姚明单一关键指标对比赛结果影响分析(20090409)由sunbjt 发表在火箭专区 https://bbs.hupu.com/rockets
下图：plot
但如果我们退一步想，如果只分析“一个”主要球员的“一个”关键指标，看看是否能够找到一些对比赛结果有强烈影响的信息呢？如果有，那这个指标会是什么，能有多少信息会正确的影响比赛结果？大家细细的读完这篇短文，它可以告诉大家：对于姚明来说，哪个指标有最多的信息影响比赛走势……
注：算法我没有仔细说，大家看结果吧
姚明在本赛季（至04月09日，美国时间）共出场75次，保持了良好的出勤率。
下面是本赛季姚明关键指标的时间散点图。指标包括——上场时间（Min）、得分（PTS）、篮板（REB）、罚球（FT），分别和下图一一对应。
[p_w_upload=685767]
图中，绿色的点代表火箭赢得比赛，而品红色点代表输掉比赛。中间还有一条蓝色的中位（数）线，意义和均值线差不多。
通过“肉眼”观察这四副图大致可以发现：当姚明的得分大于19分（右上）时，会以很高的概率赢球，低于19分时比赛结果不是很妙。而观察其他三个指标，似乎它们对胜负影响不那么明显。
通过观察图我们发现了，确实有些“单一”的指标可以支持决策，那问题来了——除了这四个指标，姚明还有其他关键指标，这些指标有哪个会对比赛结果有影响，可以为我们提供支持信息呢？或者我们找到这个指标，指标的值域又是什么呢。
这些指标无外乎就是得分、前（后）场篮板，三分、罚篮之类的指标，那就把所有的指标都试一试，看看各个指标在数据区间时，会有什么样的结果。
在这17个指标（MIN FG FGA 3P 3PA FT FTA OREB DREB REB AST STL BLK TO PF EF PTS）里，假如我们使用 FG 指标，我们可以得到以下模型：
Yao.FG < 5.5 -> 输
Yao.FG >= 5.5 -> 赢
试着将75场比赛数据带入到这个模型里，有 57 个结果是正确的。也就是说75场比赛有57场是按上述规则运行的，模型的准确率为76%。
给这个模型稍稍做个解释：姚明的 FG < 5.5时，赢球的概率只有27.77%，而姚明的 FG > 5.5时，球队获胜的概率将会提升到77.19%。简单的说，姚明是火箭的当家球星，个人数据佳，球队也会受益。那么想赢球的话，后卫群就得好好想想办法，怎么舒服地送球给姚明了。
具体至今姚明的 FG 大概走势如下，蓝色线标明FG=5.5，同上面一样，绿色代表赢，品红为输。
[p_w_upload=685768]
同样计算除了 FG 指标外的其他指标，在相同算法下，其他指标的模型，精确率都低于76%，即可解释性不如以单一 FG 指标为分割的模型。比如通过肉眼观察感觉不错的得分（PTS），模型结果是：
Yao.PTS < 13.5 -> 输
Yao.PTS >= 13.5 -> 赢
模型的精确率为73.3%，和以 FG 标准的模型差2.7%。但差距不大，如果认为得分的实际意义大于FG 的意义，同样可以。喜欢用哪个指标，要看个人喜好了。
其他几个指标精确率大概都在66.7%左右，比较有意思的是姚明的失误数（TO）
Yao.TO < 1.5 -> 赢
Yao.TO < 2.5 -> 输
Yao.TO >= 2.5 -> 赢
将实际数据带入模型中，75场有52场按此规则运行，精确率为69.33%。但似乎，单单用这个指标不太好解释。需要引入其他信息才好说明。
最后是20090409（美国时间）火箭对国王比赛的球员投篮点和球队命中率的示例图：
[p_w_upload=685769]
注释：Field Goal Percentage 部分，不同颜色的线条代表了第一二三四节的投篮命中率，也就是hat(beta)的值。
具体分析大家来吧，我比较懒。
刚才想到如果，把Field Goal Percentage 的颜色改成姚明在场（红色）和不在场（紫色），可能效果会更好～～
关于投篮点的分析希望大家多多提思路，像上图给的是火箭赢球的示意，在我的空间http://sunbjt.spaces.live.com还有火箭输球的一个（VS LAL）。
