Statistik-Ecke
-
Es gibt aussagekräftige und weniger aussagekräftige Statistiken. Dieser Thread soll für alles, was im Entferntesten mit Zahlen zu tun hat, herhalten. Qualitätskontrolle gibts keine. Ist auch egal ob es sich um Team- oder individuelle Statistiken handelt, ob um einzelne Werte oder komplexe Analysen. Also her damit.
Ich fange mal an: “pace-adjusted” ist nun wirklich keine Neuheit mehr und dürfte jedem, der sich mal ein bisschen mit weiterführenden Basketballstatistiken auseinandergesetzt hat, ein Begriff sein. Der Grundgedanke ist, dass verschiedene Mannschaften in unterschiedlicher Geschwindigkeit spielen. Die eine Mannschaft nutzt gerne die 24 Sekunden für den Angriff, andere definieren sich über ihr Fastbreakspiel. Frühere Abschlüsse bedeuten auf 40 Minuten gesehen mehr Ballbesitze, sprich, mehr Chancen auf Punkte. Und so ist “Punkte pro Spiel” eben nicht bloß aufgrund der Nicht-Berücksichtigung von Verlängerungen ein Fall für den Antiquitätenmarkt, sondern auch wegen der fehlenden Anpassung an das Spieltempo.
Stats-Guru und heutiger Denver Nuggets-Chefstatistiker Dean Oliver hat in seinem Buch “Basketball on Paper” (so einer Art Bibel für Fans der Basketballstatistik) eine Formel für Ballbesitze vorgestellt. Die lautet - nach einer Anpassung an jüngste Erfahrungswerte, wie häufig einem Freiwurf durchschnittlich ein Ballbesitz vorausgeht - : “FGA - OFF REB + TO + 0,47 x FTA”. Aufgrund der Freiwurfproblematik (ejn Ballbesitz kann z.B. mit 2+1 enden, mit 2 Freiwürfen, oder mit 3 Freiwürfen, darüber liefert die Endstatistik keine Erkenntnisse) ist das nur eine Schätzung, der Boxscore gibt eben nicht her, wieviele Ballbesitze jede Mannschaft wirklich zur Verfügung stehen hatte.
Die Anzahl der Ballbesitze lässt auf das Spieltempo schließen, gleichzeitig kann man damit wesentlich genauer, “tempo-bereinigt”, die Effektivität an beiden Enden des Feldes messen. Ist eine Sache von Minuten. “Pace” sind hier die Anzahl der Ballbesitze pro 40 Minuten Spielzeit, “Offensive Rating” sind die erzielten Punkte pro 70 Ballbesitze (ein griffiger Wert, wenn auch leichter unter Ligaschnitt), “Defensive Rating” sind die kassierten Punkte pro 70 Ballbesitze. Aus praktischen Gründen habe ich beim “Defensive Rating” die Ballbesitze der betreffenen Teams genommen, nicht die der Gegner. Für Letzteres müsste man alle Boxscores durchwühlen, das geben die Teamstats auf der BBL-Seite nicht her. Wäre eine Mordsarbeit. Erfahrungsgemäß gibt es bei einer Datenmenge von 20+ spielen aber nur eine geringe Abweichung zwischen eigenen und gegnerischen Ballbesitzen. Was nicht ganz unlogisch ist, denn auf jeden eigenen Ballbesitz folgt ein gegnerischer.
Tempo: Wir sehen hier keine wirklichen Überraschungen. Erfahrungsgemäß spielt in Europa der Großteil der Topteams eher langsamen Halbfeldbasketball, schneller Basketball ist eher selten erfolgreich. Kleine Ausnahmen bilden in der laufenden Euroleague-Saison Olympiakos und Asseco Prokom. ALBA hatte übrigens letzte Saison ein durchschnittstempo von 68.4 Ballbesitzen, das nenne ich mal eine beeindruckende Konstanz. Da sage mal einer, Pavicevics Team liefe nicht wie ein Uhrwerk. Insgesamt sind vier der fünf langsamsten Teams unter den Top5 der BBL-Tabelle.
Offensive und Defensive Rating: Bonn in beiden Kategorien Mittelmaß. Wohl ein Fall von hoch verloren, knapp gewonnen. Bremerhaven wird es schwer haben, mit einer nicht-playofftauglichen Verteidigung über die erste Runde hinauszukommen. Die vier statistisch stärksten Defensivteams sind unter den Top5 der Tabelle. Und Trier mit Trainer Yves Fraigne ganz unten in der Defense-Tabelle. Göttingen #2 in der Offense, #3 in der Defense. Hut ab.
Die jeweils stärksten Euroleague-Teams erzielen übrigens 83.8 P/70POS (Olympiakos) und kassieren 64.3 P/70POS (Barcelona).
Ps: @Pucki, hoffe es gibt kein Problem mit den BBL-Rechten, wenn hier vereinzelt ausgewählte Statistiken gepostet werden. Die haben natürlich das Recht ihre Daten zu schützen, allerdings würde ich mich dann schon fragen, wie weit das noch gehen soll.
-
Hey robbe sehr spannende und wirklich einleuchtende Statistik. Ich kann hier zwar selber keinen Output liefern, weil ich mich in der Materie einfach nicht gut genug auskenne, aber wenn du davon noch mehr hast, immer her damit ich finde es wirklich spannend zu lesen.
