Zróbmy to raz jeszcze... (Miami Heat 12/13 offseason & RS)

[ll_cool_majki]

Obawiam się, że jeszcze 1-2 tytuły Miami i będziemy czytać, że Wade to #1 SG AT... sorry MJ

[Luki]

Wytłumaczcie mi proszę to zafascynowanie ORTG i DRTG, przecież ta statystyka pokazuje tylko o ile dany gracz jest lepszy od swojego zmiennika. Zaraz, ona nawet tego nie pokazuje, bo wskazuje tylko o ile lineupy z graczem x są lepsze od lineupów bez niego.

 

Po drugie w przypadku superstarów mamy problem wielkości próby, jak ktoś gra 40 minut i siedzi 8 to wyniki mogą nie oddawać rzeczywistości. Po trzecie w przypadku Miami to w ogóle nie oddaje na ile Wade jest dobrym obrońcą bo zwykle w końcówkach kiedy Miami ma już +20 pkt.to siedzi na ławie, a zmiennicy pierwszego składu spokojnie dają odrobić kilka punktów drużynie przeciwnej, z czystej kurtuazji jak sądzę

 

I jeszcze jedno pytanie, dlaczego w przypadku allstarów przepuszczacie ich staty przez per36, to się nadaje dla rolsów a nie gwiazd tej ligi?

Jak się sezon skończy to z chęcią porównam Kobego i Wade overall wg wszystkich dostępnych statystyk zaawansowanych, w tym RAPM, która jest przecież uważana za najlepszą statystykę z tych dostępnych śmiertelnikom.

 

@po drugie

 

Wszystko działa w obydwie strony. Ja mogę powiedzieć, że dzięki łabaszej drużynie Kobe ma więcej czasu na paddowanie statsów.

 

@per36

 

Bo jeśli różnice nie są duże(co byłoby własnie w przyapdku porównywania rolsa grającego 10 minut i gwiazdy grającej 40) to to najlepiej i najsprawiedliwiej pokazuje jaka jest produkcja bo ukazuje ją w takim samym zakresie czasowym.

[blackmagic]

Luki różnica jest tylko taka, że kobe jest najważniejszym zawodnikiem w ataku LAL a wade to side kick. Ile znaczy lebron pokazują jak go ciągle podwajają, czego nie ma w przypadku wade. Wczoraj w końcówce była taka fajna akcja to pokazującą. Lebron grał picka z boshem na wprost kosza za linią 3, nie skorzystał z zasłony, bosh zrolował pod kosz, a za nim obońca z weak side, lebron został podwojony na szczycie i odegrał na skrzydło do raya na trójkę. Widać że cała defensywa skupiona była żeby nie dać jamesowi wjechać pod kosz. W takiej sytuacji innym obwodowym jest łatwiej rzucać lub mijać bo któryś musi być wolny.

[P_K]

Jak się sezon skończy to z chęcią porównam Kobego i Wade overall wg wszystkich dostępnych statystyk zaawansowanych, w tym RAPM, która jest przecież uważana za najlepszą statystykę z tych dostępnych śmiertelnikom.

 

@po drugie

 

Wszystko działa w obydwie strony. Ja mogę powiedzieć, że dzięki łabaszej drużynie Kobe ma więcej czasu na paddowanie statsów.

 

@per36

 

Bo jeśli różnice nie są duże(co byłoby własnie w przyapdku porównywania rolsa grającego 10 minut i gwiazdy grającej 40) to to najlepiej i najsprawiedliwiej pokazuje jaka jest produkcja bo ukazuje ją w takim samym zakresie czasowym.

Ok, RAPM jest najlepsze ale tylko dlatego, że lepszej statystyki nie znamy:) Niestety generalnie jest ona do kitu i imho powinno się ją stosować w dyskusjach i sporach lineup x vs lineup y, a nie do oceny poszczególnych graczy i ferowania na tej podstawie sądów kto jest lepszy a kto gorszy. Przy okazji - do obrony indywidualnej mamy lepsze staty niż RAPM.

 

@po drugie:)

Kobe i Harden przez to, że grają dłużej to mogą sobie nabijać co najwyżej proste staty, ale nie te zaawansowane. Powiem więcej, jeśli superstar gra mniej - czyli ma więcej sił, to ogólnie jego produkcja i staty zaawansowane "powinny" prezentować się ciut lepiej.

