PTT體育區 / Pelicans (新奧爾良 鵜鶘)

[打屁] 霍林格先生的power ranking

看板Pelicans (新奧爾良 鵜鶘)作者 (billychen)時間15年前 (2011/01/24 19:22), 編輯推噓13(13推 0噓 70→)
留言83則, 5人參與, 最新討論串1/1
分數差rocks? 霍先生認為得分與讓對手得分比戰績更能反映出球隊的品質。 乍聽之下可能不合理，但過去研究指出分數差比球隊的勝負戰績更 能預測球隊未來成功與否，因此分數差(scoring margin)對於球隊 品質來說是蠻精準的sign。這解釋為何馬刺四年前勝場少小牛九場 但Power Ranking仍領先小牛─因為馬刺的分數差比較優。 最後證明分數差是有預測力的，因為小牛第一輪就掛點，馬刺則獲得總冠軍。 賽程強度 賽程強度亦影響NBA。雖然此不如大學籃球般影響巨大，但它仍然影 響球隊的戰績。賽程強度一開季就對各球隊不公平，但到球季結束時 還是不公平的，因為球隊的對手有所不同，特別是當一個conference 比另一個conference強出許多時。 近來表現 另一項公式中的重要指標是近來表現，霍先生歸納出兩項：第一，越接近 的表現越能預測出球隊的狀況。 第二，給分方式主要根據Marc Stein的"human"power ranking(每週一公布)。 為了完成這些，他用三分之二球隊整季的結果與三分之一球隊近況來衡量球隊 rating狀況。(利用加權來計算) 近況指的是? 如果已經比四十場比賽，那麼就是近十場。若球季比賽數是(40場)，那麼近25% 的場數(10場)結果對於40場比賽後的排名有40%解釋力。 主客場 最後一個變項是主客場，每場比賽拉斯維加斯分數差調整3.5分。此項列入考量是因為 Circus/rodeo的球隊如公牛與馬刺每球季至少多打一場客場(因為他們主場要舉辦活動)。 警告 因為是自動計算，所以會有偏誤。 例如：傷兵問題(injuries)、主力球員掛點、交易、爭議吹判通通沒有納入考量。 這排名完全是靠分數算出的，所以大家請帶著歡樂的心情看待它。 霍林格Power Ranking公式： Raring=(((對手勝率-.5)/.037)*.067+(((對手近十場勝率-.5)/.037*.33)+100+0.67*(分數差 +(((客場數-主場數)*3.5/(比賽數)))+(0.33*(近十場分數差+(((近十場客場數-近十場主 場數)*3.5/(10))))) 解釋霍林格Power Ranking：http://0rz.tw/FNas9 因此，本日的Power Ranking排名如下： 1.魔術(107.328) 2.湖人(106.620) 3.熱火(106.156) 4.黃蜂(105.787) 5.馬刺(105.643) 6.超賽(105.407) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.122.47.201 ※ 編輯: reversy 來自: 140.122.47.201 (01/24 19:27)
推
01/24 19:45, , 1F
感謝r大分享 不過我非常不喜歡霍林格的東西
01/24 19:45, 1F
→
01/24 19:47, , 2F
他實在很愛拿現行的數據做一些數學處理就丟一個新的 中間很多
01/24 19:47, 2F
→
01/24 19:49, , 3F
加權系數沒什麼道理可以全聯盟用一個標準..
01/24 19:49, 3F
推
01/24 19:50, , 4F
我反而喜歡這樣的數學處理的東西
01/24 19:50, 4F
→
01/24 19:51, , 5F
可是重點就像CW4大說的 加權係數 沒有一個標準
01/24 19:51, 5F
→
01/24 19:51, , 6F
所以對於每個人的接受度就有差別
01/24 19:51, 6F
→
01/24 19:51, , 7F
82games跟mysynergysports很多設計 我認為都有想讓籃球數據走
01/24 19:51, 7F
→
01/24 19:52, , 8F
數學處理的東西 就是 套入方程式 算出其數據
01/24 19:52, 8F
→
01/24 19:53, , 9F
出它的系統的目的 用新的觀察方式去採樣新的數據是比較合理的
01/24 19:53, 9F
→
01/24 19:53, , 10F
這種比賽的東西 太多變異系數 所以也都參考用啦
01/24 19:53, 10F
→
01/24 19:53, , 11F
他的TS%我就覺得是蠻垃圾的東西 原因之前有在總版討論過 Shaq
01/24 19:53, 11F
→
01/24 19:54, , 12F
被駭客跟Nash罰技術犯規跟防守違例 兩個人明明沒持球還會站上
01/24 19:54, 12F
→
01/24 19:54, , 13F
可是加減可以看出 哪些是領先集團 是歸類在分差的原因
01/24 19:54, 13F
→
01/24 19:54, , 14F
罰球線的理由根本南轅北轍 這種東西統計出來還叫True Shot%..