Und mit der passenden Erklärung (danke auch dafür) ist das ein hervorragender Exkurs in die “modere Statistik” im Basketball.
thumb up! -
-
Gute Idee sowas hier mal “einzuführen”. Ein Sammelbecken für alle Zahlennerds, i like!
Ich muss gleich mal ein wenig Offtopic starten.
Welche Auflage von dem Buch “Basketball on Paper” hast du?
Die aktuellste die ich finden kann ist von 2005.Bei Google-Bücher gibt es die 2004er Version in sog. eingeschränkter Vorschau, die allerdings schon eine Menge hergibt. Die 2005er dürfte die jüngste Version sein.
Aus aktuellem Anlass kann man mit den vorhandenen Daten (also keine Rebound-Prozentzahlen, für die man die Reboundzahlen der jeweiligen Gegner im direkten Duell braucht) ja mal einen kleinen Blick auf das Phänomen Göttingen werfen. Ich durfte sie am Samstag sehen und fand die Spielweise interessant. Ganzfeldpresse und die in ihrer Kontinuität doch eher untypische P’n’R-Defense zwingen den Gegner dazu, sein Spiel komplett umzustellen. Bemüht, selber ein vernünftiges Setplay aufzuziehen sind die Göttinger m.M.n. schon, nur nutzt man z.B. im P’n’R den Block eher um den eigenen Wurf loszuwerden, anstatt daraus eine Teamoffense zu kreieren. Beim P’n’R ist natürlich häufig die Frage was die Verteidigung dir gibt, aber die Göttinger Guards setzen schon ziemlich konsequent Priorität auf das eigene Scoring.
Interessant ist, dass nur 37.4 Prozent der Göttinger Feldkörbe durch einen Assist kreiert werden (A/FGM), bei ALBA sind es satte 60.7 Prozent. Entscheidend ist aber, und daher ist das Beispiel so passend, dass sich die Effizienzwerte der Göttinger und Berliner Offense (das im ersten Post thematisierte “Offensive Rating”, also Punkte pro 70 Ballbesitze) auf dem selben Level befinden. Tendentiell spielen in der BBL sicher die Teams die bessere Offense, die mehr Körbe durch einen Assist vorbereiten. Aber es gibt Ausnahmen.
“3FGA/FGA” beschreibt das Verhältnis von Dreierversuchen zu Gesamtfeldwurfversuchen. Oldenburg, Bamberg und Berlin sind die ersten drei, also drei Teams aus den Top5 der “echten” Tabelle. Göttingen auf Platz 7, oberes Mittelfeld. Rechts daneben die Dreierquoten. Ich würde mal sagen, Düsseldorf kann man mit Blick auf die Dreierquote und die Häufigkeit der Versuche kein gutes Zeugnis erstellen. Bei den Bambergern sieht das schon gesünder aus. “eFG%” ist die “effektive field goal percentage”. Grundgedanke ist der, dass ein Dreier mehr Punkte als ein Zweier zählt, was in der gewöhnlichen Felwurfquote nicht berücksichtigt wird. Beispiel: Guard A wirft 3/6 aus dem Feld, alles Zweier, sind 50% Feldwurfquote und 6 Punkte. Guard B wirft 2/6 aus dem Feld, aber die beiden erfolgreichen Würfe sind Dreier. Sind ebenfalls 6 Punkte, aber nur 33.3% aus dem Feld. eFG% nimmt darauf Rücksicht. Formel ist (FGM + 0.5 * 3FGM) / FGA. Demnach haben Guard A und Guard B beide eine effektive Feldwurfquote von 50%. Bei eFG% sind die Top6 der BBL in 3FGA/FGA ziemlich gut dabei, bis auf Düsseldorf.
“TO/POS” sind die Ballverluste pro Ballbesitz (Stichwort: “pace-adjusted”), hier ist Göttingen mit den zweitwenigsten Ballverlusten richtig gut dabei.
“FTA/FGA” soll zeigen wie häufig ein Team an die Freiwurflinie kommt. Hier ist Bonn ganz oben, gemäß Kochs Philosophie, die Kugel möglichst häufig zum Brett zu nehmen um sich nicht von den Distanzwurfquoten abhängig zu machen, Göttingen, für mich überraschend, zweitletzter.
Von der Offense mal abgesehen ist Göttingen außerdem bei den Steals ganz oben, vermutlich auch bei den Offensivrebounds, lässt sich eben anhand der vorhanden Zahlen nicht genau genug sagen. Das Göttinger Spiel ist durchschnittlich Foulintensiv, am häufigsten, pro Ballbesitz, foult Bonn.
-
Wo ich hier diesen Thread betrachte, fällt mir wieder ein, dass ich im Herbst nach ca. 8 Spieltagen mal angefangen hatte, die tempoangepasste, also prozentuale, Reboundstatistik zu basteln. Stelle gerade fest, dass ich sie schon damals nur für die Hälfte der Teams fertig hatte, und um sie jetzt fertigzustellen, fehlen mir Zeit und auch die Motivation, mich durch sämtliche Boxscores zu klicken.
Aber ich kann ja mal einige der interessanteren Zahlen nennen:
ALBA bestach in seinen ersten 8 Spielen durch ausgezeichnetes Defensivrebounding und sammelte satte 77,5% der gegnerischen Fehlwürfe ein.