 

@per36

jeśli porównuję, Mahinmiego do Howarda to jasne, że wezmę pod uwagę per36, ale tego zabiegu nie powinno się stosować przy superstarach. Zresztą zobacz jaki fajny zabieg przeprowadziłeś. Porównałeś staty Hardena, Bryanta i Wade'a z których wynika, że per36 to oni rzucają praktycznie tyle samo, z tą różnicą, że Wade na lepszym %. Ale zwykły prosty śmiertelnik widzi, że Kobe ma średnią 27 pkt. Harden 26 a Wade 21.

 

Wade gra super po alll star game (jak całe Miami) ale w tym sezonie i na koniec w głosowaniu do All NBA będzie trzeci i to imho sprawiedliwa ocena.

[Luki]

@blackmagic

 

To znów działa w dwie strony. Kobe gra tak jak lubi - dużo z piłką, jest pierwszą postacią ofensywy. Wade gra inaczej niż kiedy był najbardziej efektywny. Przede wszystkim gra dużo off ball. Obecność dobrych graczy na pewno mu pomaga ale przez to nie może też grać tego w czym jest najlepszy.

A Kobe też ma jednak w drużynie ludzi, którzy skupiają uwagę obrony...

 

@PK

 

Dlaczego tak uważasz w przypadku RAPM? Biorąc pod uwagę nawet jeden sezon - ok może nie wyjść miarodajnie, ale wg mnie jesli ktoś ma elitarny RAPM zarówno w słabej drużynie jak i w dobrej to znaczy, ze jest po prostu przekozakiem.

 

A jakie to staty do obrony indywidualnej mamy lepsze? Zresztą, kluczowe słowo - "indywidualna" - w obecnej koszykówce nie za bardzo się liczy. Mam nadzieję, że nie masz na myśli staty synergy z bronienia iso...

 

Nie zgodzę się z tymi statami. Efektywność Wade'a np. w łasnie wzrasta wraz z czasem gry i dla mnie to jest oczywiste bo grają dłużej łatwiej złapać rytm i momentum. Kondycję mają tak dobrą, że długie granie im nie przeszkadza a Wade jest trochę oszczędzany z uagi na jago wartość w PO i kontuzję z początku sezonu. Ale być moze w przypadku innych jest inaczej.

 

@per36

 

Tylko co jest fajnego w spojrzeniu zwykłego śmiertelnika? Właśnie to różni nas nerdów koszykarskich od niedzielnych kibiców, że my znamy kontekst statystyk i potrafimy(raz lepiej raz gorzej) ich używać.

 

I powiedz, że żarujesz z porónywaniem Mahinmiego i Howarda per36....

[blackmagic]

To znów działa w dwie strony. Kobe gra tak jak lubi - dużo z piłką, jest pierwszą postacią ofensywy. Wade gra inaczej niż kiedy był najbardziej efektywny. Przede wszystkim gra dużo off ball. Obecność dobrych graczy na pewno mu pomaga ale przez to nie może też grać tego w czym jest najlepszy.

A Kobe też ma jednak w drużynie ludzi, którzy skupiają uwagę obrony...

Widzisz nie do końca tak jest. Kobe musi grać jako dystrybutor, bo sam nash do tego nie wystarcza. Jednocześnie jest jedynym oprócz nasha kolesiem, który potrafi sam cos wykreować w tym zespole. Dwight na post up nie umie grać, nie stwarza zagrożenia do podwojeń. Clark to tylko roles. MWP też zresztą. Gasol jest blokowany obecnością dwighta. Jamison na długie momenty też nie jest dobry bo oddaje w obronie to co daje w ataku. Na dobrą sprawę wade wbrew pozorom ma łatwiej dużo niż kobe bo obrońcy nie skupiają się na nim tylko na lebronie. Howard nie stanowi takiego zagrożenia w ataku, co pokazał choćby dzisiejszy mecz bez kobego, gdy nie był 1,2,3 opcją w ataku ale dopiero 5 strzelcem. Przez swoje osobiste jest bardzo nieefektywną opcją w ataku.

