ההבדלים הברורים בין שני המודלים עולה השאלה מה יקרה אם נשלב בין שני המשתנים הללו – זה של שנות הקולג' וזה של שנת הרוקי וננסה להסיק מהם על אחוזי הקריירה של השחקן? כאן נקבל מודל מהצורה  y=a1*x1+a2*x2+b. כש-x1 הוא אחוזי הדיוק בקולג' ו-x2 אחוזי הדיוק בעונת הרוקי. הפרמטרים המתקבלים הם:  a1=0.439, a2=0.390, b=0.159.

(בטבלה: תחזית ממוצעי קריירה בהסתמך על ממוצעי הקולג' ועונת הרוקי)

שחקןאחוזי עונשין בקולג'אחוזי עונשין בעונת הרוקיאחוז עונשין צפוי לקריירהאחוזי מקסימום בקריירה ב-95% ביטחוןאחוזי מינימום בקריירה ב-95% ביטחון
טייטום84.9%82.6%85.3%94.5%76.0%
בול67.3%45.0%61.9%71.5%52.3%

במצב כזה המודל מנבא ללונזו 61.9% מהעונשין במהלך הקריירה. נסבל איכשהו (רונדו אני מסתכל עליך) טייטום לעומתו ככל הנראה יקלע עונשין באחוזי קליי תומפסון מהעונשין. העתיד ורוד.

 

אחוזים מטווח השלוש

לפחות על הנייר ניבוי של קליעת עונשין הוא מאוד קל – מדובר על מרחק קבוע עם אותם תנאים בדיוק. למעט אולי הרעש באולם או לאנס סטיבנסון נושף באוזן מדי, פעם והכיפים המחורבנים האלה שהשחקנים נותנים אחרי כל זריקה (כפי שניתן לראות בסרטון) https://www.youtube.com/watch?v=5bkrGuAm8PA – שום דבר בעצם לא משתנה בזריקת העונשין. ממש עבודה בתנאי מעבדה אידאליים – לא פלא שיש קורלציה כל כך גבוהה בין זריקות עונשין בקולג' לעונת הרוקי ולקריירה. אבל מה קורה כאשר רוצים לבחון זריקות לטווח שלוש נקודות? כאן התמונה יותר מסובכת והקורלציה יורדת באופן די חזק. ועדיין באופן יחסי ישנו מתאם לא רע בין אחוזי הרוקי ואחוזי הקולג' לאחוזי הקריירה (0.52 לעונת הרוקי, 0.45 לקולג')

מה יקרה עם הצמד בהמשך הקריירה? אם נבנה מודל המתבסס על משחקי הקולג' על מנת לצפות זאת נקבל את התחזית הבאה:

(בטבלה תחזית המודל [ a=0.319, b=0.246] לממוצעי 3% בקריירה בהסתמך על נתוני הקולג')

שחקןאחוזי שלוש בקולג'אחוז שלוש צפוי לקריירהאחוזי מקסימום בקריירה ב-95% ביטחוןאחוזי מינימום בקריירה ב-95% ביטחון
טייטום34.2%35.9%41.1%30.6%
בול41.2%37.9%43.2%32.6%

כאשר מתבוננים על הטבלה הזו ניתן לראות שלונזו צפוי להפוך לקלעי שלשות די טוב – אמנם זה לא קייל קורבר אבל עם אחוזים כאלו אפשר לעשות הרבה נזק להגנות. גם טייטום על פי התחזית הזו נמצא בגבול הסביר. למרות זאת הטיפוס על קיר הרוקי נראה עבורם פחות או יותר כך:

כאשר בונים מודל דומה לחיזוי הקליעה לשלוש בקריירה על סמך עונת הרוקי מתקבלות תוצאות די שונות…

(בטבלה: תחזית המודל [a=0.274, b=0.268]  לממוצעי 3% בקריירה בהסתמך על נתוני עונת הרוקי):

שחקןאחוזי שלוש בעונת הרוקיאחוז שלוש צפוי לקריירהאחוזי מקסימום בקריירה ב-95% ביטחוןאחוזי מינימום בקריירה ב-95% ביטחון
טייטום43.4%38.7%43.5%33.9%
בול30.0%35.0%39.8%30.2%

כאן שוב יהיה הגיוני לנסות ולשפר את התחזית שלנו על ידי שילוב בין נתוני הקולג' לנתוני עונת הרוקי. כאמור שוב יהיו לנו כאן שני משתנים חוזים, מה שנותן את התחזית הבאה:

(בטבלה: תחזית המודל [a1=0.270, a2=0.304, b=0.159]  ל3% לקריירה בהסתמך על נתוני הקולג' ועונת הרוקי)

שחקןאחוזי שלוש בקולג'אחוזי שלוש בעונת הרוקיאחוז שלוש צפוי לקריירהאחוזי מקסימום בקריירה ב-95% ביטחוןאחוזי מינימום בקריירה ב-95% ביטחון
טייטום34.2%43.4%38.0%42.2%33.7%
בול41.2%30.0%36.5%40.0%32.3%
(האם לקחת זריקה? תהליך חישוב טיפוסי של שחקני יוסטון במשחק)

 

חלק ג' – חזרה לדילמת טייטום בול

שמח שאתם עדיין איתנו אחרי שהלאיתי אתכם בכל כך הרבה מספרים. בפוסט שהופיע באתר הופס לאחרונה נכתב ש"לחשוב  שטייטום נתן כאלו מספרים בעונת הרוקי שלו, מן הסתם אלו מספרים שרק ילכו וישתפרו" האם זהו משפט נכון? האם טייטום צפוי להשתפר עד אינסוף? ומה לגבי לונזו – האם באמת כדאי לחשוב על איך נפתרים/ נפטרים ממנו כל עוד המניה שלו איכשהו גבוהה כי ככל הנראה אלו המספרים שהוא ייצר גם בהמשך?