Frankfurt mit starken 33,4% Erfolgsquote beim Offensivrebound.
Die Enten sind gut gestartet (7-3). Das spiegelt sich auch in den Reboundstats wider: Gute Werte von 30,8% bzw 74,9%.
Gegenteiliges Bild bei Bamberg: Schwacher Start, ganz schwach an den Brettern. Wir reden hier von 21,5% und 67,8%. Ich lehn’ mich mal weit aus dem Fenster und behaupte, sie haben das Problem inzwischen im Griff.
Da ich die Statistik nur für die Hälfte der Mannschaften vorliegen habe, kann ich auch keinen Ligaschnitt als Vergleichswert liefern. Ich schätze mal, er liegt ungefähr bei einem Verhältnis von 28/29 zu 71/72. @robbe hat da bestimmt Erfahrungswerte aus der EL. Außerdem beziehen sich diese rudimentären Daten wie gesagt lediglich auf das erste Viertel der Saison.
-
@uhg80: Wäre natürlich ein schönes Gemeinschaftsprojekt, wenn hier jeder je die Summe aller Defensiv- und Offensivrebounds der Gegner aus den Spielen der jeweiligen Teams zusammengetragen werden könnten. Die eigenen Teamstatistiken gibt es ja auf der BBL-Homepage.
@uhg80:Da ich die Statistik nur für die Hälfte der Mannschaften vorliegen habe, kann ich auch keinen Ligaschnitt als Vergleichswert liefern. Ich schätze mal, er liegt ungefähr bei einem Verhältnis von 28/29 zu 71/72. @robbe hat da bestimmt Erfahrungswerte aus der EL. Außerdem beziehen sich diese rudimentären Daten wie gesagt lediglich auf das erste Viertel der Saison.
Ziemlich genau. 28.8% Offensivrebounds zu 71.2% Defensivrebounds sind EL-Durchschnitt. 36.7% (OR) und 78.0% (DR) sind die Topwerte, 23.9% und 65.4% die niedrigsten Werte.
-
Beispiel: Guard A wirft 3/6 aus dem Feld, alles Zweier, sind 50% Feldwurfquote und 6 Punkte. Guard B wirft 2/6 aus dem Feld, aber die beiden erfolgreichen Würfe sind Dreier. Sind ebenfalls 6 Punkte, aber nur 33.3% aus dem Feld. eFG% nimmt darauf Rücksicht. Formel ist (FGM + 0.5 * 3FGM) / FGA. Demnach haben Guard A und Guard B beide eine effektive Feldwurfquote von 50%.
Aber ich würde hier trotzdem Guard B bevorzugen. Schließlich bekommt hier das gegnerische Team nur zwei Mal automatisch den Ball an der Grundlinie. Weil es ein Korberfolg war. Vier Mal hingegen ist das eigene Team zumindest theoretische in der Lage den Offensiv-Rebound zu holen. Bei Guard B ist es immerhin ein Versuch weniger. Hinzu kommt noch, wobei ich nicht weiß ob das irgendeine Relevanz haben kann, dass nach einem Dreierversuch der Ball meisten weiter wegspringt, was häufig begünstigend für das angreifende Team ist.
-
Aber ich würde hier trotzdem Guard B bevorzugen. Schließlich bekommt hier das gegnerische Team nur zwei Mal automatisch den Ball an der Grundlinie. Weil es ein Korberfolg war. Vier Mal hingegen ist das eigene Team zumindest theoretische in der Lage den Offensiv-Rebound zu holen. Bei Guard B ist es immerhin ein Versuch weniger. Hinzu kommt noch, wobei ich nicht weiß ob das irgendeine Relevanz haben kann, dass nach einem Dreierversuch der Ball meisten weiter wegspringt, was häufig begünstigend für das angreifende Team ist.
@Sideshow: Sehe ich in diesem isolierten Fall genauso.
Das Problem bei puren Schützen ist natürlich, dass sie kaum an die Freiwurflinie kommen.
Zu Deinem letzten Punkt: Statistisch gesehen (nach NBA-Werten), gibt es wohl beim Nahdistanzwurf die höchste Offensivrebound-Rate, knapp vor dem Dreier. Deutlich niedriger ist die Wahrscheinlichkeit beim Mitteldistanzwurf/langen 2er. Nur noch ein weiterer Grund, lange 2er überhaupt nicht zu mögen. Auch wenn lange, spektakuläre Fadeaways gegen den Mann die meisten Oohs und Aahs produzieren, früh auf der Shotblock kann den Wurf niemand gebrauchen. So hochprozentig, dass gerechtfertigt wäre ihn zu nehmen (den langen Wurf mit Hand im Gesicht, nicht den gewöhnlichen offenen 2er), schießt diesen Wurf kein Spieler der Welt.
-
Erstmal ein großes Danke für die sehr interessanten Stats @robbe!
Bei den A/FGM ist schon auffällig, dass unter den Top8 mit Bremerhaven nur ein Team dabei ist, dass keinen europäischen Coach hat. Andererseits bringen ein paar Deutsche und Europäer im Team allein noch kein fruchtendes Teamplay zusammen (Gießen, Ulm).
Erschreckend fand ich Oldenburg bei den To/Pos, das ist nicht meisterwürdig. Allerdings wäre hier mal eine Aufsplittung in die Spiele mit und ohne Gardner interessant.
