Beklenen ve Gerçek SO% – Voleybol Koçluğu

Mark Lebedew bir soru yöneltti Facebook aracılığıyla gerçek performansa göre beklenen performansa göre. İşte bunu nasıl sundu.

Alımla ilgili düşünce deneyi.
Oyuncu A ve Oyuncu B eşit kalitede alıma sahiptir (beklenen SO% ile)
Oyuncu A, alımından sonra Oyuncu B’den %7 daha yüksek gerçek SO%’ye sahiptir.
Birisi bir açıklama önerebilir mi?

Beklenen SO%

Beklenen Yan Çıkma %’sini açıklayarak başlayayım. Bu, genellikle sporun en üst kısmında görülen bir servis karşılama pas metriğidir. Bir modadan sonra Beklenen SO%’yi getiren önceki bir gönderide bahsettiğim standart 3-2-1-0 derecelendirme sistemiyle ilgili sorunu ele alıyor gibi görünüyor. Yani, bir grup geçişin puanlarının ortalamasını almak, çarpık bir performans duygusu sunar. Örneğin, 3 geçiş, 2 geçişten %50 daha mı iyi? 2 geçiş, 1 geçişten iki kat daha iyi mi? 5 kat daha iyi olabilir!

Beklenen SO% için, her geçiş kalitesi için yan çıkış oranını hesaplarsınız. Bunu, belirli bir reytingin tüm paslarına (örneğin tüm 3’ler) bakarak ve takımın yan vuruş aldığı sürenin yüzdesini görerek yaparsınız. Bu, çok büyük bir örneklem üzerinde yapılır. Mark’ın durumunda, lig çapında rakamlar kullanıyor. Bunun gibi bir şeyle sonuçlanabilirsin:

3 = %75
2 = %60
1 = %25

Bu rakamları yeni uydurdum, bu yüzden onlara güvenmeyin. Oyun seviyenize uygun verileri kullanmanız gerekir.

Ardından, bu yüzdeleri hesapladıktan sonra, bunları geçme puanı değerleriniz için ortalamanıza dahil edersiniz. Bir alıcı için şu geçişlere sahip olduğumuzu varsayalım: 3,1,2,3,2. Normalde, bunun ortalamasını alır ve 2.2 ile gelirdik. Beklenen SO% için, bu derecelendirmeleri, sırasıyla %75, %25, %60, %75 ve %60’ın üzerindeki ortalama yan çıkış oranlarıyla değiştiririz. Sonra bunların ortalamasını alıyoruz ve % 59 buluyoruz.

Tüm bunlara gerçekten derinlemesine bakmak istiyorsanız, Rethinking Volley’deki Chad Gordon derin bir dalış.

Mark’ın sorusuna dön

Artık temel bilgileri yoldan çıkardığımıza göre, Mark’ın senaryosuna geri dönelim. Açıklığa kavuşturmak için, Oyuncu A ve B aynı takımda. Onların o kadro için iki OH olduğunu hayal edin. Bu nedenle, etraflarında aynı pasöre ve aynı diğer oyunculara sahipler (Mark’ın referans noktasının altında çalışan takımlar olduğunu unutmayın. FIVB oyuncu değişikliği kuralları).

Yani Mark’ın sunduğu şey, iki oyuncunun aynı Beklenen SO%’ye sahip olduğu bir durumdur. Aynı ortalama geçme notuna sahip olduklarını düşünmeyi daha kolay bulabilirsiniz (örneğin her ikisi de 2.2’dir), ancak gerçekte durum böyle olmayabilir. Ne olursa olsun, mesele şu ki, aynı Beklenen SO%’ye sahip iki oyuncuya bağlı olarak, her biri pas geçtiğinde takımın aynı oranda (gerçek SO%) kenara atmasını beklerdik. Bununla birlikte, Mark’ın senaryosunda, Oyuncu A pas verdiğinde takım, Oyuncu B’nin pas geçtiğinden daha iyi yan çizer. Onun sorusu, bunun neden olacağıdır.

basit cevap

Beklenen SO%’yi elde etmek için kullanılan rakamların büyük bir örneklemden olduğunu hatırlamak önemlidir. Her türlü farklı durumun ortalamasıdırlar. Bununla birlikte, değişkenlik olduğunu biliyoruz – tek bir takımdan bahsediyor olsanız bile. Tek yapmanız gereken istatistiklere rotasyonla bakmak.

Mark bir kez yayınladı farklı ligler için rakamlar. Bunlar lig çapında toplamlar olduğu için, işleri yumuşatma eğilimindedirler, ancak yine de farklı oranların olduğunu görebilirsiniz. Hiçbir takım tüm rotasyonlarda aynı SO%’ye sahip değildir. Bunun anlamı, iki pasörümüz rotasyonlar boyunca tam olarak aynı pas dağılımına sahip olmadıkça – ki bu pek olası değildir – o zaman içlerinden birinin daha iyi rotasyon(lar)da daha sık ve/veya daha kötü rotasyonda daha az pas verme avantajı vardır( s).

Bu nedenle, iki oyuncumuzun geçtiklerinde %SO% farklı gerçek takıma sahip olmalarını beklemeliyiz.

Bununla ne yapacağız?

Gerçek SO %’si farklıysa Beklenen SO% ile neden uğraşıldığını merak etme eğilimi olabilir – veya burada olduğu gibi aynı Beklenen SO%’ye sahip iki oyuncu farklı gerçek SO% sergiler. Yine de, Beklenen SO% öğesinin geçişten sonra olanın değişkenini çıkardığını unutmayın. Bu nedenle, hizmet alımını değerlendirmek için iyi bir ölçümdür. Bunu, daha önce tartıştığımız avantajlarla, eski derecelendirmeleri (örn. 2.2) kullanmaya çok benzer şekilde kullanabiliriz.

Gerçek SO%’ye dayalı bir karşılaştırma yapmak istemek için nedenimiz varsa, bilinen varyasyon kaynaklarını kontrol etmek isteriz – rotasyon gibi. Bu, bu yazıda biraz bahsettiğim bir şey.

6 Adımda Daha İyi Uygulamalar – Ücretsiz Kılavuz

Bugün posta listeme katılın ve bunu alın uygulamalarınızı en iyi hale getirmek için ücretsiz rehberdaha fazla koçluk ipucu ve bilgi ile birlikte.

Leave a Reply

Your email address will not be published.

Previous post Kostas Tsimikas, Liverpool sezon öncesi ‘zorlu’ içgörü sağlıyor
Next post Tenis Dereceniz Neden Yararsız – Essential Tennis Podcast #294