 

A wade pomimo spadku minut, mniejszego %usg i tak ma najwyższe eFG% w karierze w tym sezonie. TS% pewnie też miałby wyższy ale wymusza najmniejszą ilość osobistych. Tylko ciężko stwierdzić czy to wina lebrona czy raczej atletyzmu obniżonego przez kontuzje.

[P_K]

I powiedz, że żarujesz z porónywaniem Mahinmiego i Howarda per36....

 

To przykład, ale faktycznie kiepski:)

 

Zgadzam się, że RAPM z kilku sezonów/ z kariery jest całkiem miarodajny, ale nie - jeśli bierzemy na tapetę jeden konkretny sezon. Przykładowo, jeśli Szczerbiak grałby przez cały sezon w lineupie z Garnettem i generalnie siadał na ławę razem z nim to jego defensywne DRTG byłoby kosmiczne.

 

Jeśli RAPM jest takie genialne, to cała dyskusja o graczu dekady nie miałaby sensu, bo Garnett zjada wszystkich na śniadanie... ba Garnett to GOAT jeśli odstawimy na bok tytuły.

 

Staty dotyczące iso są dobre, jasne że bardzo wybiórcze ale niczego nie przekłamują, nie uśredniają po prostu pokazują nam tylko bardzo mały kawałek obrazka.

 

Przy okazji polecam bardzo ciekawy artykuł - zestawienie WS/48 (na tym forum chyba równie cenionego) z RAPM i różnice wynikające z oceny poszczególnych graczy przez pryzmat tych statów:

http://http://godismyjudgeok.com/DStats/2012/nba-stats/underrated-and-overrated-via-rapm/

 

Co do efektywności Wade'a - czasem faktycznie łatwiej jest złapać momentum jak się dłużej gra, ale czy to takie istotne czy ktoś gra 32 czy 38 minut? reszta to gdybanie może Wade grałby lepiej może zmęczenie jednak dałoby o sobie znać. Tego się jednak nie dowiemy

[blackmagic]

Tak looknąłem na te staty i pokazują one jak wszystkie zaawansowane nawet statystyki moźna o kant dupy rozbić. Nie da się na ich podstawie nic ocenić. Jak to jest możliwe że DRAPM shaqa jest na poziomie ryana andersona. Bitch please. I wogóle wychodzi że ryan ma większy wpływ na defensywe niż ofensywe. Sorry ale jak oglądałem noh w tym sezonie to jest on bolkiem do objrzeżdzania i przestawiania.

 

No i umknął mi gdzieś ten moment w którym shawn bradley był defensywnym game changerem na poziomie legendary top5

[lorak]

Zgadzam się, że RAPM z kilku sezonów/ z kariery jest całkiem miarodajny, ale nie - jeśli bierzemy na tapetę jeden konkretny sezon.

mylisz RAPM z APM. w przypadku tego drugiego rzeczywiście wielosezonowe informacje są najlepsze, ale RAPM dlatego jest tak ciekawy, że już po koło 1/4 sezonu daje tak dobre wyniki jak wielosezonowy APM.

 

Jeśli RAPM jest takie genialne, to cała dyskusja o graczu dekady nie miałaby sensu, bo Garnett zjada wszystkich na śniadanie... ba Garnett to GOAT jeśli odstawimy na bok tytuły.

i nie ma w tym nic dziwnego. wiele osób dogłębniej analizujących jego karierę, a nie opierających się tylko na tej medialnej pace, już od dawna twierdziła, że KG to być może (razem z Duncanem) najlepszy gracz tamtej dekady. po prostu jak LeBron w cavs, czy kiedyś KAJ w lakers (druga połowa 70s) miał bardzo słabą drużynę i dlatego większość osób nie dostrzegała tego, jak dobry jest. na szczęście przejście do celtics wielu ludziom otworzyło oczy, choć i tak nadal spora grupa nie potrafi docenić wielkości KG, bo nie są w stanie właściwie ocenić defensywy.

 

 

Tak looknąłem na te staty i pokazują one jak wszystkie zaawansowane nawet statystyki moźna o kant dupy rozbić. Nie da się na ich podstawie nic ocenić. Jak to jest możliwe że DRAPM shaqa jest na poziomie ryana andersona.