Weiterhin für mich unverständlich, dass Krunic nicht mehr das Insidespiel sucht. Da hat er mit Perkovic, Majstorovic, Scekic und B² einfach mal in der Breite das größte Potenzial in der Liga meiner Meinung nach. Dagegen treffen Paulding, Foster und co. halt nur durchschnittlich von draußen diese Saison, was vielleicht auch nur daran liegt, dass es einfach zu viele unnötige Würfe sind.
Sehr schön ist broses große Stärke herauszulesen. Als zweitplatziertes Team bei 3FGA/FGA dennoch noch drittplatziertes Team bei FTA/FGA. Da wird gleichermaßen der konsequente Zug zum Korb und das sich oftmals anschließende Ablegen auf die freien Leute hinter der Dreierlinie deutlich.
Aus Fansicht find ich die 54,9% eFG von Alba recht ernüchternd. Da lebt die Offense halt haupsächlich vom prima laufenden Uhrwerk mit wenig Turnovern und vielen Assists. Andererseits müssten doch gerade deswegen aus sauber herausgespielten Würfen bei dem Spielermaterial bessere Quoten drin sein. Aber warum auch immer hat man sich da im Gegensatz zur letzten Saison bei Nahdistanzwürfen um 3,3%, bei Mitteldistanzwürfen um 7,5% und bei den Dreiern um 1,3% verschlechtert. -
Danke @ robbe
Eine Frage zu dem Gemeindschaftsprojekt der Rebounds. Wie müsste ich da zählen? Rebound und dann schauen was es für einer war, also ob off oder def? Dann am Ende zusammenzählen?
@ tankard
Die Wurfquoten bei ALBA sind schlechter, das stimmt. Aber mein Gefühl sagt mir das ALBAs Defense dafür stärker geworden ist. Kann man das belegen? hust robbe hust
-
Was ich für die Reboundstatistik brauche, sind die Summen
- aller Offensivrebounds eines Teams
- aller Defensivrebounds eines Teams
- aller Offensivrebounds der gegnerischen Mannschaften aus den Spielen gegen das Team
- aller Defensivrebounds der gegnerischen Mannschaften aus den Spielen gegen das Team
Die ersten beiden Stats sind leicht zu bekommen, die stehen einfach abzulesen in den offiziellen Teamstats und auch schon in meinem Excelsheet. Was man also machen müsste, ist, alle Boxscores eines Teams abzugrasen und jeweils die Off/Def-Rebounds der Gegner zu addieren.
Am Ende müsste dann beispielhaft rauskommen:
Düsseldorf - gegnerische Offrebs: 278 / gegnerische Defrebs: 614
Die Zahlen brauch ich dann nur noch bei mir eintragen. Die Formel stehen schon alle drin. Ich bräuchte nur die Zahlen. Das Durchforsten der ganzen Boxscores per Hand und das Aufaddieren ist eben lästige, aufwendige Fleißarbeit.
Allerdings war ich nicht ganz unfleißig und habe das inzwischen schon für 6 Teams gemacht.
Bereits fertig: ALBA, Bamberg, Göttingen, Bonn, Frankfurt, Ludwigsburg, Braunschweig (Danke@Rake), Oldenburg, Artland, Trier, MBC
-
Die Wurfquoten bei ALBA sind schlechter, das stimmt. Aber mein Gefühl sagt mir das ALBAs Defense dafür stärker geworden ist. Kann man das belegen? hust robbe hust
Laut Statistik deutlich schlechter, inkl. Playoff ein “Defensive Rating” von 71.29 gegenüber 67.54 in der laufenden Saison (vor dem vergangenen Spieltag). Allerdings scheint man in den Playoffs statistisch schon eher auf dem Niveau verteidigt haben, auf dem man sich diese Saison in der Hauptrunde befindet.
@tankard: Interessante Gedanken zu den Stats. Das Oldenburger Wurfverhältnis ist echt extrem. Übermäßig produktiv ist die Offense nun auch nicht, eher gehobenes Mittelfeld als Spitzenteam. Wenig Erwähnung auf SD findet dagegen die Oldenburger Defense. Dabei befindet die sich laut Stats auf ALBA-Level.
In der Berliner Offense, die auf BBL-Niveau (und nicht nur dort) einfach viele hochprozentige Scoringmöglichkeiten generiert, können die Quoten bei den freien Distanzwürfen schon den Unterschied zwischen Sieg oder Niederlage (Playoff-Scheitern oder Meisterschaft) ausmachen. Es sei mal an die aberwitzigen Quoten von McElroy (plus Brown und Jenkins, natürlich) aus den Playoffs 07/08 erinnert. Dürften astronomische eFG% gewesen sein, ALBA war kaum zu verteidigen. Unwahrscheinlich, dass McElroy jemals wieder 15/30 in 11 Playoff-Spielen trifft, und statt Nikolic und Brown hat man jetzt die im Distanzwurf deutlich schwächeren Golemac und Wright. Dafür ist Wright der stärkere Verteidiger.