אם להסתמך על התחזיות שנכתבו לעיל אז ככל הנראה לונזו אמור לעלות וטייטום אמור לרדת. ככל הנראה לונזו נתן את אחת העונות הכי נוראיות בקריירה שלו בעוד טייטום ככל הנראה קרוב מאוד לשיא שלו מבחינת אחוזים. כפי שאנחנו רואים התחזית היא שטייטום יגיע בסופו של דבר לאיזור ה38% לשלוש ולונזו יגיע לאיזור ה35% לשלוש – אלו כבר מספרים די סבירים (הארדן למשל עומד על 36.4%)

באופן כללי ניתן לומר כי המספרים של הקולג' ושל עונת הרוקי נוטים "להתכנס" ביחס למספרי הקריירה; כלומר גם אם שחקן נתן מספרים פנטסטיים בעונת הרוקי והקולג' או מספרים מאוד לא טובים בעונת הרוקי והקולג' – כאשר נסתכל על סך הקריירה ולא על עונה בודדת לרוב אנחנו נראה שזה שנתן מספרים מצוינים באופן חריג ירד בממוצעיו לאורך זמן וזה שנתן מספרים גרועים להחריד יעלה בממוצעיו לאורך זמן.

אם נחזור לרגע לגרף בחלק ב' של המודל המתאר את אחוזי הקריירה הצפויים מחוץ לקשת כתלות בדיוק בעונת הרוקי אז כאמור המשוואה המתארת את האחוזים הצפויים היא: y=0.274*x+0.268. ניתן לראות גם על פי הגרף הנ"ל שבתחזית של המודל (בכתום) יש מעין "נקודת איזון" שלפניה סביר שאחוזי הקריירה של השחקן יהיו גבוהים יותר מעונת הרוקי ואחריה סביר שאחוזי הקריירה של השחקן יהיו נמוכים יותר. הנקודה הזו היא באחוזי דיוק של 36.9%.כלומר ככל ששחקן קלע באחוזים נמוכים יותר מערך זה בעונת הרוקי הוא ככל הנראה יקלע באחוזים גבוהים יותר בממוצעי הקריירה המצטברים שלו.

לעומת זאת מעל נקודה זו,ככל השחקן קלע באחוזים מצוינים יותר בעונת הרוקי, סביר שהוא לא יצליח לשחזר אותם בפרספקטיבה של קריירה שלמה. לכן ככל הנראה הוא יקלע באחוזים נמוכים יותר בממוצע מצטבר בשאר הקריירה ביחס לעונת הרוקי. (לא מדובר על עונה בודדת לאחר עונת הרוקי בה ייתכן ושחקן יקלע בממוצעים גבוהים יותר, אלא על סך של כל הקריירה). דוגמה טובה לכך: ג'רו הולידיי שבעונת הרוקי קלע בדיוק של 39% מהשלוש ובממוצע המצטבר בקריירה הוא עומד על 36% לשלוש. כריס פול קלע בעונת הרוקי 28.2% לשלוש וממוצעי הקריירה שלו היום הם 37.2%. לילארד קלע בעונת הרוקי 36.8% לשלוש גם ממוצע הקריירה שלו הוא 36.8%.

כמובן שישנו סיכוי גבוה בהרבה ששחקן שקלע בעונת הרוקי בממוצע של 40% לשלוש יקלע במצטבר בקריירה באחוזים גבוהים יותר משחקן שקלע בעונת הרוקי ב30%. כמו כן בהחלט יהיו גם שחקנים שאחרי שקלעו באחוזים מעל הממוצע בעונת הרוקי ימשיכו וישתפרו גם במהלך הקריירה אבל הסיכוי לכך הוא כאמור קטן יותר.

אז האם טייטום סתם נתן עונה טובה, וצפוי לחזור לממדים של שחקן טוב אך לא יותר? לדעתי לא.  אמנם ככל הנראה טייטום קרוב לשיאו מבחינת אחוזי קליעה אך גם אם הוא יהיה רק קרוב לתחזית שניתנה לו אלו עדיין מספרים מצוינים. ובלי קשר לכך טייטום הראה בפלייאוף האחרון שהוא על אמת כשהצליח להיות אחד השחקנים הכי משמעותיים בקבוצה שהגיעה לגמר המזרח. לונזו לעומתו ככל הנראה נתן את אחת העונות הכי גרועות שלו – לדעתי ה45% מהעונשין נותנים איזושהי אינדקציה שזו ככל הנראה לא העונה המייצגת שלו, שכן הייתה סבירות מאוד נמוכה שאלו המספרים שלונזו ייתן העונה – כמו שציינו זריקת עונשין אינה קשורה כמעט למשתנים אחרים וגם אם מכניקת הזריקה של לונזו לא מותאמת לNBA, הוא בכל זאת קלע באחוזים לא נוראים בקולג' והתדרדר על ל45% השנה.  אני חושב שזה מצביע על כך שסביר שאנחנו נראה מלונזו בעונות הבאות שיפור ניכר באחוזים והעונה הזו הייתה דווקא היוצאת מן הכלל.

חלק ד' – מתודולגיה

בניית מסד הנתונים :

מי שנכנס למסד הנתונים הראשי היו כל השחקנים שהיו פעילים מעונת 2012-2013 ועד לענת 2017-2018 (כולל עונת 2017-2018) סה"כ במסד הנתונים הראשוני השתתפו 389 שחקנים.. השחקנים אשר נכנסו למסד הנתונים הראשוני עמדו בקריטריונים הבאים:– שחקן שמשחק לפחות 4 עונות בליגה, ובמהלך העונות הללו שיחק לפחות 160 משחקים במצטבר (ממוצע של 40 משחקים לעונה) ובעונת הרוקי הוא שיחק לפחות 30 משחקים. מי שנכלל במדגמים של הקולג' שיחק לפחות 25 משחקים בקולג' אך לא היה תנאי מקדים לשחק בקולג' על מנת להיכנס למסד הנתונים הראשוני.