Shaqa z końca kariery? a co w tym dziwnego? nigdy szału w obronie nie robił (choć w prime miał bardzo dobre sezony pod tym względem - lepsze niż jakikolwiek Andersona), więc tym bardziej na starość.

 

Bitch please. I wogóle wychodzi że ryan ma większy wpływ na defensywe niż ofensywe. Sorry ale jak oglądałem noh w tym sezonie to jest on bolkiem do objrzeżdzania i przestawiania.

wcale tak nie wychodzi. musiałeś coś źle spojrzeć, bo Anderson w tym sezonie jest dużo na plusie w ataku i istotnie na minusie w obronie.

 

No i umknął mi gdzieś ten moment w którym shawn bradley był defensywnym game changerem na poziomie legendary top5

ile go oglądałeś? co analizowałeś? szczerze, coś więcej możesz powiedzieć o jego grze w obronie poza tym, że często na nim dunkowali, bo nigdy nie odpuszczał (rzecz jak najbardziej na plus w D)?

[blackmagic]

Lorak,

 

1. Z tego co widzę to te staty z linka P_K dotyczą okresu 2001-2012 więc nie tylko stare lata shaqa.

2. Anderson wg nich to 1,7 DRAMP i 1,2 ORAMP

3. Widziałem go w kilkudziesięciu meczach dallas i poza blokami niczym specjalnym się nie wyróżniał imo. Ani zbiórką ani zastawianiem, ani defensywą 1on1. Co do zespołowej obrony powiedzmy że był dobry, bloki z pomocy itp, ale nie nazwałbym go elite defenderem, półka niżej albo i 2 od tego co gra howard choćby.

[Artis]

Powód: James Harden.

Harden jest overrated ;] gra w drużynie z najwyższy pace w lidze (i to zdecydowanie), więc ma zawyżone statystyki, kiepsko wypada na tle topowych defensyw, a przede wszystkim gra w świetnym ofensywnym systemie McHale'a. nie przez przypadek tak słabo wygląda w on/off, gdzie jeszcze do niedawna minimalnie Rockets mieli lepsza ofensywę bez niego na parkiecie niż z nim - oczywiście to między innymi kwestia faktu, że Jeremy Lin jest chyba dalej niedocenianym organizatorem gry, a Rockets grają krótką rotacją + mają dużo blowoutów, co powoduje, że gdy nie ma Hardena na parkiecie, to rezerwowi graja bardzo efektywnie, ale druga strona medalu jest taka, że ofensywa Rockets potrafi funkcjonować świetnie bez Hardena, bo ma bardzo wartościowego playmakera plus znakomitych strzelców z dystansu co w połączeniu z doskonałym ball movement i transition offense daje naprawdę rewelacyjne efekty. oczywiście Harden dalej świetnie wypada jeżeli chodzi o adv stats, dalej gra świetny sezon ale wydaje się, że okoliczności jakie napotkał w Rockets wbrew pozorom i pierwszym myślom po tym trejdzie są dla niego wybitnie sprzyjające.

[lorak]

Lorak,

 

1. Z tego co widzę to te staty z linka P_K dotyczą okresu 2001-2012 więc nie tylko stare lata shaqa.

2. Anderson wg nich to 1,7 DRAMP i 1,2 ORAMP

nie wiem co to za dane, w jaki sposób liczone, bo Engelmann (twórca RAPM) zdjął co najlepsze ze swojej strony (zatrudnił go jakiś klub z NBA), ale mam te dane zapisane i on tam nie miał wielosezonowych obejmujących okres '02-12.

 

poza tym zobacz jak Anderson wygląda rok po roku według oryginalnego RAPM Engelmanna:

 

rok ORAPM DRAPM RAPM

2013 2,2 -0,9 1,3

2012 3,1 0,6 3,7

2011 1,0 1,3 2,3

2010 0,2 0,2 0,5

2009 -0,8 0,1 -0,8

skąd mu się więc wzięła średnia 1,7 DRAPM skoro jego najlepszym wynikiem w jednym sezonie było 1,3? myślę że autor tego linka coś pokręcił (być może nie uwzględnił prior) i stąd takie dziwne wyniki. (Engelmann miał wielosezonowe dane za okres '02-'11, a więc jeden sezon mniej niż pod tym linkiem i Anderson ma tam 1,0 ORAPM oraz 0,3 DRAPM; Shaq 1,6 i 0,7.)

