[新聞] NBA分析/SGA本季有多強?一數據超越「16柯瑞」 後撤步勝過哈登
NBA分析/SGA本季有多強?一數據超越「16柯瑞」 後撤步勝過哈登
記者黃建霖/綜合報導
奧克拉荷馬雷霆當家球星「SGA」亞歷山大(Shai Gilgeous-Alexander)本季打出震撼全聯
盟的史詩級表現,效率全面提升到歷史罕見的高度,甚至其進階數據「EPM」已經超越了201
5-16賽季的柯瑞(Stephen Curry)以及丹佛金塊明星中鋒約基奇(Nikola Jokic),獨居
聯盟第一。
SGA為什麼這麼強?後撤步效率超過哈登、唐西奇
《The Athletic》記者Fred Katz在最新專欄中指出,SGA目前的後撤步三分命中率高達52%
,在所有出手後撤步三分次數位居前四名的球員中遙遙領先。作為對照,出手次數比他更多
的唐西奇(Luka Doncic)、哈登(James Harden)與馬克西(Tyrese Maxey),命中率分
別僅有34%、36%與30%,形成極度懸殊的差距。
Katz在文中形容,SGA的投射武器庫已進化到防守者難以預測的地步。他過去習慣以左側後
撤步為主要選擇,但如今無論何時、何種節奏都能突然出手,讓對手完全措手不及。除了後
撤步投射外,他變速突破與閱讀防守的能力也顯著提升,使其外線威脅與控場能力同步升級
。
SGA單季史詩級得分效率 已超過柯瑞
更驚人的是,SGA的整體效率已升至歷史級水平。在擊敗獨行俠的比賽後,他的EPM(Estima
ted Plus-Minus)正式突破+11.0,打破自己先前保持的+10.9紀錄。這項指標象徵球員對勝
負的綜合影響力,對比2015-16年柯瑞在MVP賽季巔峰EPM僅達到+10.8,SGA目前的表現代表
他已躋身連歷史巨星都難以觸及的層級。
雷霆近期豪取14連勝、戰績22勝1敗,SGA無疑是最關鍵角色。他在連勝期間場均攻下32.6分
、6.6助攻與4.2籃板,外帶2抄截與僅1.8次失誤,投籃命中率57%、三分命中率50%、罰球
命中率87%,真正命中率高達70.9%,數據精準度近乎不可思議。他也坦言,自己在休賽季
特別強調控球、選擇投籃與比賽節奏掌握,因此才能展現更成熟的球場掌控力。
三節打卡 真實命中率破96%
SGA在多場比賽中提前殺死比賽懸念,對獨行俠一役更在第三節結束前就攻下33分、5籃板、
6助攻與1火鍋,投籃12投10中、三分球全進、罰球12罰11中,真實命中率(TS)高達96%,
正負值+24,效率驚人。他本季整體投籃仍維持56%、三分44%與罰球88%的水準,作為控
衛的TS值高達69%,被球迷形容是「現代後衛中不可能達成的效率」。
在這樣的歷史級表現下,不少球迷與專家已開始討論SGA是否正締造生涯最佳,也可能是聯
盟歷史上最偉大的賽季之一。雷霆以壓倒性的戰績坐上聯盟第一,而SGA的兩端影響力,更
讓外界認為他極有可能在本季繼續衝擊MVP榮耀。這位年僅26歲的超級後衛,正一步步把自
己推向NBA的巔峰舞台。
什麼是EPM?
在高階數據已成為NBA分析主流的今日,EPM(Estimated Plus-Minus,估計正負值)成為被
普遍認可、能全面衡量球員場上影響力的核心指標。EPM源自知名數據網站「Dunks & Three
s」,其演算法結合了RAPM(Regularized Adjusted Plus-Minus,正則化調整正負值)與統
計型正負值模型SPM(Statistical Plus-Minus),並參考了Darko(DPM)等預測思路,被
視為新世代最精準的球員影響力評估工具之一。與傳統只描述球員當季表現的舊版EPM不同
,新版EPM加入預測能力,可藉由大量歷史資料推估球員未來的場上表現。
EPM的核心基礎來自兩個部分。其一是RAPM,透過回合層級(possession-level)的進階運
算,把對手強弱、隊友差異、主場優勢與「橡皮筋效應」(領先或落後時球隊表現傾向改變
)等因素納入模型,使每位球員的影響力被儘量單獨拆解。其
二是SPM,透過跨賽季大量RAPM樣本,估算出每一項統計數據(如投籃、防守、傳球)的權
重,並利用box score、tracking data等多源資料估算球員於無法直接取得RAPM時的真實影
響力。這些模型最終被優化整合,使EPM能有效降低RAPM本身的共線性與過度擬合問題。
新版EPM最具突破性的設計在於「Estimated Skills」──也就是對球員每項技能的預估能
力,而非僅依賴單場或短期數據波動。EPM作者利用差分進化(Differential Evolution)
為不同數據建立預測模型,并設定各項能力的「指數衰減因子」,讓近期表現權重更高、遠
期則被快速削弱。例如三分球穩定性低於兩分球,因此三分會被賦予更高的衰減係數,以避
免短期手感波動誤導模型。藉由此方式,EPM能將球員過往表現、年齡、賽程、對手強度等
因素共同納入估算,使其真實技能更接近本質。
目前的EPM是建立在18年(2002–2019)RAPM資料與近六季(2018–2023)的tracking data
模型之上,每天都會更新。模型會自2002年起所有比賽回合中進行加權學習,將較新的回合
賦予更高權重,並同步調整NBA環境演變,使其能反映不同時代的比賽風格。最終生成的EPM
不僅可衡量球員整體實力,也具一定的預測功能。
https://www.nownews.com/news/6762097
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NBA/M.1765012867.A.C72.html
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