-
Interessant ist doch sicherlich die Frage, wie sich in Hinblick auf die Verlängerung des Dreierlinienabstandes die Anzahl der genommenen Dreier + deren Quote inklusive effektiver Feldwurfquote ändert. Gibt es da schon Erkenntnisse aus Spanien - hab nur bei lumaniblog.eu von Svetislav Pesic gehört, dass die Dreierquote kaum zurückgegangen ist…
-
Ich habe mal das PER nach Stat-Pabst Hollinger erstellt. Ich glaube nicht jeder hätte die Reihenfolge so vorasugesagt. Die effizientesten 5 Spieler:
Platz Spieler Team Sp. Index Tendex PER
1. Anderson, Dwayne MEG Göttingen 22 289 0,592 20,93
2. Scekic, Marko EWE Baskets Oldenburg 25 286 0,654 20,30
3. Rochestie, Taylor MEG Göttingen 25 316 0,511 19,52
4. Chubb, Adam Edward ALBA Berlin 21 234 0,576 19,09
5. Suput, Predrag Brose Baskets 27 404 0,573 18,85Am Ende der Liste:
155. Prewitt, Chad Artland Dragons 27 78 0,209 4,10
156. Oehle, Robert Paderborn Baskets 21 45 0,193 3,50
157. Thomas, Jay WALTER Tigers Tübingen 26 45 0,170 2,43
158. Borha, Lawrence Paderborn Baskets 27 41 0,114 2,39
159. Weber, Max LTi Gießen 46ers 22 39 0,115 1,97 -
Heißt das, dass ein Koeffizient wie Pace * Off / Def ein Wert für die stärke eines Teams ist? Der müsste ja die Tabelle wieder geben!?
“Pace” gibt zunächst einfach nur annäherungsweise an, wie viele Male eine Mannschaft pro Spiel in Ballbesitz ist, ob sie also eher schneller oder eher langsamer spielt.
Wenn aber Werte wie Offensiv- oder Defensiveffektivität angegeben werden, wird nicht durch den eigenen Wert für das Spieltempo geteilt, sondern durch einen für alle Teams gleichen Wert, etwa den Ligadurchschnitt oder der Einfachheit halber durch den bewährten Näherungswert 70 (Ballbesitze pro Spiel). Sonst würde man auch keine Vergleichbarkeit der Ergebnisse haben.
Der Clou dabei ist, dass man so die individuelle Spielgeschwindigkeit herausgerechnet hat. Dadurch bekommt man vergleichbare Werte, die aussagekräftiger sind, als absolute Durchschnittswerte. So werden Fehlschlüsse vermieden, wonach eine wild ballernde Run-and-Gun Mannschaft mit 81ppg eine bessere Offensivmannschaft sei als eine, die mit einem langsamen Halbfeldspiel auf 76ppg kommt, aber mit deutlich besseren Quoten, also höherer Effektivität im Angriff.
Man darf Spielgeschwindigkeit und Offensiv-/Defensiveffektivität nicht durcheinanderbringen: Pace sagt nur, ob man eher schnell oder langsam spielt. Die Effizienzwerte beruhen darauf, dass die Werte pro einer für alle Mannschaften gleichen Anzahl an Ballbesitzen berechnet werden, die Spielgeschwindigkeit einer Mannschaft also keine Rolle mehr spielt.
-
@robbe:
Die Brown-Nikolic Saison war aber 07/08 und mein Vergleich bezog sich auf 08/09.
Aber die Ursachen könnten ähnlich sein. Golemac enttäuscht rein quoten-technisch doch bisher sehr und kommt nicht annähernd an Sesay heran und auch Byars liegt insgesamt etwas hinter Jacobsen, wenn auch mit besserer 2er Quote. Interessanterweise sind Wrights Quoten um über 10% gefallen, dabei hat man insgesamt den Eindruck, dass er sich deutlich gesteigert hat.
Und wenn man bei Alba den Eindruck hat, da läuft seit 2007 sets das gleiche System unter Luka, so kann man sich doch ziemlich täuschen.
Mal bespielhaft die 3FGA/FGA bei den Guards:Hamann:
08/09 - 44,6%
09/10 - 48,5%Wright:
08/09 - 49,2%
09/10 - 53,9%McElroy:
07/08 - 27,7%
08/09 - 32,9%
09/10 - 36,4%Jenkins:
07/08 - 41,8%
08/09 - 50,8%
09/10 - 65,5% (!)Woran liegts? Ich vermute mal, dass durch das Fehlen eines Nikolic oder Sesay einfach mehr 3er für die Guards abfallen. Gerade weil ein Bajramovic da nicht funktionierte und auch ein Golemac noch nicht richtig funktioniert hat. Und andererseits läuft das Offensivspiel über Sekulic und Chubb immer besser. Da war man mit einem Femerling allein und einem noch zu integrierenden Sekulic weniger gefährlich, sodass jetzt von den Guards wahrscheinlich weniger Zug zum Korb notwendig ist. Das würde dann auch offenbaren, warum es Hamann so schwer hat.
-
Ich knüpfe mal ein wenig bei tankard an. Die 3FGA/FGA und eFG% von ALBA im Dreijahresvergleich.
Ich vertrete seit längerem die – kaum belegbare – These, dass ein Spiel, in dem ALBA viele 3er nimmt, eher ein Spiel ist, das verloren gehen kann. ALBA spielt gut, sicher und dominant, wenn sie den Ball unter die Bretter bringen.