מדגם :

היות וגם אחרי סינונים אלו יכולים להיות נתונים קיצוניים שמשפעים על המדגם כגון שחקנים שקלעו 2 קליעות מתוך 2 זריקות בכל עונת הרוקי והייצוג שלהם הוא קיצוני, סיננתי את המשתתפים בכל מדגם ספציפי בדרך הבאה: למשל רציתי לבחון את אחוזי העונשין בעונת הרוקי אל מול אחוזי העונשין בקריירה. השחקנים שנבחרו היו צריכים להיות מעל 75% מהחציון עבור זריקות מהשלוש ומעל ל  ל50% מהחציון עבור זריקות העונשין. שזוהי  שיטה דומה  לשימוש בו מקובל למדוד את "קו העוני". כל מי שהיה מעליו נכנס למדגם ומי שמתחתיו לא נכנס.

דוגמה לסינון שכזה:

שחקן מיקום מספר הזריקות % עונשין
לברון 1 150 90
דורנט 2 125 89
הארדן 3 100 88
ווסטברוק 4 75 87
קרי 5 50 86
אמביד 6 25 85
דרוזן 7 15 84

יש לנו 7 משתתפים; החציון הינו מי שבאמצע – ווסטברוק שיש מעליו 3 שחקנים ומתחתיו 3 שחקנים. על מנת לקבל  50% מהחציון (מחצית החציון) נחלק את מספר הזריקות של ווסטברוק – 75 ב2. יצא לנו שמי שנכנס למדגם הוא רק מי שזרק למעלה מ37.5 זריקות עונשין בעונת הרוקי ולכן דרוזן ואמביד נשארים מחוץ למדגם.

כל דגימה עברה סינון שכזה.

המודל הסטטיסטי:

על מנת לבצע חיזוי בנינו מודלים בעזרת רגרסיה  – סוג המודל הראשון הינו מודל של רגרסיה לינארית פשוטה, בה בציר ה-X הכנסנו את המשתנה המנבא (ממוצע שנות הקולג' או ממוצע שנת הרוקי) ובציר ה-Y הכנסנו את אחוזי הקריירה. בנוסף המודל מאפשר לנו לקבוע  קו עליון ותחתון אשר מנבאים ב95% ביטחון על פי הנתונים בציר  X מה יהיו הגבולות לתוצאות המקסימליות והמינימליות האפשריות לאחוזי הקליעה של כל שחקן שלא היה במדגם. סוג המודל השני הינו  דומה רק שמספר המשתנים המנבאים שונה: ממוצע הקולג' וממוצע עונת הרוקי. לכן ביצענו רגרסיה רבת משתנים אבל העיקרון זהה כשגם כאן אנו יכולים לקבוע רף עליון ותחתון לתחום בו אמורים ליפול אחוזי הקריירה של כל שחקן ב-95% ודאות.

חשוב להדגיש גם את חסרונות המודל.  השונות המוסברת (דהיינו החלק בפיזור הסטטיסטי אותו מצליח המודל לתאר) הגבוהה ביותר שהתקבלה הייתה 0.7  – זוהי השונות המוסברת כאשר שילבנו את אחוזי העונשין של הקולג' ועונת הרוקי על מנת לחזות את אחוזי הקריירה. זאת אומרת שלא הצלחנו להסביר במדויק את הגורמים ולתת חיזוי מדויק לקליעות העונשין. על אף שמדובר בזריקה עם תנאים קבועים.  באחוזים מטווח השלוש השונות המוסברת אף נמוכה משמעותית יותר ועומדת על 0.45 כאשר משלבים את ממוצעי הקולג' ועונת הרוקי על מנת לצפות אחוזי קריירה. הקושי להסביר במדוייק מתבטא בעיקר בכך שישנו טווח טעות רחב בין אחוזי המקסימום לאחוזי המינימום האפשריים בקריירה – בזריקות העונשין המודל נותן טווח של כ17%-18% ובאחוזי שלוש המודל נותן טווח של כ10%-11%. אני חושב שמעבר לחסרונות המודל עצמו הטווח הרחב מצביע על כך שישנם גורמים רבים נוספים אשר יכולים להשפיע על קליעת השחקן.

סיכום

אני לא חושב שאני אגזים כשאומר שהספורט השני הכי אהוב באתר וזה כולל הרבה מאוד מגיבים כולל את עבדכם הנאמן הוא ספורט האכלת כובעים. זהו משחק עם הרבה מאוד גרסאות צורות ופיתוחים מיוחדים:  זה יכול להיות כפשוטו כשמישהו פוגע בהימור ומרגיש על הגג של הטבעת, וזה יכול להיות כמו הרבה מאוד פעמים שמישהו טועה בהימור ואז הוא חווה שורת תזכורות עוקצניות עד כמה ההימור שלו היה גרוע. כולנו משחקים את המשחק הזה ונראה לי שזה אפילו די כיף לרובנו עד גבול  מסוים.

אישית אחרי הרבה מאוד שעות על אקסל ובחינה של נתונים שונים, הייתי נזהר מלחרוץ גורלות על סמך נתונים של עונה אחת טובה או לא טובה. שחקן יכול להיות נפלא בקולג' ולהיות על גג העולם ופתאום כמו במעבר מהיסודי לחטיבה ולתיכון, אתה הכי קטן – זה שבשביל לשחק במגרש צריך לחכות שהגדולים ילכו. עונת הרוקי זו עונה קשה עם הרבה מאוד לחצים והסתגלויות שהשחקנים צריכים לעבור, אבל  אחרי הסתגלות ואם הצליחו באמת לשרוד, יכולים לצאת מהשחקן דברים נפלאים. אז במקרה שהבאנו לעיל אכן טייטום ככל  הנראה ימשיך לשמור על אחוזים נפלאים ולהיות שחקן מרכזי בקבוצה מדהימה, אבל לא הייתי ממהר להספיד את לונזו כמו רוקיס אחרים שלא ממש פגעו השנה. סבירות גבוהה שנראה מהם בשנים הקרובות דיוק גבוה יותר.