01/24 19:54, 14F
→
01/24 19:56, , 15F
PER也是 專吃垃圾時間教練不敢放上場的人 可以跟正常輪值裡的
01/24 19:56, 15F
→
01/24 19:57, , 16F
恩 所以如果是我做統計 就會把這類的東西 歸類在變異系數
01/24 19:57, 16F
→
01/24 19:57, , 17F
差不多 我就不知道參考性何在了 eFG%和EFF這種比他的系統單純
01/24 19:57, 17F
→
01/24 19:57, , 18F
可是現實面來說 這種東西 太多了 很難掌握
01/24 19:57, 18F
→
01/24 19:58, , 19F
的數據通常反而真的直覺表達出定義的意思
01/24 19:58, 19F
→
01/24 19:58, , 20F
所以 數學統計的東西 到最後決定的時候 很多都是參考用的
01/24 19:58, 20F
→
01/24 19:59, , 21F
我說了 他的問題就是做那些多出來的數字運算不如去做新的採樣
01/24 19:59, 21F
→
01/24 20:00, , 22F
我大概懂你的意思
01/24 20:00, 22F
→
01/24 20:01, , 23F
而且我很不喜歡PER跟Power Ranking這種東西 他自己說明頁都會
01/24 20:01, 23F
→
01/24 20:02, , 24F
像r大翻的有講到遺漏的factors 結果他自己專欄又用很爽...
01/24 20:02, 24F
→
01/24 20:02, , 25F
以前剛接觸數據我也很迷信這些東西 後來看久會覺得那些說他在
01/24 20:02, 25F
→
01/24 20:03, , 26F
自high的不是完全沒有根據 PER最好是可以算交易後的勝負差..
01/24 20:03, 26F
→
01/24 20:03, , 27F
哈 我倒是想將會影響的變項都找出來 我覺得賭盤開出來讓分
01/24 20:03, 27F
推
01/24 20:03, , 28F
我大學的時候 就是讀這種的 我們也都把它當參考用
01/24 20:03, 28F
→
01/24 20:03, , 29F
也很值得參考 霍先生沒有交代很多統計的問題 不過他有提到
01/24 20:03, 29F
→
01/24 20:04, , 30F
不然就是 創立新的方程式來 自圓其說 證明自己是正確的
01/24 20:04, 30F
→
01/24 20:04, , 31F
職業賭盤的讓分倒是真的蠻準的
01/24 20:04, 31F
→
01/24 20:05, , 32F
近況對於排名的影響力......我覺得Vegas開賭盤分數的那邊
01/24 20:05, 32F
→
01/24 20:05, , 33F
統計資料應該是非常多
01/24 20:05, 33F
→
01/24 20:05, , 34F
前幾天籃網受讓2.5忘記對上哪隊伍 就覺得很迷 NET會獨贏
01/24 20:05, 34F
→
01/24 20:06, , 35F
結果 NET 果真獨贏
01/24 20:06, 35F
→
01/24 20:06, , 36F
每次看到賭盤很怪我也會注意一下 去年買到一場 買小分
01/24 20:06, 36F
→
01/24 20:07, , 37F
那場 我看很多 數據統計 就感覺沒道理會這樣開盤
01/24 20:07, 37F
→
01/24 20:07, , 38F
最後一分鐘已經勝負已分 但裁判一直亂吹哨 吹到變大分
01/24 20:07, 38F
→
01/24 20:07, , 39F
通常這樣的比賽 還不少呢 ..
01/24 20:07, 39F
→
01/24 20:07, , 40F
之後我就不買運彩了 我覺得人為操控因素蠻大的
01/24 20:07, 40F
→
01/24 20:08, , 41F
所以賭盤反而是很值得參考的一項
01/24 20:08, 41F
→
01/24 20:09, , 42F
以後有空再用SEM跑跑看NBA
01/24 20:09, 42F
→
01/24 20:09, , 43F
有錢能使鬼拖磨
01/24 20:09, 43F
推
01/24 20:10, , 44F
NBA 我已經打定主意季賽看的比季後賽認真了LOL
01/24 20:10, 44F
→
01/24 20:11, , 45F
越到關鍵時刻勝負中的籃球純度會越低的操作法 真的是見鬼...
01/24 20:11, 45F
推
01/24 20:24, , 46F
mysynergysports每個play去算的統計挺有參考性的 我一直在想如
01/24 20:24, 46F
→
01/24 20:24, , 47F
果自己有以前那種熱情會去付費吧 那在我網路上習慣的消費水平
01/24 20:24, 47F
→
01/24 20:25, , 48F
來說還可以接受 只是現在沒以前願意為NBA花錢了..