 

do tego zauważ jeszcze, że ty się odniosłeś do obecnego sezonu pisząc że w NOH słabo wypada i to właśnie RAPM z ten rok pokazuje. w orlando bronił lepiej bo i był częścią lepszej defensywnie drużyny.

 

 

3. Widziałem go w kilkudziesięciu meczach dallas i poza blokami niczym specjalnym się nie wyróżniał imo. Ani zbiórką ani zastawianiem, ani defensywą 1on1. Co do zespołowej obrony powiedzmy że był dobry, bloki z pomocy itp, ale nie nazwałbym go elite defenderem, półka niżej albo i 2 od tego co gra howard choćby.

i ten oryginalny RAPM pokazuje, że defensywnie Bradley był zdecydowanie niżej od KG czy Duncana, ale jednocześnie był jednym z lepszych defensorów. choć trzeba też oczywiście wziąć poprawkę na to, że nie grał wielu minut, bo RAPM sięga tylko wstecz do sezonu '02, więc Shawn był już wtedy rolesem na 15 mpg i bardzo możliwe że w tym czasie miał tak duży wpływ na D. ale rolesów nie powinniśmy porównywać z superstarami, to IMO jest jeden z większych błędów i stąd wśród tak wielu osób bierze się niezrozumienie statsów - a co za tym idzie ich złe używanie oraz wyśmiewanie, bo nie rozumie się wyników.

 

 

EDIT

zdecydowanie autor spod tego linka coś pokręcił. np. u niego Bradley ma 5,1 DRAPM i -2,9 ORAPM a u Engelmanna 2,2 oraz -2,0.

 

a, już wiem o co chodzi. on po prostu nie użył prawdziwego RAPM (opartego na danych +/-) lecz tego "nowego", który opiera się na box scorze. to właśnie tylko zostało na stronie Engelmanna http://stats-for-the-nba.appspot.com/

ale to nie jest prawdziwy RAPM.

Edytowane 18 Marca 2013 przez lorak

[blackmagic]

Ok lorak, dane które przywołałeś są zupełnie inne do tych z wklejonego linka.

 

Możesz gdzieś wrzucić te dane, które ty masz?

 

Musisz przeznać, że te które podał P_K wyglądają idiotycznie i do tego się odniosłem. Jak podeślesz te twoje to może zmienie zdanie :]

[P_K]

mylisz RAPM z APM. w przypadku tego drugiego rzeczywiście wielosezonowe informacje są najlepsze, ale RAPM dlatego jest tak ciekawy, że już po koło 1/4 sezonu daje tak dobre wyniki jak wielosezonowy APM.

 

 

 

Lorak czy mógłbyś mi wyjaśnić, jaki jest obecnie szacowany błąd w RAPM? Czytałem ten artykuł dot. APM za sezon 2007/08 - gdzie gość pokazuje, że błąd tej metody, przy uwzględnieniu tylko jednego sezonu to ok. 2,5 - 3,2 pkt dla graczy którzy przebywali na parkiecie ponad 1640 minut (możemy się oczywiście sprzeczać, czy ten jego sposób obliczania błędu jest miarodajny, ale mnie przekonuje:)

 

http://www.82games.com/ilardi1.htm

 

Z drugiej strony przy okazji konferencji SLOAN podawali, że RAPM daje wyniki dwukrotnie skuteczniejsze przy próbce jednosezonowej (nie mam linku, ale jeśli to prawda to imho i tak RAPM za jeden sezon jest mylący). Nie słyszałem przy tym aby ktoś wskazywał, że już przy danych za 1/4 sezonu można było coś z RAPM wyciągnąć.

 

A i żeby nie był to taki zupełny offtopic to dodam, że Heat obecnie to chyba najlepszy zespół jaki widziałem od czasów Lakers 00/01. Kosmos, zupełnie inna koszykówka, nie wiem czy za kilka lat nie będziemy o nich mówić jako o prekursorach największej rewolucji w sposobie gry od czasów Bullsów Jordana.

 

 

Lorak mam te dane Engelmana o które Ci chodziło:

 

http://stats-for-the-nba.appspot.com/

RAPM nie jest jedno, Engelman je wymyślił, ale ta metoda jest wciąż zmieniana i modyfikowana stąd różnice.