(בסוף הסיפור הוא קופץ מתוך עוגה ומעניק פסלון MVP לבן המוכשר)

ועכשיו לכל מי שהצליח לשרוד את המרתון המספרי הזה, הנה בא הדבר האמיתי! מספר נקודות לדיון שטרם שזפתם עין:

לברון עושה את מי שסביבו לטוב יותר?

האליפויות של דורנט נחשבות לו? ואולי כמו בשיר "דלת אחורית" של מאיר אריאל כל השאר הם טפילים והוא מציל את הלוחמים מאימתו של המלך?

מה היה קורה לו גרין לא היה מורחק באותו משחק?

משימת בונוס: דרגו את הרשעים הפעילים כיום והביאו לכך תימוכים אמוציונליים (בהצלחה!)

****

הערת העורך:

כשחגי פנה אלי אי שם בתחילת הקיץ בשאלה עד כמה הצלחה או אי הצלחה בעונת הרוקי היא מדד להצלחה עתידית לא ידעתי לאן זה יתפתח. בדרך כלל כשאני עונה לשאלות כאלה זה נגמר אחרי יום יומיים, אבל חגי הראה רצון להעמיק ולחפור מבלי לוותר. חשוב לציין שהוא עשה כאן את כל העבודה והחשיבה כשאני רק ייעצתי. מהבחינה הזו אני חייב להגיד שאני מרגיש מאד בטוח עם המערכת הסוציאלית שלנו. את דובי ואורך הרוח שלו במיוחד כאוהד ניקס אני מכיר כבר שנים אבל חגי גילה סובלנות שלא הייתה מביישת נזיר בודהיסטי. בערך כל יומיים הייתי שולח אותו למשימה חדשה – למה לא התחשבת בזה ולמה לא לקחת בחשבון את ההוא. הוא לא מצמץ לשנייה. יותר מזה אחרי שכבר פחות או יותר החלטנו שסיימנו אז פתאום אני שולח לו בחשש מייל: " אהה רגע למה בעצם התחשבנו רק בשחקנים מ.. ולא לקחנו בחשבון גם את … מה דעתך לעשות הכל מחדש?" התשובה ההולמת במקרה הזה הייתה לצאת מהבית להיכנס למכונית לנסוע 200 ק"מ, לתת אגרוף בפרצוף ולחזור כלעומת שבאת. אבל חגי כנראה עשוי מחומר אחר כי הוא לא התרשם בכלל.

כאחד שיצא לו להדריך לא מעט אנשים בסביבות מגוונות אני חייב להגיד שזו הייתה אחת החוויות הכי מהנות שעברתי. לא רק שחגי ידע לשאול את השאלות הנכונות הוא באמת רצה להבין וללמוד איך ניתן למדל אוסף נתונים ומה ניתן להסיק מהתוצאות. יותר מזה והכי חשוב בעיני הוא לא חיפש ליפות את התוצאות או לנסות לגרום להן להתאים למה שהוא חושב אלא הראה רצון אמיתי להביא את הנתונים ומה שניתן ללמוד מהם כמו שהם יחד עם כל המגבלות הכרוכות בהסקה סטטיסטית. הלוואי עלי שכל האנשים אותם יוצא לי ללמד היו כל כך סקרנים, שקדנים, ונאמנים לעובדות.

אז חגי – תותח (קטמוני או לא) זו הגדרה בהחלט הולמת עבורך. היה ממש כיף – תודה.

 

לפוסט הזה יש 66 תגובות

  1. רצתי לסוף המאמר{לא פוסט, מאמר!} כדי לומר וואו איזו השקעה!
    עכשיו מתחיל לקרוא…
    כל הכבוד חגי!

  2. בול – תוצר של יחסי ציבור חלולים והוא מתאים כמו כפפה ליד להוליווד וללייקרס – רעש וצלצולים והייפ מלאכותי.
    בוסטון וטטום עם קבלות ועם יכולת עדיפים פי כמה נמצאים משום מה בפחות חשיפה מאשר התעלול היחצני של בול + לייקרס.
    אנשים עם מצפון לא צריכים לשתף פעולה עם זה.

  3. פוסט נפלא, השקעה מטורפת באמת.

    עדיין לא ישכנע שלונזו פלופ מטורף (בחירה 2 זה מינימום אולסטאר כן?) ואני ממש לא רואה אותו אולסטאר בקרוב.
    שחקן בינוני מינוס מנופח בהייפ של האבא שהשגי את מטרתו.

    עוד כמה שנים ההשוואה לטייטום בכלל תהיה מגוחכת.

  4. טוב אל תאימנו לעידו הוא ממש לא "רק ייעץ" ולא היה סיכוי שאני מצליח להבין איך מסתדרים עם כל המספרים הללו ללא כל העזרה והמודלים הסטטיסטים שהוא בנה ואני השתמשתי בהם. אז תודה גדולה לעידו על המון עזרה עם הרבה מאוד סבלנות לתלמיד 3 יח"ל מתמטיקה שכמוני.

