Super Statistics

开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇Super Statistics范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！

如果你是一位数学爱好者，你一定听过经济学家艾伦・格林斯潘曾凭一己之力推算出美国军方二战时期军用飞机财政支出的传奇故事；如果你喜欢研究NBA的统计数据，那么你应该了解霍林格PER值的价值、或者休斯敦火箭总经理莫雷的数据系统……在这些数学家或者研究者眼中，世界上每一个事物都可以用相应的数字来进行表达，数字可以真实直观的反映出球员的赛场表现以及可利用价值的潜在规律，通过对球员的比赛数据进行分析甚至会促成某些交易的产生，一花一世界，一叶一菩提，说的就是这个道理。

修正正负值

想象一下，你和13个人一起被困在一个孤岛上，而他们其中的一个被谋杀了、为了找出真凶，你会怎么做?通常会通过搜集所有可能的证据，然后看这些证据是否集中指向某一个人、这个方法有时有效，有时则不然于是、我们想出了另一种方法，让幸存的13个人去回想下凶手行凶时自己都在干什么，然后我们就能够猜测出罪责应该归咎于谁。这就是对于NBA统计现状的一个粗略类比。一支球队输掉了一场比赛，这就是一场谋杀，而技术统计就是线索的踪迹。霍林格的PER值只能体现你输球的结果，并不能体现出是怎样输掉比赛的，有一些足以影响比赛胜负的因素无法体现在技术统计上。于是，一种新的数据统计出现了，比赛被分解为很多细小的数字碎片、然后开始寻找根源。这套数据理论叫做Adiusted Plus-MinusRating(修正正负值)，简称：Adiusted+／-。

首先，我们来了解一下“正负值”的概念。你在NBA官方的数据统计栏中可以找到“+／-”这一项，这个正负值的概念意为――当某名球员在场与不在时，球队的分差如何变化。举个例子：火箭队的凯尔洛里在11月6日的赛后统计栏中的+／-值为+14，这表示他在场上的这段时间内火箭队赢了雷霆队14分。但以此来评价某个球员却显得不客观――这个“+／-”偏袒了那些跟伟大队友一起打球的球员能力。举个倒子：2008-09赛季常规赛费舍尔的“+／-”要比德怀恩韦德多两倍。

为了消除这种个体差异，修正正负值应运而生。首先，算出单赛季联盟球员的数据平均值，再用这个平均数据代替该球员的队友与对手，然后计算这名球员在场上时，球队在单位时间内的平均分差。比如：某名球员的Adjusted+／-值为+4，这就表示当他与“平均队友”一起面对“平均队手”时，该队平均净胜对手4分。(计算这些具体的数值，必须要使用数据库和统计软件，这里就不详细介绍了。)再回头看看费舍尔和韦德的Adjusled+／-值的对比，费舍尔的-11.09跟韦德的22.15比起来，就显而易见了，从而也说明了修正正负值在衡量某个球员时，更为准确。

NBA球队是一个人员庞大的组织，不仅有球员、教练组、队医、拉拉队甚至还有顾问团，几乎每支球队都有专属的数据分析专家，大学教授，科研所研究员部被管理层雇佣来为已队进行数据分析。人们只知道火箭队有一个善于数据分析的总经理莫雷，殊不知在他的背后其实有着一个以埃利维塔斯为首的精英数据顾问团队，他们正是使用这套先进的数据分析理论和统计软件来评估球员和球队。

交易价值评估

修正正负值可以更好的观察出一名球员的真实能力水平，不过，它的作用不仅于此，它甚至还可以成为交易的重要参考。火箭队近些年的交易几乎都是基于这些数字的，由此我们也可以回过头来验证一下，那些交易是否值得。

2006年，火箭队用斯威夫特+鲁迪・盖伊换灰熊队的肖恩・巴蒂尔。通过交易后三个赛季的数据来分析这笔交易，巴蒂尔的修正正负值为3.16，而斯威夫特为-7.84。盖伊也只有-O.53，很明显，修正正负值数据已表明，这三年巴蒂尔对球队的贡献要比盖伊多，所以当年的这笔交易火箭是赚到了，巴蒂尔也做到了物有所值。