PS:这个帖子算是http://bbs.hoopchina.com/555121.html的一个补充吧。
但如果我们退一步想，如果只分析“一个”主要球员的“一个”关键指标，看看是否能够找到一些对比赛结果有强烈影响的信息呢？如果有，那这个指标会是什么，能有多少信息会正确的影响比赛结果？大家细细的读完这篇短文，它可以告诉大家：对于姚明来说，哪个指标有最多的信息影响比赛走势……
注：算法我没有仔细说，大家看结果吧
姚明在本赛季（至04月09日，美国时间）共出场75次，保持了良好的出勤率。
下面是本赛季姚明关键指标的时间散点图。指标包括——上场时间（Min）、得分（PTS）、篮板（REB）、罚球（FT），分别和下图一一对应。
[p_w_upload=685767]
图中，绿色的点代表火箭赢得比赛，而品红色点代表输掉比赛。中间还有一条蓝色的中位（数）线，意义和均值线差不多。
通过“肉眼”观察这四副图大致可以发现：当姚明的得分大于19分（右上）时，会以很高的概率赢球，低于19分时比赛结果不是很妙。而观察其他三个指标，似乎它们对胜负影响不那么明显。
通过观察图我们发现了，确实有些“单一”的指标可以支持决策，那问题来了——除了这四个指标，姚明还有其他关键指标，这些指标有哪个会对比赛结果有影响，可以为我们提供支持信息呢？或者我们找到这个指标，指标的值域又是什么呢。
这些指标无外乎就是得分、前（后）场篮板，三分、罚篮之类的指标，那就把所有的指标都试一试，看看各个指标在数据区间时，会有什么样的结果。
在这17个指标（MIN FG FGA 3P 3PA FT FTA OREB DREB REB AST STL BLK TO PF EF PTS）里，假如我们使用 FG 指标，我们可以得到以下模型：
Yao.FG < 5.5 -> 输
Yao.FG >= 5.5 -> 赢
试着将75场比赛数据带入到这个模型里，有 57 个结果是正确的。也就是说75场比赛有57场是按上述规则运行的，模型的准确率为76%。
给这个模型稍稍做个解释：姚明的 FG < 5.5时，赢球的概率只有27.77%，而姚明的 FG > 5.5时，球队获胜的概率将会提升到77.19%。简单的说，姚明是火箭的当家球星，个人数据佳，球队也会受益。那么想赢球的话，后卫群就得好好想想办法，怎么舒服地送球给姚明了。
具体至今姚明的 FG 大概走势如下，蓝色线标明FG=5.5，同上面一样，绿色代表赢，品红为输。
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同样计算除了 FG 指标外的其他指标，在相同算法下，其他指标的模型，精确率都低于76%，即可解释性不如以单一 FG 指标为分割的模型。比如通过肉眼观察感觉不错的得分（PTS），模型结果是：
Yao.PTS < 13.5 -> 输
Yao.PTS >= 13.5 -> 赢
模型的精确率为73.3%，和以 FG 标准的模型差2.7%。但差距不大，如果认为得分的实际意义大于FG 的意义，同样可以。喜欢用哪个指标，要看个人喜好了。
其他几个指标精确率大概都在66.7%左右，比较有意思的是姚明的失误数（TO）
Yao.TO < 1.5 -> 赢
Yao.TO < 2.5 -> 输
Yao.TO >= 2.5 -> 赢
将实际数据带入模型中，75场有52场按此规则运行，精确率为69.33%。但似乎，单单用这个指标不太好解释。需要引入其他信息才好说明。
最后是20090409（美国时间）火箭对国王比赛的球员投篮点和球队命中率的示例图：
[p_w_upload=685769]
注释：Field Goal Percentage 部分，不同颜色的线条代表了第一二三四节的投篮命中率，也就是hat(beta)的值。
具体分析大家来吧，我比较懒。
刚才想到如果，把Field Goal Percentage 的颜色改成姚明在场（红色）和不在场（紫色），可能效果会更好～～
关于投篮点的分析希望大家多多提思路，像上图给的是火箭赢球的示意，在我的空间http://sunbjt.spaces.live.com还有火箭输球的一个（VS LAL）。