  5. אחד הפוסטים הכי טובים שעלו באתר השנה. יש מצב שגם אי פעם

  6. מצוין חגי, ותודה גם לעידו.
    בחרת בחכמה שני מקרי מבחן מאוד מעניינים ולא איזוטריים בכלל.
    הייתי שם את הגרף עם ההתאמה הלינארת כבר בהתחלה כדי שהקורא יבין על מה מדובר. גרף אחד שווה אלף מילים.
    לגבי ההתאמה הלינארית: היה צפוי שהגרף יתיישר למצב אופקי גם כשאחוזי הקולג' גדולים מאוד וגם שהם קטנים מאוד (כלומר, כמו שציינת, שאם שחקן קלע בקולג' ב 99% מהשלוש אז הוא עדיין לא יעבור את ה 50% במשך הקריירה. והאפקט הוא זהה עם האחוז בקולג' היה 1%). מה שאומר שההתאמה לא צריכה להיות לינארית אלא רק בתחום ביניים של האחוזים. עוד משהו – ההתאמה של אחוזי הקריירה לפי אחוזי הקולג' לוקחת בחשבון (מכילה) את האחוזים של שנת הרוקי. אבל זה לא באמת חשוב. כל הכבוד על ההשקעה.

    1. מכיוון שהתלבטתי לגבי זה עוד בעריכה אז שכנעת והעליתי את הגרף להתחלה. תודה.

  7. מצוין. איך מנחם אומר – לתרגם ולשלוח ל-538

  8. מעניין בנוסף אם הייתם עושים רגרסיה רק לבול ולטייטום לפי כל משחק או קבוצת משחקים (נניח בעונת הרוקי + אחרונה בקולג'), הייתה מתקבלת שונות גבוהה עבור בול ה"סטריקי" ונמוכה עבור טייטום ה"יציב" כמו שזה "מרגיש" במציאות. אבל תנוחו בינתיים 🙂

    1. כמובן שאין צורך ברגרסיה אלא ב"סתם" חישוב שונות. אולי אעשה את זה בעצמי מתישהו..

      1. תודה אור אך לא בטוח שהבנתי..

        1. הוא מתכוון להשוות את היציבות של שניהם. כלומר לקחת את אחוזי הקליעה של כל אחד בנפרד מכל אחד מהמשחקים בעונת הרוקי ולבדוק מה סטיית התקן. אם יש הבדל משמעותי (באחוזי 3 או עונשין) אז סימן שאחד מהם יותר יציב מהשני (ההנחה של אור היא שטייטום יותר יציב מבול).

          1. תודה על ההסבר. מה דעתך – עדיף לעשות את זה ממושקל יחסית למס' הזריקות בכל משחק כי "אחוזים" זה לא פרמטר כ"כ טוב? או לקחת קבוצות של X קבוע של זריקות ממס' משחקים רצוף?

          2. לקבץ זריקות ממשחקים שונים זה מאד בעייתי (אלא אם מדובר בעונשין) עדיף למשקל כל משחק על פי מספר זריקות.

          3. טוב, מסתבר שסטיית התקן הממושקלת של טייטום הרבה יותר גבוהה מאשר בול (0.271 לעומת 0.209), כך שהנחת המחקר שגויה מאוד 🙂

          4. תסתכל על היחסית לא על האבסולוטית. כשאתה קולע יותר טוב ברור שהסטייה תהיה גדולה יותר (אפשר לראות את זה בנתוני העונשין לעומת השלשות כאן במחקר).

          5. למה מה שעשיתי לא נכון / איך לעשות מה שאתה מציע? (מתמטית)

            שכחתי לציין שזה באחוזים ל-3, אבל עובדה שבאחוזים מהקו זה הפוך (0.181 לטייטום לעומת 0.288 לבול)

          6. לא אמרתי לא נכון :). אמרתי רק שיהיה יותר מעניין להסתכל על הסטייה היחסית כלומר פשוט לחלק את התוצאה בממוצע עבור כל אחד מהם.

          7. הבנתי, לחלק את הסטייה הסופית בממוצע או כל איבר מסוים?

          8. מה ההבדל?

          9. את התוצאה הסופית

          10. לא יודע 🙂 תלוי איפה מחלקים…

            אם כך יוצא:
            באחוזים לשלוש: בול 0.685, טייטום 0.625
            באחוזי עונשין: בול 0.64, טייטום 0.219

            למה זה יותר מעניין / משמעותי למסקנות?

          11. טוב הבנתי.. נראה שההבדל מ-3 קטן, ואילו טייטום הרבה יותר יציב מהעונשין לעומת בול. השאלה מה ממוצע ה"יציבות" של הרבה שחקנים כדי לדעת איך הם ביחס לכולם, כנראה שאת זה כבר אף אחד לא יבדוק 🙂 מתאר לעצמי שמה-3 נקבל יציבות ממוצעת דומה לזו של שניהם ומהקו משהו באמצע.

          12. אם אתה מחלק כל איבר באותו מספר אז זה לא משנה…
            למה זה יותר מעניין? כדי להסביר בוא ניקח דוגמא קיצונית של נקודות.
            נניח שיש שחקן שקולע 10 נקודות למשחק בממוצע ושחקן שקולע 100 למשחק בממוצע (רק נניח כן). בוא נניח גם שסטיית התקן של הראשון היא 10 ושל השני 20. מי יותר יציב? אם אתה מסתכל על הסטייה האבסולוטית אז הראשון אבל די ברור ש-10 נקודות סטייה ביחס ל-10 נקודות זה הרבה פחות יציב מ-20 ביחס ל-100. או במספרים: 1 לעומת 0.2.
            מהנתונים של בול וטייטום אתה רואה שהם פחות או יותר באותה יציבות בקליעה מבחוץ אבל בעונשין בול היה הרבה פחות.

          13. אההההה

  9. פוסט פנטסטי
    תודה רבה קטמוני וגלירי לא היה כזה צמד מאז שולץ ובלק

  10. פוסט מעניין, רלבנטי ומקצועי לעילא ועילא – כל הכבוד חגי ועידו. כן ירבו.

