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季后赛投篮数据比拼后看小布,火箭真的能交易到很强的控卫吗?
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作者:
ycyiu
時間:
2009-6-2 05:31 AM
標題:
季后赛投篮数据比拼后看小布,火箭真的能交易到很强的控卫吗?
季后赛投篮数据比拼后看小布,火箭真的能交易到很强的控卫吗?由 raze911 发表在
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本来是在魔术聊RA去了,还是有感情啊,又跑回火箭来聊两句
贴子最后部分的数据表是RA、小布、唱戏、特克格鲁、刘易斯的季后赛投篮命中率,原来是用来讨论RA的投篮稳定性的,用来观察小布也一样合适,贴子今天又做了点小修改
这个数据表表明在投篮命中的稳定度上,小布跟特克格鲁相对而言比较会抽一点,小布的折合命中率非常之高,但稳定度不够,助攻失误比看上去比较差(这个跟我们平时的观察也比较符合),应该说小布在季后赛的组织能力比常规赛还是有相当大的进步的,而RA的场次间投篮稳定度肯定超过了很多人的想象,数据显示他并不是一个投篮很抽风的球员,关键是——火箭的球迷或许太希望有一个超级控卫,而把太多的期待值在潜意识里加到RA身上了,所以RA的弱点被放大了
没什么特别强的人选我觉得还是不要换了,留着小布吧,这么年轻打出这个命中率是不容易的,火箭真正的黑洞来自2000W元的能力缺失,这个是硬伤,其它方面的能力缺失都是小头,魔术为什么战绩好,因为RA可以顶上尼尔森的很大一块的能力缺失,火箭能补上大部分TM的能力缺失的人还没找到,当然,相对姐夫时期已经好很多了,但目前球队仍然是硬邦邦的损失2000W的价值的
===========
我们看下面这个表,参赛总场次分别为RA18场,小布13场,唱戏15场,特克格鲁19场,刘易斯19场——注:数据表中的“折合命中率”是指将命中的3分球折合成2分球之后计算的单场命中率,另外因特克格鲁起重大的组织作用,所以也比较了一下他的助攻失误比
以该表做统计可以得到如下的结果——
2P命中排名:刘49%,布47%,RA45%,唱戏44%,特43%
3P命中排名:唱戏47%,布42%,刘39%,特37%,RA35%
折合命中排名:唱戏56%,刘/布二人各自53%,RA/特二人各自46%
折合命中率低于45%的场次占各自参赛总场次的比率:
刘=4/19=21%
唱戏=4/15=27%
RA=7/18=39% RA这7场中有5场的折合命中率低于27%,严重拉了他的后腿
特=10/19=53%
布=7/13=54% 小布有54%的场次折合命中率低于45%(这7场的平均值为36%)
---
折合命中率高于50%的场次占各自参赛总场次的比率:
刘=12/19=63%
唱戏=8/15=53%
RA=9/18=50%
小布=6/13=46%小布有46%的场次折合命中率高于50%,6场中4场超过70%
特=8/19=42%
---
折合命中率低于各人自身平均值的场次占参赛总场次的比率:
RA=7/18=39%
布=7/13=54%
特=10/19=53%
刘=10/19=53%
布=7/13=54% 小布有54%的场次折合命中率低于自己的平均值
唱戏=9/15=60%
---
折合命中率低于各人自身平均值下浮20%的场次占参赛总场次的比赛:
刘=3/19=16%
唱戏=4/15=27%
RA=5/18=28%
布=5/13=38% 小布有38%的场次折合命中率在自己的平均值下浮20%之下的水平
特=8/19=42%
---
折合命中率变化幅度超过自身平均值正负20%范围的场次占参赛总场次的比率:
刘=6/19=32%
唱戏=6/15=40%
RA=8/18=44%
布=9/13=69% 小布有69%的场次折合命中率相对自己平均值的变化幅度超过20%(也就是说你很难猜到小布某一场会向上抽还是向下抽,但抽的概率很高)
特=15/19=79%
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数据摆出来可以看到,刘易斯是一个很强大的大部分场次都很稳定的且命中率又高的射手,湖人要小心
从投篮命中率的场次比较数据上看,RA抽风吗??事实上这个数据显示RA的投篮稳定程度不应该被归类于狂抽风的类型,他的折合命中率大多是维持在50%左右,18场中有5场极低的数据拉掉后腿
小布的投篮命中率非常强大,不过他的投篮更抽风一些,场次间的不稳定程度相对大些,特克格鲁的投篮事实上也比较抽,场次间的不稳定程度比小布更大
除刘易斯之外的四个都是有控球及组织的职责的,所以比较了一下助攻失误比
唱戏3.1,RA2.6,特2.0,小布1.5
小布如果在命中率稳定性(按场次计算)或组织这两个方面有任何一个方面能更进步一些的话,都可以成为火箭很强大的帮手
注意一下RA虽然不是魔术最核心的进攻组织人,但他的总助攻数在18场里仍然达到了79个,场均比特克格鲁少0.7个,18场中有13场失误在2个以内,其中有11场在1个以内,为什么大家总盯着他少数几场的3个失误呢??这个人才500万哪