PS:这个帖子算是http://bbs.hoopchina.com/555121.html的一个补充吧。
下图：plot
但如果我们退一步想，如果只分析“一个”主要球员的“一个”关键指标，看看是否能够找到一些对比赛结果有强烈影响的信息呢？如果有，那这个指标会是什么，能有多少信息会正确的影响比赛结果？大家细细的读完这篇短文，它可以告诉大家：对于姚明来说，哪个指标有最多的信息影响比赛走势……
注：算法我没有仔细说，大家看结果吧
姚明在本赛季（至04月09日，美国时间）共出场75次，保持了良好的出勤率。
下面是本赛季姚明关键指标的时间散点图。指标包括——上场时间（Min）、得分（PTS）、篮板（REB）、罚球（FT），分别和下图一一对应。
[p_w_upload=685767]
图中，绿色的点代表火箭赢得比赛，而品红色点代表输掉比赛。中间还有一条蓝色的中位（数）线，意义和均值线差不多。
通过“肉眼”观察这四副图大致可以发现：当姚明的得分大于19分（右上）时，会以很高的概率赢球，低于19分时比赛结果不是很妙。而观察其他三个指标，似乎它们对胜负影响不那么明显。
通过观察图我们发现了，确实有些“单一”的指标可以支持决策，那问题来了——除了这四个指标，姚明还有其他关键指标，这些指标有哪个会对比赛结果有影响，可以为我们提供支持信息呢？或者我们找到这个指标，指标的值域又是什么呢。
这些指标无外乎就是得分、前（后）场篮板，三分、罚篮之类的指标，那就把所有的指标都试一试，看看各个指标在数据区间时，会有什么样的结果。
在这17个指标（MIN FG FGA 3P 3PA FT FTA OREB DREB REB AST STL BLK TO PF EF PTS）里，假如我们使用 FG 指标，我们可以得到以下模型：
Yao.FG < 5.5 -> 输
Yao.FG >= 5.5 -> 赢
试着将75场比赛数据带入到这个模型里，有 57 个结果是正确的。也就是说75场比赛有57场是按上述规则运行的，模型的准确率为76%。
给这个模型稍稍做个解释：姚明的 FG < 5.5时，赢球的概率只有27.77%，而姚明的 FG > 5.5时，球队获胜的概率将会提升到77.19%。简单的说，姚明是火箭的当家球星，个人数据佳，球队也会受益。那么想赢球的话，后卫群就得好好想想办法，怎么舒服地送球给姚明了。
具体至今姚明的 FG 大概走势如下，蓝色线标明FG=5.5，同上面一样，绿色代表赢，品红为输。
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同样计算除了 FG 指标外的其他指标，在相同算法下，其他指标的模型，精确率都低于76%，即可解释性不如以单一 FG 指标为分割的模型。比如通过肉眼观察感觉不错的得分（PTS），模型结果是：
Yao.PTS < 13.5 -> 输
Yao.PTS >= 13.5 -> 赢
模型的精确率为73.3%，和以 FG 标准的模型差2.7%。但差距不大，如果认为得分的实际意义大于FG 的意义，同样可以。喜欢用哪个指标，要看个人喜好了。
其他几个指标精确率大概都在66.7%左右，比较有意思的是姚明的失误数（TO）
Yao.TO < 1.5 -> 赢
Yao.TO < 2.5 -> 输
Yao.TO >= 2.5 -> 赢
将实际数据带入模型中，75场有52场按此规则运行，精确率为69.33%。但似乎，单单用这个指标不太好解释。需要引入其他信息才好说明。
最后是20090409（美国时间）火箭对国王比赛的球员投篮点和球队命中率的示例图：
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注释：Field Goal Percentage 部分，不同颜色的线条代表了第一二三四节的投篮命中率，也就是hat(beta)的值。
具体分析大家来吧，我比较懒。
刚才想到如果，把Field Goal Percentage 的颜色改成姚明在场（红色）和不在场（紫色），可能效果会更好～～