Edytowane 18 Marca 2013 przez matek

[blackmagic]

Jak to jest możliwe że są dane z lat 90?

 

RAPM nie liczy się z play-by-play?

[lorak]

blackmagic,

RAPM oparty na danych +/- wrzucę wieczorem. w każdym razie ta różnica (między informacjami z tego linka a oryginalnym RAPM) wynika z tego, że oryginalny RAPM opiera się na +/-, a ten który został na stronie Engelmanna (P_K właśnie podał do niej odnośnik) to szacowany RAPM oparty na box scorze. całkiem inna rzecz i stąd te nieporozumienie.

 

P_K,

pytanie o błąd w RAPM raczej nie ma sensu. ale zacytuję ci tu kogoś, kto znacznie lepiej się na tym zna ode mnie:

 

It seems like there is still a big misunderstanding about the usage of RAPM. The regularization method is ridge regression in that case. Ridge Regression does NOT help to learn more about the past, but it helps to make better predictions. If your only goal is to know in hindsight what happened, RAPM over a longer than 2yr span does not make any sense at all, because it will not give a clearly better value than normal APM. The added value of RAPM comes from being able to make better predictions while based on a smaller sample than APM.

 

So, when you use a 10yr RAPM study, the interpretation would be: If those players would play a game in the future, they would likely help their team to outscore the opponents by a certain amount of points per 100 possessions. As you may understand it makes no sense to claim that player X in a 10 year study has a value Y and that would be his value in year Z. That is not the case, especially when we reach a timespan which is longer than the average player's career in the NBA anyway. In average players are in the league for about 5 to 6 years. Everything longer than that would heavily screw up the result due to massive shifts in player performance levels. A player is usually worse as a rookie than as 3 or 4 yr veteran, and after that the player starts to decline.

 

We can use Garnett and Nowitzki here as starting point for a couple of examples. Steve Nash in his Dallas years had clearly less impact on the game than in his Suns' years. This was not because Nash was an incredible worse player at that time, but he was used differently. Now, in a 10yr study he has clearly more possessions as a Sun than as a Mav. His value will get up, but at the same time the value of his teammates on the Mavericks will be effected negatively for the years until 2004. I brought that up before, but Nowitzki gets punished for Nash's higher impact on the Suns in the 10yr study, making him look worse than he really was. That this is not something I make up can we see, if we compare the 10yr value with the average prior informed RAPM for both players. Nowitzki ends up with +4.8 in average, Nash with +3.8 (keep in mind that those are values more surpressed than those in the 10yr study). The 10yr study has Nash with 5.7 and Nowitzki with 5.6.

On the other end we have players like Ricky Davis, who actually weren't such bad players at a certain point, but were clearly far worse later on. The 10 yr study says that Ricky Davis was always a really bad player, while in fact he was clearly better before 2008 than he was after. In the same sense as Nowitzki gets punished for an improved Nash, Garnett gets credit for a declined Davis.

 

Well, if you want to use RAPM in order to say something about a specific player in a specific year, you should use the prior informed coefficient from that respective year. That value has to be interpreted as a predictive value for said player in an upcoming game. So, if the teams would play another competitive game after the playoffs are over, it is to expected that player X gives the team an additional value of Y based on all played games in the respective season. When you go further away from the specific season you are risking either counting an improvement or an decline too much into the value of the respective season.

 

For APM it makes sense to use a bigger sample, because the issues with collinearities and overfitting are really there with a smaller sample. Take a look at last year and the Lakers. Gasol had +11.9 in normal APM, Bryant had -8.5. The reason was there huge amount of minutes playing together, while Bryant was on lineups playing worse, but only for a few minutes. That had a big effect on the outcome of the regression. RAPM has Gasol with +3 and Bryant with +2.7. That is MUCH more realistic and gives a MUCH better prediction than assuming Gasol is playing like an All-Time great while Bryant was an absolute scrub. The 2yr study had Bryant with +2.9 and Gasol with +4.1. But even then we have the effect of sample size. Bryant started out really bad in the new 2yr approach this season, right now he is up to 0.4 while Gasol is down to +8.7. That is still a big difference between them, while we can assume that the difference is much smaller. Prior informed RAPM has Bryant with +2.1 and Gasol with +2.2. And we know that RAPM is much better at predicting than APM. I think that example shows the benefits of RAPM over APM pretty good.