    סתם הרהור – מכיוון שהדגש לשלשות גדל בליגה, אני מניח שהשחקנים, בממוצע, משקיעים בזה יותר זמן מבעבר (ואולי גם יותר זמן מהזמן שמושקע בעונשין?). אם המגמה הזו תימשך, יתכן שאם תרעננו את המחקר בעוד שנתיים או שלוש הפערים בין הרמה ההתחלתית לבין שאר הקריירה יהיו גדולים יותר פשוט עקב השקעה רבה יותר ואולי גם פיתוח שיטות חדשות.

    ספציפית בנוגע ללונזו, אני בטוח שהוא ישקיע בזה כמו מטורף (מאחר והשאר אצלו יחסית בסדר) ולכן גוברת הסבירות שיגיע לאזור שמעל לממוצע (לקו הכתום).

    1. תודה מיקי.
      זו אכן שאלה שמאוד קשה לענות עליה אל תשכח שגם ההגנות מתעדכנות וכל הזמן לומדות כך שזו ביצה ותרנגולת.

  11. שאפו ענק. רוב תודות על ההשקעה.

    הטור מעניין מאד, אבל הקשר בינו לבין שאלת המחקר ("אז האם מג'יק עשה טעות בבחירה הזו? האם הלייקרס צריכים לעשות על לונזו טרייד כאן ועכשיו כל עוד המחיר שלו איכשהו גבוה? איך יכול להיות שמג'יק בחר בלונזו כשהיה לו את טייטום על המדף?") נראה לי חלש.
    אני בספק גדול אם יש מובהקות סטטיסטית שאם ניקח את פלוני ואלמוני ונכניס אותם ל"מודל חיזוי עונשין ושלשות" נאתר את השחקן שבסוף הקריירה היינו מעדיפים לקבוצתנו (ואני מתעלם לרגע מהעניינים הלא מבוטלים בכלל של עמדה ושל נפח הזריקות.)

    ושוב תודה רבה על טור מרתק.

    1. זו לא באמת שאלת החקר אלא טיזר.
      השאלה היא עד כמה אנחנו יכולים/צריכים להסתכל על היכולות בעונת הקולג'/רוקי כמדד למה שיהיה בהמשך הקריירה.

      1. כימאי, פיזיקאי ומתמטיקאי נוספים ביער ורואים כבשה שחורה.
        הכימאי: "ביער הזה יש כבשים שחורות."
        הפיזיקאי: "ביער הזה יש לפחות כבשה אחת שחורה."
        המתמטיקאי: "ביער הזה יש לפחות כבשה אחת שלפחות צד אחד שלה שחור."

        רוצה לומר ששאלת החקר צ"ל: "השאלה היא עד כמה אנחנו יכולים/צריכים להסתכל על היכולות בעונת הקולג'/רוקי כמדד למה שיהיה בהמשך הקריירה בעונשין ובשלשות."
        האם אפשר להסיק מהמודל שלכם גם לגבי פרמטרים אחרים? האינטואיציה אומרת שכן, אבל האינטואיציה שלי גם אמרה פעם אחת שאשתי טעתה.

        (בכל מקרה התגובה הזו סתם היתה תירוץ בשביל הבדיחה הגרועה בתחילתה.)

        1. לפחות זו שבסופה עשתה את העבודה …

    2. תודה מתן. בדיוק מה שעידו ענה – הדילמה של טייטום – בול זו רק דרך נוחה להציג את הרבה מאוד נתונים והררי מספרים שיכולים להיות לא פשוטים להצגה ולעיכול .
      באופן כללי הפוסט גם לא מתיימר לקבוע לגבי איכות השחקנים (במיוחד לאור זאת שיש גם המון בפרמטרים נוספים יכולת הגנה ראיית משחק וכו' וכו') אלא רק לתת איזושהי תחזית לגבי אחוזי הקליעה שלהם לטווחי 3 ועונשין על סמך עונת הרוקי והקולג'

  12. מעולה.השקעה מטורפת. כל הכבוד!!!

    לגבי ההשוואה אז אני חייב להגיד שאני מרוצה מלונזו השנה.הוא מראה שאין בו פחד,מראה הגנה טובה ברוב המקרים,והאחוזים עלו מעונת הרוקי.
    במקרה שלו אז המודול שהעלתם לדעתי יתממש

  13. פוסט מדהים. חתיכת עבודה מטורפת הבאתם פה מהטובים שיצא לי לקרוא פה.

    שאלה – במודל הזה. מה אמורים להיות האחוזים של מיצ'ל בקריירה מהעונשין והשלוש?

    1. תודה גלעד.
      השילוב של מיטצ'ל של הקולג' והרוקי נותן את התחזית הבאה:
      3 -35.1%
      עונשין – 82%.

  14. מאוד מעניין.
    אתרי דראפט מסויימים עושים עוד distinction כשהם מנסים לפתח מודל.
    1. טווח. מכיוון שיש כיום נתונים על הטווח שבו שחקן זרק שלשה במכללה. יודעים להבדיל בין קליעת 3 שנעשית צמוד לקשת המכללות (מיד ריינג' ב-NBA), לבין זריקת שלוש מטווח ארוך יותר.

    2. שמירה. אחוזים תחת שמירה הדוקה יותר. אל מול זריקות חופשיות

    3. עליה מכדרור או קאץ' אנד שוט. בידול בין השניים מרמז איזה תפקיד ב-NBA יעלה או יוריד את האחוזים.

    4. attempt rate – מה השכיחות הזריקה.

    הסיבה שהיו מודאגים יותר מהקליעה של לונזו מאשר של טייטום הייתה כי לונזו התקשה לעלות על שמירה במיוחד ששומרו סגר לו את השמאל. לא ידעו אם הקליעה שלו מכדרור תעבור לרמה הבאה. לא ידעו כמה קאץ' אנד שוט חופשיים יהיו לו אם הוא היוצר המרכי בהתקפה. טייטום לעומת זאת היה קלע סופר מחונן בדוק משלוש בקאץ' אנד שוט. הוא גם הראה טווח. היו לו בחירת זריקות פחות טובה ועלה הרבה לפייד אוויים וקליעות ניתור מכדרור. זה הוריד לו את האחוזים למרות שהתמחה בקליעות קשות.