Es gibt zwei Entwicklungen, die man erkennen kann. ALBA wirft – in der BBL – in den letzten Jahren zunehmend mehr 3er. Diese Saison ist da ganz deutlich, die schweren und letztlich nicht erfolgreichen Playoffs 2008/09 stechen dort auch heraus. Diese Saison ist ALBA in der Hauptrunde nicht gerade dominierend, einige wichtige Duelle gegen Playoffteams sind verloren gegangen. ALBA ist “nur” eines von drei oder vier Spitzenteams der Liga. Dass ALBA in den Playoffs 2008/2009 nicht gut aussah, das ist nichts neues.
Denn gleichzeitig bricht bei ALBA in dieser Saison wie den letzten Playoffs die effektive Wurfquote (eFG%) ein. Woran liegt das? @tankard sagt, dass es gegebenenfalls am Wurfverhalten einzelner Spieler liegt.
Kann jemand diese Zahlen in Relation zu den Gegnern setzen? @robbe, hast du was von Bonn 2008/09?
(Den gnazen Text samt Kaffesatz und Pöbelei im Blog.…)
-
mal den anderen statsfetischisten etwas unter die arme greifen…
UHG: Braunschweig: 221 / 597 (inklusive 27. spieltag)
zu grüblers “vermutung”:
albas niederlagen
vs tübingen 26/53 = 49,1% [3er-quote 38,5%; tübingen 72,7%]
vs bonn 19/56 = 33,9% [3er-quote 10,5%]
vs göttingen 26/59 = 44,1% [3er-quote 30,8%]
vs oldenburg 17/55 = 30,9% [3er-quote 23,5%]
vs mbc 23/52 = 44,2% [3er-quote 39,1%]
vs bamberg 20/51 = 39,2% [3er-quote 10,0%]3x extrem hohe 3er-anteile und 3x exterem schlechte 3er-quoten.
als schnellschuß ohne die siege bisher genauer analysiert zu haben würde ich behaupten, fallen die dreier “normal”(30-40% 3er-quote) und überstrapaziert alba das 3er-werfen nicht, sind sie schwer bis kaum zu schlagen. zumal man zumindest die 10% in bonn gegen bamberg nicht auf die gegnerische defense “schieben” kann, da waren massig freie würfe dabei.herr p. übernehmen sie.
3er-sondertraining bis zu den playoffs -
@nasenpflaster: Interessantes Thema. Dreierquoten und Wurfverhalten sind statistisch vergleichbar mit den Saisons Mitte des Jahrzehnts. Gegenüber den letzten zwei, drei Spielzeiten gibts einen Rückgang der Quoten (-1.6% gegenüber 08/09). Nicht wenig, aber der ganz große Einbruch scheint dort auszubleiben. Mal sehen, wie sich die Quoten dort in der nächsten Saison entwickeln. Das ist jetzt ein bisschen wenig, um Schlüsse zu ziehen.
Übrigens interessant, wie konstant die Dreier- und Feldwurfquoten in den drei Saisons davor waren.
@Grübler: Bonn schoss vergangene Saison so ca. 33% 3FGA/FGA. Ähnlich sieht es diese Saison aus.Ich denke mal, in einer Pick and Roll-Offense hängt das eigene Wurfverhalten ganz besonders von der Strategie des Gegners ab. Bonn hat in den Playoffs gegen Berlin die Schützen zugemacht und war dementsprechend spät beim abrollenden Big Man. Koch hat Fouls und einige einfache Korbleger für Sekulic und co. in Kauf genommen, er wollte vor allem die Berliner Schützen aus dem Rythmus bringen. Paderborn ist häufig abgesunken, ähnlich wie Bonn im Heimspiel gegen Berlin in dieser Hauptrunde, als Wright und McElroy gefühlt 50 offene Dreier aus der Ecke nehmen durften.
Wie auch immer, die Verteidigungsstrategien in den beiden Playoffserien schlagen sich deutlich im Wurfverhalten der Albatrosse nieder.
-
robbe belegt mich schön.
alba gegen bonn unterirdisch von der 3er-linie(bis auf den blow out in spiel 3) und verliert somit die serie.
eigentlich ein wunder, daß sie dennoch spiel4 gewinnen konnten.rein statistisch kann man wohl nachvollziehen warum ich bonn als extrem glücklichen finalisten bezeichnen würde
EDiTH says…
wenn sportdigital es zuläßt werde ich die defense nochmal genauer betrachten, meine mich aber durchaus an viele offene 3er zu erinnern zu können, die nicht fielen.
und außerdem muß man auch mal sticheln dürfen ( undso) -
Nein, kann man nicht. denn wie Robbe oben sagt ist genau das ihre Taktik gewesen.
Die Außenschützen hauteng decken und dafür lieber den Korbleger kassieren. Und dass man schlechter trifft, wenn man hauteng gedeckt wird als wenn man offen steht ist ja zumeist so. -
mal ein anderer gedanke, warum nicht auf der effektiven fg-quote aufbauend, direkt eine komplett punkteeffektive fg-quote ausrechnen - also inklusive freiwurfquote?!