 

ahouni, APM and RAPM are based on regression analysis. The game is devided in multiple game snippets in which a unit of one team plays against the unit of the other team. Each player is seen as a independent variable while the result is seens as the dependent variable. The formula for normal APM is:

 

MOV = HCA + a1P1 + a2P2 + a3P3 + a4P4 + a5P5 - a6P6 - a7P7 - a8P8 - a9P9 - a10P10

 

MOV is the scoring margin, HCA is the home court advantage (well, just the intercept), a1 to a a5 are the coefficients of the home players P1 to P5 while a6 to a10 are the coefficients of the away players P6 to P10. In a given season we have about 30000 of such equations. The regression now solves the problem to the best degree, meaning the algorithm find the best fitting coefficients for the involved players in order to approximate MOV with the least amount of error. Ordinary least square (OLS) is a common method, which is also used to determine SRS. OLS means the coefficient set which is producing the smallest square error is given out as the APM values of the players.

 

Multiple adjustments can be make like ignoring players with not enough played possessions or making the value of a possession depending on the current score and time left on the game clock (just using different weights for the respective equations).

 

That method has a problem with multicollinearity and thus problem with overfitting. Players will usually be on the court with the same teammates, that should be clear. So, in the end, as I showed with the Bryant/Gasol example, a few amount of possession can cause a huge shift in the coefficients for the involved players. The effect can be counter by using stabilization methods. We can increase the sample size and will reduce the effects of overfitting. But as the 2yr APM data shows, even after around 140 games we still see those overfitting effects.

We really have a ill-posed problem to solve here. And the method of choice is Ridge Regression. As I pointed out earlier, the ridge regression will improve the predictive power not the explanatory power. Ridge Regression adds a bias to the equation, which leads to the fact that the player value can't exceed certain limitations. It is harder to go from +3 to +5 than from 0 to +2 for example. The introduced bias is called lambda and it is mathematically proven that for each ill-posed problem, if a lambda exists, there will always be that one lambda which makes the square error in an out of sample test of the ridge regression smaller than the square error of the OLS. That is the proof that RAPM is better at predicting than APM. There can't be any debate about that at all, the maths is pretty straigth forward.

 

Mathematically all what I said translates to matrix algebra. We can solve those problems with a pretty simple scheme (at least it is simple for me in comparison to solving 3d radiative transfer equations for example). It takes me about 5 minutes to set everything up (granted, I have a script for that in place already). So, while the steps might seem to complicated, they are far less complicated.

 

Engelmann (two n's please) tested my SPM ratings with the same method he tested his RAPM, it my SPM tested out being at least equally good in predicting the scoring margin. The difference is really the ability to predict offense and defense. The boxscore is really limited in terms of making a statement about the defense with great confidence. We can only explain about 50% of variance on defense with boxscore stats and defensive rebounding has the biggest impact. Unfortunately that leads to the result that Carlos Boozer is a great defender according to my DSPM rating, while in reality he is not and his value comes from offense. RAPM can devide the offense and defense much better. So, for a complete player evaluation based on stats I use RAPM and my SPM combined.

 

(...)

 

 

No, a prior does not make it a multi-year study. A prior is used to give the algorithm a distribution of the values in order to make the result more stable. In that way outliers in a smaller sample are easier "eliminated" and you basically needs just a 25% of a season in order to get a comparable error (even though the results are biased and a standard error makes not much sense for ridge regression) as OLS on a big multi-year sample. Obviously, in order to get good enough results for every player, the player also needs to play that amount of games. For Nowitzki for example there are a lot of missed games until ASB, which means his prior value isn't much effected. That should look different now, even though he improved his playing level significantly in recent games.

 

Anyway, RAPM is not meant to be a "best player list", it is meant to give you a predictive tool based on the result of different game snippets; using those values gives you a better estimation of future game results. Obviously, it doesn't take production, efficiency and fit into account. Things, which would need to be addressed differently in order to really get a "best player list". So, everyone who wants to critize the values should keep that in mind, because I already saw some posts which made it rather obvious that the people really don't understand the method and how to interpret the values.