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但如果我们退一步想，如果只分析“一个”主要球员的“一个”关键指标，看看是否能够找到一些对比赛结果有强烈影响的信息呢？如果有，那这个指标会是什么，能有多少信息会正确的影响比赛结果？大家细细的读完这篇短文，它可以告诉大家：对于姚明来说，哪个指标有最多的信息影响比赛走势……
注：算法我没有仔细说，大家看结果吧
姚明在本赛季（至04月09日，美国时间）共出场75次，保持了良好的出勤率。
下面是本赛季姚明关键指标的时间散点图。指标包括——上场时间（Min）、得分（PTS）、篮板（REB）、罚球（FT），分别和下图一一对应。
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图中，绿色的点代表火箭赢得比赛，而品红色点代表输掉比赛。中间还有一条蓝色的中位（数）线，意义和均值线差不多。
通过“肉眼”观察这四副图大致可以发现：当姚明的得分大于19分（右上）时，会以很高的概率赢球，低于19分时比赛结果不是很妙。而观察其他三个指标，似乎它们对胜负影响不那么明显。
通过观察图我们发现了，确实有些“单一”的指标可以支持决策，那问题来了——除了这四个指标，姚明还有其他关键指标，这些指标有哪个会对比赛结果有影响，可以为我们提供支持信息呢？或者我们找到这个指标，指标的值域又是什么呢。
这些指标无外乎就是得分、前（后）场篮板，三分、罚篮之类的指标，那就把所有的指标都试一试，看看各个指标在数据区间时，会有什么样的结果。
在这17个指标（MIN FG FGA 3P 3PA FT FTA OREB DREB REB AST STL BLK TO PF EF PTS）里，假如我们使用 FG 指标，我们可以得到以下模型：
Yao.FG < 5.5 -> 输
Yao.FG >= 5.5 -> 赢
试着将75场比赛数据带入到这个模型里，有 57 个结果是正确的。也就是说75场比赛有57场是按上述规则运行的，模型的准确率为76%。
给这个模型稍稍做个解释：姚明的 FG < 5.5时，赢球的概率只有27.77%，而姚明的 FG > 5.5时，球队获胜的概率将会提升到77.19%。简单的说，姚明是火箭的当家球星，个人数据佳，球队也会受益。那么想赢球的话，后卫群就得好好想想办法，怎么舒服地送球给姚明了。
具体至今姚明的 FG 大概走势如下，蓝色线标明FG=5.5，同上面一样，绿色代表赢，品红为输。
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同样计算除了 FG 指标外的其他指标，在相同算法下，其他指标的模型，精确率都低于76%，即可解释性不如以单一 FG 指标为分割的模型。比如通过肉眼观察感觉不错的得分（PTS），模型结果是：
Yao.PTS < 13.5 -> 输
Yao.PTS >= 13.5 -> 赢
模型的精确率为73.3%，和以 FG 标准的模型差2.7%。但差距不大，如果认为得分的实际意义大于FG 的意义，同样可以。喜欢用哪个指标，要看个人喜好了。
其他几个指标精确率大概都在66.7%左右，比较有意思的是姚明的失误数（TO）
Yao.TO < 1.5 -> 赢
Yao.TO < 2.5 -> 输
Yao.TO >= 2.5 -> 赢
将实际数据带入模型中，75场有52场按此规则运行，精确率为69.33%。但似乎，单单用这个指标不太好解释。需要引入其他信息才好说明。
最后是20090409（美国时间）火箭对国王比赛的球员投篮点和球队命中率的示例图：
[p_w_upload=685769]
注释：Field Goal Percentage 部分，不同颜色的线条代表了第一二三四节的投篮命中率，也就是hat(beta)的值。
具体分析大家来吧，我比较懒。
刚才想到如果，把Field Goal Percentage 的颜色改成姚明在场（红色）和不在场（紫色），可能效果会更好～～
关于投篮点的分析希望大家多多提思路，像上图给的是火箭赢球的示意，在我的空间http://sunbjt.spaces.live.com还有火箭输球的一个（VS LAL）。
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