(FGM + 0,53FGM + 0,5FTM) / (FGA + 0,5*FTA)
diese quote würde dann auch komplett die wurfleistung des teams darstellen. wobei man bei beiden eigentlich nicht mehr von quote sprechen kann eher von punkteeffektivität pro wurf. zb eFG 55"%" bedeutet eigentlich, daß das team pro feldwurf theoretisch 1,1 punkte macht. (danke pflaster direkt mal verpeilt meinerseits)
hier mal die punkteeffektive tabelle der bbl:
quick fact am rande:
frankfurt, bonn und braunschweig(zb gibt auch andere ähnlichkeiten) haben nach 27 spielen 1526, 1524 und 1531 fg-versuche man würde erwarten, daß sich das ganze deutlicher unterscheidet, gerade bei solch hohen zahlen bei franklfurt und bonn sind das gerade mal 0,131% abweichung.
gesamt schwanken die wurfversuche der teams mit 27 spielen zwischen 1474(bamberg) und 1678(ulm), wobei beide “realtiv” deutlich nach unten(-32) bzw oben(+45) ausreißen, der erst tummelt sich zwsichen 1506 und 1633. -
Irgendwie stimmt deine Aussage nicht vollständig: Die durchschnittlichen Punkte pro Wurfversuch (durch 2!) würde man durch
(FGM + 0,53FGM + 0,5FTM) / (FGA + 1*FTA)
berechnen. Da Freiwürfe aber eher weniger Punkte pro Wurf bringen, ist diese Zahl weniger aussagefähig.
Unter einer effektiven Quote würde ich allerdings auch genau deine Formel verstehen, da ein Freiwurf quasi nur ein halber Wurf ist Dann hätte man aber 1,1 Punkte pro Feldwurf, nicht 0,55…
-
mal ein anderer gedanke, warum nicht auf der effektiven fg-quote aufbauend, direkt eine komplett punkteeffektive fg-quote ausrechnen - also inklusive freiwurfquote?!
(FGM + 0,53FGM + 0,5FTM) / (FGA + 0,5*FTA)
Warum in dem Fall nicht viel einfacher:
Gesamtpunkte/(FW-Versuche + 22er-Versuche + 33er-Versuche)
Dann hätte man den Anteil der erzielten Punkte an den maximal-möglichen Punkten, was eine recht einfache, aber auch aussagekräftige Statistik bezüglich der Wurf-Effizienz darstellt.
-
Nein, das ist kein gutes System: Wenn eine Mannschaft nur Zweier wirft und 50 % trifft, hätte sie nach dieser Formel 0,5 als Quote, während eine Mannschaft, die nur Dreier wirft und 1/3 davon trifft, nur 1/3 als Quote hätte. Diese beiden Teams sollten aber (ungefähr) gleich bewertet werden.
-
Im Fußball gab es ja mal die ran Sat1 Datenbank, wo alles mögliche gesammelt wurde. Die gibt es immer noch und wird wohl von so ziemlich jedem Berichterstatter und auch den DFL Vereinen benutzt. Die aktuellen Macher, die Impire AG, bieten das Ganze auch für Basketball an (ABL, BBL, Euroleague laut eigenem Bekunden) und nennen als Referenzen Sky Austria und sportdigital. Weiß jemand, was die so an zusätzlichen Daten erhoben haben, dass sportdigital auf den Service zurückgriff? Denn ein normales Scouting gibt es ja live von der BBL.
-
Fürs TV sind solche Statistiken doch überflüssig. Dafür interessiert sich eine Minderheit. Auch in den US-Ligen gibts ja ausser den bekannteren Stats eher Serien-Stats wie hat seit 5 Jahren zuhause nicht mehr gegen Lakers gewonnen wenn Kobe Bryant gefehlt hat.
Die Referenz sportdigital würde ich ich als graphische Dienstleistung sehen, die bekannten Daten eben so vorzubereiten, dass die Regie die dann nur noch auswählen und einblenden muß. -
Also die Fußballdaten sind sehr detailreich, da geht es weniger um Serien, sondern um Livedaten:
Pro Spiel werden mehr als 2.000 Ereignisse festgehalten. Jeder einzelne Ballkontakt wird dokumentiert, jeder Pass, Zweikämpfe, Fouls, Schüsse, Tore u.v.m. Gelbe und Rote Karten werden sofort nach dem Spiel mit dem Schiedsrichter verifiziert.
Ausgewählte Live-Daten stehen allen Medien wie Fernsehsendern, Online-Diensten und Printmedien sowie Clubs und Fachverbänden in Echtzeit, d.h. bereits während des Spiels, als Ticker oder Statistiken zur Verfügung. Nach Spielschluss werden die Begegnungen mit Videoaufzeichnungen von IMPIRE Fachredakteuren noch einmal aufwendig in der Tiefe analysiert, dabei die während des Live-Scoutings erhobene Parameter spezifiziert. So werden zum Beispiel bei Toren rund 20 Detailinformationen unterschieden. -
Aber die Fußballdaten sind für BB-Interessierte Peanuts. Im BB werden schon vom Rohmaterial wesentlich mehr und auch schon seit längerer Zeit solche Daten erhoben. Denn die ganzen Wurfquoten, Rebounds, Fouls sehe ich als Pendants zu Pässe und Schüsse beim Fußball.
Im TV habe ich bisher auch beim Fußball eigentlich selten solche Statistiken wie hier eingeblendet gesehen. Bei Analysen werden gelegentlich solche Daten verwendet. Da glaube ich ja auch, daß Anbieter Stats wie hier erwähnt erhoben und berechnet werden. Aber das kauft dann hauptsächlich Coaching-Personal sein. -
Irgendwie stimmt deine Aussage nicht vollständig: Die durchschnittlichen Punkte pro Wurfversuch (durch 2!) würde man durch
(FGM + 0,53FGM + 0,5FTM) / (FGA + 1*FTA)
berechnen. Da Freiwürfe aber eher weniger Punkte pro Wurf bringen, ist diese Zahl weniger aussagefähig.