 

(...)

 

There is so much wrong with that statement, that I don't know where to start. First, RAPM does not need a huge sample in order to say something, the method will just not find a big seperation between players with a really small sample. The bigger the sample, the more "confident" is the algorithm about the value of the player. A bigger sample will increase the seperation between players. If we use prior informations about a player, RAPM is basically as stable based on 20 games, as it is on 50 or 80 games. It becomes just a questions of the seperation between players.

Regression is not based on correlation, there is a distinct difference between those two things. In a correlation analysis both variables are assumed to be variable, but in a regression numerous independent variables can be used to approximate the dependent variable. When the correlation between the dependent and the independent is high, we are just having a model which has really low standard errors, it is stastically speaking "robust".

That RAPM does not tell us about the causation, is a strawman, because nobody claimed that this would be the case. RAPM assigns a number to the effect caused by the player. In which way the player is doing it, is not the interesting subject when using RAPM numbers. The "why" can't be answered, but so can't you, given the fact that you only watched a small fraction of the action anyway. Also, the bias involved in the "eye test" is pretty big, even though you might think about yourself as being "objective".

 

@GreenDreamer

 

RAPM does not compare different lineups of teams. RAPM is matrix algrebra, the method tries to find the best approximation for the scoring margin of thousands of game snippets with 10 players involved. The involved ridge regression works against overfitting, a big issue when using OLS instead.

 

 

[Luki]

@Artis

 

Widziałem dwa Twoje posty na forum i z dwoma się zgadzam w 100% i we wszystkich kwestiach przez Ciebie poruszanych zajmowałem identyczne stanowisko. Polać gościowi. ;]

 

@blackmagic

 

No większość statów jest tylko orentacyjna, nawet tych zaawansowanych, ale RAPM, tak jak pisze Lorak to jest zupełnnie inna liga. Szczerze mówiąc nie wiedziałem, ze jest TAK dokładny. No i z niecierpliwością czekam na wyniki z tego sezonu.

[P_K]

Dzięki Lorak, super artykuł. Zawsze traktowałem RAPM jako APM z bonusami, czyli generalnie z redukcją statystycznych odchyłów gości grających mniej i rzadko używanych lineupów. A tu proszę, ile się można dowiedzieć w jedno przedpołudnie:)

[Alonzo]

Po 2, Wade - nie ma opcji żeby był w first team. Powód: James Harden.

Nic nowego

Wade praktycznie zawsze był traktowany jak gwiazda drugiej kategorii, pomimo iż był i MVP Finału, liderem strzelców po regularze, juz jako debiutant pokazywał że ma cojones przeciwko NO i Indy, jak James, Bosh i Melo mieli wakacje i jak w pojedynkę ciągnął Heat w '08 i '09. Wade nie mógł być MVP - Rose mógł. A dziś jest Harden ..

 

 

Alonzo widziałem ten mecz i jeszcze na początku 4q był remis bodajże więc nie pisz że się nie spocili. Odjechali runem pod koniec meczu ale to nie był blowout od 1Q.

Ale momentalnie im odskoczyli na 25pkt. i zrobili to z niesamowitą łatwością. W którymś momencie pamiętam, jak w zbiórkach był 17-42. Heat graja tak, jakby sobie trenowali zacięte końcówki przed playoffs - takie odnoszę wrażenie. W ogóle Battier i Allen robią rzeźnie na łuku, jak Wade i James graja swoje.

[Wyparlo]

Wade juz i tak przez slabsza dyspozycje w tamtym sezonie i na poczatku tego bedzie mial łatke pachoła LeBrona i glownie doceniaja go te same osoby - Łuki, Alonzo. Taki lorak to kibol LeBrona i nawet nie pochwali Wade'a za ostatnie wystepy, ale jak Dwyane gra slabo to pisal o jego slabszej postawie.

 

Wade ma szanse zostac zapamietany jako all-time sidekick, ktory pokazal w przeciwienstwie do Pippena, ze moze wygrac sam mistrza, ale tez swietnie sprawdza sie jako druga opcja. Miami ma szanse na jeszcze 2-3 mistrzostwa i Wade zostanie zapamietany jako wielki all-timer/sidekick.