顺便请大家有时间的话,可以去慢慢的查本赛季RA对位以下东西部主要控位的情况,看看到底有多少个控位(或者是工资比RA多很多或被描绘成明日之星或被说是明显比RA强的)能在攻防两端同时爆掉RA且全赛季不会被RA报复回去的,数据会显示的很有趣
对位参考控位:德隆、帕克、基德、纳什、尼尔森、保罗、朗多、戴维斯、艾弗森、莫威廉姆斯、布雷克
数据表:
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球员 3分率 2分率 折合率 助攻 失误
RA 33/94 52/116总210投 助攻失误比为2.6
1 33% 33% 40% 5 1
2 50% 50% 55% 1 1
3 33% 50% 50% 4 1
4 40% 43% 50% 5 2
5 40% 44% 50% 4 1
6 43% 56% 59% 10 1
7 _0% 43% 27% 7 4
8 _0% 33% 27% 5 2
9 17% _0% 21% 2 1
10 33% 44% 47% 6 1
11 50% 40% 56% 3 1
12 43% 33% 47% 4 4
13 50% 33% 50% 8 1
14 _0% 25% 14% 2 1
15 50% 44% 54% 3 3
16 50% 80% 76% 4 3
17 14% _0% 15% 4 3
18 43% 22% 41% 2 0
平均35% 45% 46% 79 31 合计
----------- 4.4 1.7 场均
布 27/64 50/106 总170 助攻失误比为1.5
1 63% 56% 74% 7 2
2 80% 71% 92% 5 3
3 _0% 33% 27% 5 0
4 50% _0% 30% 2 0
5 13% 42% 33% 5 2
6 50% 43% 55% 2 0
7 20% 67% 54% 2 3
8 33% 33% 43% 2 2
9 50% 33% 44% 1 3
10 44% 73% 70% 4 3
11 _0% 50% 36% 2 2
12 75% 56% 73% 4 4
13 67% 20% 38% 3 5
平均42% 47% 53% 44 29 合计
----------- 3.4 2.2 场均
唱戏41/88 45/102 总190 助攻失误比为3.1
1 89% 33% 93% 8 1
2 67% 44% 67% 4 1
3 50% 17% 40% 6 3
4 50% 43% 55% 8 3
5 50% _0% 50% 11 2
6 50% _0% 38% 6 3
7 44% 33% 58% 8 1
8 43% 67% 66% 3 4
9 33% 67% 58% 7 3
10 50% 70% 72% 12 3
11 29% 50% 46% 8 0
12 50% 36% 47% 4 3
13 29% 38% 40% 7 1
14 17% 60% 47% 3 1
15 33% 25% 36% 9 5
平均47% 44% 56% 104 34 合计
----------- 6.9 2.2 场均
特 25/67 71/167 总234助攻失误比为2.0
1 _0% 33% 25% 4 1
2 100% 22% 35% 3 3
3 33% 11% 21% 4 5
4 50% 78% 77% 0 4
5 20% 22% 25% 4 2
6 50% 67% 69% 5 3
7 50% 33% 44% 5 2
8 33% 60% 56% 2 2
9 67% 67% 75% 4 1
10 25% 30% 32% 4 3
11 _0% 78% 50% 7 2
12 20% 25% 27% 3 3
13 80% 71% 92% 12 3
14 50% 33% 41% 14 2
15 50% 54% 59% 4 2
16 _0% 10% _9% 7 3
17 40% 38% 46% 8 5
18 40% 62% 61% 2 2
19 33% 17% 33% 5 0
平均37% 43% 46% 97 48 合计
----------- 5.1 2.5 场均
刘 36/92 90/182 总274
1 25% 57% 50%
2 17% 38% 32%
3 60% 25% 50%
4 50% 36% 47%
5 60% 55% 66%
6 _0% 58% 50%
7 20% 54% 47%
8 40% 40% 47%
9 43% 60% 62%
10 40% 67% 64%
11 25% 58% 53%
12 _0% 50% 39%
13 50% 30% 43%
14 75% 67% 81%
15 57% 25% 53%
16 50% 75% 75%
17 50% 60% 67%
18 20% 38% 35%
19 43% 50% 58%
平均39% 49% 53%
作者:
ngts
時間:
2009-6-7 11:18 AM
good analysis, supporting and thanks for sharing
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