    בעונת הרוקי של טייטום בוסטון וידאו שהוא בעיקר מחכה לקאץ' אנד שוט בפינות ותוקף את הסל כשומרו מזנק לכיוונו. בחצי העונה הראשונה אומנם לא קלע הרבה אך דייק באחוז פסיכי משלוש. בחצי השני זה ירד משמעותית כאשר החל ליצור לעצמו מצב קליעה. השנה הוא מנסה לקחת את תפקיד היוצר וזה כרגע מוליד לא מעט חבלי לידה ואחוזים ירודים. בעייני במקום להכתיר אותו עקב ריצת הפלייאוף היה שווה להגיע לאיזון הזה בצורה טבעית.

    לונזו לעומתו החל להפציץ בקאץ' אנד שוט העונה. הוא כרגע עומד על 47% משלוש לאחר 0 כדרורים. כל כדרור נוסף מוריד אותו ל-33%. כששומרו נותן לו מרחק של לפחות 1.8 מ' (6 פיט – חופשי לגמרי) הוא 50% משלוש. בין 1.3-1.8 מ' הוא כבר 33% ומתחת לזה הוא עדיין על 0%.

    קשה להגיע לכלל הנתונים (במיוחד בקולג'ים) אך אני צופה שאילו היו בונים מודל שלוקח בחשבון את כלל הנתונים היו יכולים להעריך אחוזים על פי תפקיד. באתר http://www.tankathon.com ניסו לבצע מודל מורכב שכזה כדי לחזות projected NBA 3pt%

    1. הרבה דברים נכונים ומדויקים. אנחנו כמובן השתמשנו במידע שהיה זמין ונוח אבל כל חלוקה רלבנטית של הנתונים תמיד יכולה להוסיף מידע שיקטין את השונות הלא מוסברת וייתן לנו חיזוי יותר מדויק.

  15. וואו,תודה חגי ועידו,מאוד מעניין,נקודה שעלתה לי תוך כדי הקריאה,איפה נכנסת ההשפעה של….. ניהול קבוצה ,מאמן,מצב חברתי בקבוצה X,מוטיבציה ואמונה בעצמך,כל אלה יכולים להשפיע על עונת רוקי והעתיד,או שאני טועה?

    1. ברור שכל אלו משפיעים. זה אחד הדברים שצריך לקחת בחשבון בכל מודל סטטיסטי – ההנחה היא שהדברים שלא הכנסת למודל באים לידי ביטוי בשונות אקראית אם לא ויש תלות משמעותית אז המודל לא יצליח להסביר את החלק התלוי בפרמטרים שלא נכנסו. כמובן שכפי שחגי ציין למודל שכאן יש מגבלות רבות מכיוון שהוא לוקח בחשבון מעט מאד פרמטרים רלבנטים ולכן מה שנקרא ה"שונות הלא מוסברת" כלומר החלק שאותו המודל לא מצליח להסביר הוא די גדול.

  16. שאפו לשניכם. וואו
    היה מייגע אך עם זאת מעניין 🙂

  17. מעולה חברים. מסוג הכתבות שהאתר יכול להתגאות בהן.
    לגבי האם יש כאן באמת יכולת חיזוי ומדידה לגבי המשך הקריירה אני לא יודע עד כמה יש כאן חידוש, אבל נחמד במובן של חשיבה מסויימת על התפתחות שחקנים וכיצד שופטים את שנת הרוקי של שחקן מסויים.
    יש אפשרות להכניס את דונובן מיטשל לנוסחה ולראות איפה הוא עומד ביניהם?
    סתם שאלה שמעניינת אותי שיש לי חשד לגבי התשובה- האם יש שינוי באחוזים ככל שהווליום של הזריקות עולה?

    1. תודה אפלטון
      מעתיק את התגובה לגלעד
      השילוב של מיטצ'ל של הקולג' והרוקי נותן את התחזית הבאה:
      3 -35.1%
      עונשין – 82%.
      לגבי שינוי האחוזים – עד גבול מסוים ישנו שינוי מאוד גדול. השתדלתי לקחת ממספר זריקות שהערכים הקיצוניים ישפיעו פחות.

    2. חידוש? לא אין כאן חידוש אלא ניסיון לבדוק שאלה מעניינת בצורה כמותית.
      יכולת חיזוי בהחלט קיימת אבל כפי שחגי הדגיש יפה יש לה הרבה מגבלות כי למעשה היא לא עונה לסטנדרטים של חיזוי שבהם אנחנו מעוניינים (כלומר טווח החיזוי הוא גדול מדי בשביל לספק לנו תשובה קונקרטית לגבי כל שחקן).
      הפרמטרים של כל מודל סטטיסטי מופיעים במאמר כך שאתה יכול לקחת כל שחקן שתרצה ופשוט להציב בנוסחא פשוטה:
      y=a1*x1+a2*x2+b
      ולקבל את התחזית לגביו.

    3. לגבי הנפח -בהחלט יש לו משמעות אבל אני חושב שחגי חתך את הקצוות המועדים לפורענות. יש דרך להתמודד גם עם זה ברגרסיה (ושקלנו את זה) אבל זו הנקודה שבה אמרתי לחגי סטופ כי נראה לי שזה לא היה שווה את המאמץ – כלומר לא משנה את התוצאות באופן מהותי.

  18. תודה
    לונזו אתמול: 2-8 מהשדה החמיץ את שתי זריקות העונשין
    אלליי

    1. ו…?