01/24 20:25, 48F
→
01/24 20:26, , 49F
C大說的網站我沒去看過 聽起來蠻有趣的 有空再去看看
01/24 20:26, 49F
推
01/24 20:27, , 50F
http://www.mysynergysports.com/ 可以用球員或球隊搜尋
01/24 20:27, 50F
推
01/24 20:33, , 51F
CW4大 那你對剪輯軟體懂嗎 .. After Effect
01/24 20:33, 51F
→
01/24 20:34, , 52F
我在做商品的CF 看NBA的剪輯 有人說都是用AE做的
01/24 20:34, 52F
推
01/24 20:42, , 53F
不太熟耶 怎麼會認為我懂這個呢XDD
01/24 20:42, 53F
推
01/24 20:50, , 54F
我之前也在想說 能不能直接藉由職業賭盤開的讓分 來玩
01/24 20:50, 54F
→
01/24 20:52, , 55F
勝分差XDDD 實際買下去的有5場 中2場 但樣本數還太少||
01/24 20:52, 55F
→
01/24 20:55, , 56F
而且資本少的人 通常要靠串場 所以該怎麼串也很重要
01/24 20:55, 56F
→
01/24 21:06, , 57F
樓上 我覺得賭盤讓分只是變項之一 我想專業的算法應該是
01/24 21:06, 57F
→
01/24 21:06, , 58F
連裁判那些都當作變項去跑的
01/24 21:06, 58F
→
01/24 21:07, , 59F
我如果自己論文作完 又有空閒的話再來研究 看看哪些因素
01/24 21:07, 59F
→
01/24 21:07, , 60F
影響勝負最大
01/24 21:07, 60F
推
01/24 21:08, , 61F
其實像這個數據 得分差代表比賽質量我就覺得有疑義了 超過15分
01/24 21:08, 61F
→
01/24 21:09, , 62F
分差的比賽 最後幾分鐘會持平拉開還是維持在保險分7-8分 還挺
01/24 21:09, 62F
→
01/24 21:10, , 63F
國內我有看過針對NBA喊暫停時機做的論文 還蠻有趣的 希望
01/24 21:10, 63F
→
01/24 21:10, , 64F
以後多一些相關的研究
01/24 21:10, 64F
→
01/24 21:11, , 65F
看球員心情的 而有時候分差在1-3分的比賽反而是精采到不得了
01/24 21:11, 65F
→
01/24 21:13, , 66F
分數接近感覺大家都很認真 有些球員不會一直都繃緊神經
01/24 21:13, 66F
推
01/25 08:15, , 67F
數據預測這種東西..如果你的方法很好，或許你猜中的機率比較
01/25 08:15, 67F
→
01/25 08:15, , 68F
高，也意味著不是"百分之百"準確所以參考就好..
01/25 08:15, 68F
→
01/25 08:16, , 69F
聯盟第一遇上墊底被翻盤的例子也不少..
01/25 08:16, 69F
推
01/25 08:45, , 70F
我看大部分的數據喔 為什麼不信賴Hollinger已經舉例解釋過了
01/25 08:45, 70F
→
01/25 08:47, , 71F
不會有人去要求數據百分之百準確預測的 至少我不會^^
01/25 08:47, 71F
→
01/25 09:05, , 72F
CW4大我沒有針對你啦@@ 我沒看你們的推文 只打出自己的想法
01/25 09:05, 72F
→
01/25 09:06, , 73F
我也不是說數據不好，只是用來參考不錯，盡信就多了
01/25 09:06, 73F
→
01/25 09:08, , 74F
沒有啦 因為這部分很容易產生誤會 我只是澄清一下自己會去關心
01/25 09:08, 74F
→
01/25 09:12, , 75F
這些數字 只是完全不去了解它就批評/或過度信任它這兩種極端看
01/25 09:12, 75F
→
01/25 09:13, , 76F
多了 就會忍不住強調是特別挑Hollinger的毛病
01/25 09:13, 76F
→
01/25 09:14, , 77F
http://tinyurl.com/4kmwkb3 其實他是真的很廣泛的被罵XDD
01/25 09:14, 77F
→
01/25 10:19, , 78F
看了C大上面網站很多評論 罵他的人罵得還蠻難聽的
01/25 10:19, 78F
→
01/25 10:20, , 79F
但我有興趣的是他說近況對於排名的解釋力有40%
01/25 10:20, 79F
→
01/25 10:21, , 80F
對我來說他是作了我想要做的事 只不過方法用得比較淺
01/25 10:21, 80F
→
01/25 10:22, , 81F
如果他有更多佐證自己公式的的數據會好一點
01/25 10:22, 81F
推
01/25 10:24, , 82F
罵他的通常在講差不多的事啦 他設計跟自己使用那些數據的方式
01/25 10:24, 82F
→
01/25 10:26, , 83F
有點走火入魔 尤其是他的專欄...
01/25 10:26, 83F
‣ 更多 reversy 的文章
文章代碼(AID): #1DFM4GwB (Pelicans)
Pelicans 近期熱門文章
更多 近期熱門文章 >>
PTT體育區 即時熱門文章
更多 即時熱門文章 >>
‣ 更多 reversy 的文章
文章代碼(AID): #1DFM4GwB (Pelicans)