同理，这个修正正负值还可以评估火箭用鲍比杰克逊+丹特・格林+2009年首轮选秀权换阿泰斯特的交易。如表中所示，阿泰斯特近三年来，修正正负值为5.52，而杰克逊和格林的数值也要差很多，如果继续留在这支火箭，他们也会因为没有足够的上场时间而显示不出能力。不过，这里有一点需要注意：修正正负值无法评估新秀的潜力。它是一种描述性的统计数据，它必须得有数据可依，也就是说它反映的是某队或某球员在过去NBA赛季的表现，而不能预测到没有打NBA比赛的新秀的未来，所以它无法评估出新秀盖伊和2009年首轮选秀权所签到的球员对于这笔交易的影响，至于新秀潜力则更是模糊的概念，毕竟NCAA或者国外联赛是无法和NBA放在同一个参考系中的，这就像电影《独立日》中，通过向外星飞船输入计算机病毒就可令他们的系统瘫痪一样荒诞，要知道外星人的飞船是不可能安装windows操作系统的。我想如果在NCAA与NBA的统计数据之间建立一个数据平衡系统的话，那么NBA选秀将更加的直观透明，垃圾乐透秀出现的几率将大大降低，从而球队对于首轮选秀权的争夺将更加激烈。

最后，我们再来看阿泰斯特和阿里扎的问题。近三个赛季，阿里扎的平均值为0.20，比联盟的平均水平略高，却逊于阿泰斯特5.52的表现。而从本赛季打完的比赛来看，阿里扎的修正正负值为4.32，阿泰斯特的则为11.95。两名球员都处于一个上升的势头，但明显阿泰斯特比阿里扎对球队的贡献更大，这种贡献也是比赛的统计数据显示不出来的。比如，阿泰斯特的防守使所有对位的对手们效率变低。所以说，阿泰斯特离开火箭是一个损失，而阿里扎的到来只能算是一个过得去的补偿，不过，需要注意的是，阿泰斯特和阿里扎的互换并不是交易、相信如果是交易的话，莫雷绝对不会用阿泰斯特去换阿里扎的。

数字改变世界

NBA官方的技术统计和霍林格的效率值只是一个直观的进攻统计其中忽略了很多赛场因素，比如、防守引发的低效率，球员陷入犯规困扰使得出场时间缩减，还有阵容组合的效果……没有人能确切的说出篮球场上到底有多少种因素，不过这些因素在技术统计里应该占有相应的比重，说得夸张点，如果能弄懂它们，球队打比赛甚至都不需要教练多费口舌。

在这些赛场因素中，阵容组合是一个重中之重，在统计数据不那么完善的年代，主教练都得凭眼力和感觉来调换球队阵容，而现在你只需看一眼数据就知道该用什么组合来比赛。以火箭为例，火箭之所以能够取得5胜4负的成绩，多少要仰仗于现在这个快速灵活、防守强硬的小个首发阵容 阿里扎、巴蒂尔、布鲁克斯、海耶斯以及斯卡拉，这套阵容每场比赛同时出现在场上的时间为16.82分钟，它的修正正负值为12.35，而当把斯卡拉，巴蒂尔和海耶斯换成兰德里、洛里和大卫安德森时，球队的修正正负值仅为0.06，也就是说，如果每场比赛火箭的首发阵容打的时间越多，赢球的几率就越大。火箭用得最多的六套阵容中有五套都要高于联盟平均水平10分或者更多，惟一差劲的一套则是阿尔斯通，巴蒂尔，麦迪，斯卡拉和姚明，不过本赛季我们几乎不会看到他们一起出现在赛场上。

湖人队最近也出现了阵容变化，拜纳姆首发时，球队只能有6.93的修正正负值，而当D.J.姆本加首发的两场比赛中，湖人的修正正负值分别为32.67和33.34，这也从一个方面反映出，湖人的进攻重点更加明确，而防守则更加积极、高效，这也促使了湖人取得了7胜2负的西部第二好战绩。

在一些特定情况下，许多教练似乎都没有意识到，他们正在使用一套自己都不太了解但却异常优秀的阵容，而修正正负值就会让教练对球队的最高效阵容一目了然。比如波特兰，新赛季至今他们仍没有找到一套稳定的首发阵容，7场比赛中用得最多的一套阵容(阿尔德里奇、布雷克、奥登、韦伯斯特和罗伊)场均只有5，84分钟，而这套阵容也只让开拓者取得了2胜3负的战绩，所以开拓者通过修正正负值做出了相应的调整，用安德烈米勒代替韦伯斯特打首发，球队减少了失误，运转球变得流畅，随后就取得了两场大胜，现排名西部第三。

世界是相对的世界，科学也是相对的科学，虽然修正后的正负值很客观，但仍然存在误差，就像霍林格的效率值会挨到许多砖头一样。也许这种高级篮球统计很枯燥，但这并不是坏事。每个人都希望球队在教练和管理层的带领下做出正确决定并赢下比赛，所以考虑更多的因素是必须的，三思而后行，说的真不错。