  19. פוסט נהדר. אחד הטובים שקראתי בעברית בשנים האחרונות. שאפו!

  20. תודה לחגי ולעידו פוסט מצויין נהניתי לקרוא

  21. תודה לכולם

  22. אחרי כל הפלסף שלי שכחתי להגיד תודה. על ההשקעה ועל החשיבה.

  23. חגי ועידו תודה רבה וכל הכבוד על ההשקעה.
    יחד עם זאת התשובה לשאלה בתחילת המאמר היתה לפני הניתוח הזה וגם אחריו תשובה פשוטה מאוד. כן : מג'יק טעה. כי בכל התרחישים שלקחתם ותיקחו התשובה בסופו של דבר תהיה אותה תשובה : בכל מצב עולם שלא יהיה טייטום יהיה קלעי טוב מלונזו בין אם זה קליעות משלוש ובן אם זה קליעות מהעונשין. (מבחינה מטודולוגית איבדתי אתכם בחלק ד לא הבנתי מה עשיתם) .. את הרגרסיות הפשוטות כן הבנתי דרך אגב אם כבר מציגים רגרסיות אז מעניין מה ה r^2 שלהן ? נתון בסיסי וסתם מעניין.
    בכל מקרה מה שאני הייתי רוצה לבדוק כדי לחשוב אם מג'יק טעה או לא זה לבדוק פרמטרים נוספים חוץ מהקליעה כי בנושא הקליעה stand alone הוא טעה. חד משמעית.
    אז אני אגיד את דעתי ללא רגרסיות. היום בפנטזי לונזו כרכז פותח קיבל ניקוד מושלם של אפס נקודות (איך אני יודע ?- הוא פשוט בקבוצה של זה שמשחק מולי). זאת אומרת שכל הפעילות הטובה שהוא עשה קוזזה על ידי פעילות רעה. כלומר בדקות הרבות שבילה על המגרש היום התרומה המשוקללת שלו היתה אפס. מה שאומר שגם כשהוא נראה כמו אחד שמתחיל להתאושש שוב באה הנפילה.וזה ממש לא מתאים לכוכב. הנפילות האלה חוסר היציבות שלו – זה לא קורה לכוכבים אמיתיים.
    אני לא חד משמעי על לונזו. אני מאלה שיותר סקפטיים לגביו בעיקר בגלל הקליעה . אני יכול להבין מאידך יתרונות אחרים שלו. מה יהיה העתיד שלו? לא יודע נראה. אני לא בטוח שטוב.

    1. תודה בנג'ו.
      זה כנראה לא מובן בטור. לונזון וטייטום משמשים אך ורק כדוגמה לאחוזי קליעה ולא לבחירות דראפט או קבלת החלטות כזו או אחרת.
      אם אתה שואל אותי ללא קשר לטור אז היה בעייתי ללייקרס לבחור את טייטום (לא לצרכי נכס אלא כשחקן בלבד) מכיוון שיש להם את אינגרם בקבוצה והרבה יותר היה צורך ברכז. חוץ מזה שלא נראה לי שמישהו ראה את טייטום מבשיל כל כך מהר ולתחושתי למערכת של הסלטיקס ישנה הרבה מאוד מניות בעניין הזה כמו גם שחקנים אחרים שפשוט נראים מצוין בקבוצה הזו – אבל זה כבר לא קשור לפוסט אלא לדעתי האישית.

  24. תודה רבה!

  25. איזה מאמר נפלא!

  26. מצויין. מעניין מאוד, וגם התגובות מוסיפות המון. תודה על ההשקעה.

  27. כל הכבוד . סופר לייק!

  28. חגי, מאמר מעולה ומרתק. התוצאה שלו לא הפתיעה אותי ובכל זאת, מאוד מעניין ותודה על ההשקעה לך וגם לעידו.

    אין יותר מדי מה להוסיף על המסקנה הסופית, אבל כנראה שמי שלא צופה בלונזו משחק לא יבין לעולם את האיכויות שלו ולא משנה כמה מספרים תציג… בכל מקרה, שמחתי לגלות שהאינטואיציה לפחות שלי נראית בכיוון הנכון.

    ומשהו אחר – אני הייתי שמח לראות משהו דומה של תחזית אבל לגבי קבוצות הליגה בנוגע ל-5 משחקים ראשונים של העונה ביחס לשאר העונה. או במילים אחרות, כמה הנתונים של המשחקים הראשונים של העונה (אולי ב-10 העונות האחרונות) רלוונטיים לביצועי הקבוצה בהמשך העונה. בטוח יש קצוות לא הגיוניים, אבל אני יותר סקרן לגבי האמצע.

    1. תודה. זו בהחלט שאלה טובה שייתכן ובעתיד ננסה לברר. אני חושב שהשאלה הכללית היא בעצם "מתי הסטטיסטיקה מתיישרת"

  29. פשוט לא מסוגל עדיין להתרכז כאן. הראש בורח לכל מיני כיוונים. המאמר שמור כמובן ואתרכז בו כשאחזור הביתה. כאן אין לי רגע מנוחה.

  30. וואו. כתבה נהדרת!

  31. היי, הבנתי הכל! אני לא כזה מטומטם כמו שאת חושבת, אמא. תאכלי כובע.

    כל הכבוד לשניכם.

    מעניין יהיה לנסות לעשות משהו דומה עם שחקנים אירופאיים. אבל אולי שם הפערים הגילאיים יפריעו יותר מדי.

  32. תודה רבה על ההשקעה. פוסט מעולה וייחודי.

  33. לקח לי יומיים להגיע למאמר, אבל וואו איזו פנינה! והדיון שהתפתח פה יכול לפרנס עוד שלושה מאמרים שיחלפו מעל לראשי. תודה רבה

  34. מעולה. תודה

  35. מאמר מעולה – תודה רבה

כתיבת תגובה

סגירת תפריט