Unter einer effektiven Quote würde ich allerdings auch genau deine Formel verstehen, da ein Freiwurf quasi nur ein halber Wurf ist Dann hätte man aber 1,1 Punkte pro Feldwurf, nicht 0,55…
ein freiwurf ist nunmal wenn man den “normalen” wurfversuch als 2er definiert nur “0,5” würfe wert. klingt komisch it saber mathematisch so denn vor dem ausklammern und kürzen steht unter dem strich nunmal 2fga + 1fta…
und ja stimmt ich habe dann vergessen beim nicht-% wieder auf *2 umzuschwenken, habs korrigiert
-
Was die Berücksichtigung der Freiwurfleistung angeht, da gibt es Hollingers “TS%” (True Shooting Percentage).
TS%: True shooting percentage. Developed by John Hollinger. Provides an overall measure of a players scoring efficiency. Calculated by the following formula: TS% = Pts/(2*(FGA + (.47*FTA))
Feldwürfe und Freiwürfe vermischen ist nicht so mein Ding, aber dazu gibt es vermutlich viele verschiedene Meinungen. Ich gucke mir das lieber separat an.
Was ich an eFG% so mag ist, dass sie uns klar macht wieviel ein 3er in 2ern wert ist. Ein 3er ist kaum mit einem Nahdistanzwurf zu vergleichen, aber gerade das Midrangegame steht auch in den Staaten ziemlich unter Beschuss, seitdem sich die Vertreter der fortgeschrittenen Basketballstatistiken Gehör verschafft haben und fast alle guten Franchises mittlerweile Stats-Gurus beschäftigen. Es verliert immer mehr an Bedeutung, zwar nur langsam, aber der Trend ist da. Wenn man mal eine Shot-Chart auf NBA.com, die nur die gewöhnliche FG% führt, in den Dreierbereichen (die beiden Ecken habe ich aus Platzgründen mal weggelassen) um eFG% ergänzt, wird ziemlich deutlich dass der lange 2er häufig trotz besserer Feldwurfquote die weniger effektive Lösung ist:
Was Basketball-Statistiken generell betrifft, so lässt sich ja schon aus dem Play-by-Play wesentlich mehr herausfiltern, als bloß die gewöhnlichen Boxscore-Stats. Beispielsweise die oncourt-offcourt-Geschichte, wo Punkte für/gegen, eigene und gegnerische Wurfquoten, Reboundquoten, Assists, Ballverluste (und vieles mehr) während sich ein bestimmter Spieler auf dem Parkett befindet, mit den entsprechenden offcourt-Daten (Spieler auf der Bank) verglichen werden. Selbiges kann man mit ganzen Lineups oder beliebigen Spielerkombinationen durchführen. Oncourt/offcourt kann (muss nicht, gibt viele Störfaktoren) die eigentlich unter “Intangibles” begriffenen Dinge sichtbar machen.
Marktführer bei den detailierten Basketballstatistiken (und Videoscouting) ist Synergy Sports Tech, das, wie man anhand der Empfehlungen rechts auf der Startseite unschwer erkennt, auch von europäischen Klubverantwortlichen genutzt wird. Die werten Videomaterial aus diversen amerikanischen und europäischen Ligen aus und versehen alle möglichen Spielsequenzen mit Tags, d.h. wenn man sich zweihundert Videos anschauen möchte in denen Rubio im P’n’R links am Block vorbei zieht, dann filtert das Programm diese Videos (mit dazugehörigen Statistiken, wie erfolgreich der Spielzug endet) heraus. Angeblich planen die demnächst eine abgespeckte Fan-Version öffentlich zugänglich zu machen, da bin ich mal gespannt.
-
Hmm. Der Fakt, dass ALBA trotz der bekannt aggressiven Defense in der BBL die mit Abstand wenigsten Fouls abgepfiffen bekommt, sollte den Rest der Liga dazu ermutigen ebenfalls regelmäßig alle Kanäle zu nutzen um ein bisschen Schiri-Politik zu betreiben. Heyders Bamberg ist auch Top5 …
Tabelle wie immer auf Basis der Ballbesitze, nicht Minuten oder Spiele.
-
die statisitk sagt garnichts darüber aus, wie hart aber fair alba oder bamberg oder wer auch immer verteidigt.
schon die annahme harte verteidigung sei foulintensiv ist äußerst fragwürdig.
ein foul wird meist dann begangen wenn der verteidiger sich mit fairer defense nichtmehr zu helfen weiß oder es eher ungewollt zum kontakt kommt.
insofern sollte man davon ausgehen, daß gute verteidiger im schnitt weniger foulen als schlechte.
daß es teams gibt, die per “klopperei” gute defense “emulieren” und versuchen über einschüchterung/zerstörung des spielflusses den scoring-output des gegners niedrig zu halten steht nochmal auf einem anderen blatt.die statistik kann zur tatsache ob alba oder bamberg evtl teils verpfiffen, bzw. etwas schlechter behandelt werden als andere, eigentlich nichts aussagen.
wer weiß ob der “faire” foul/pos. wert albas nicht noch niedriger liegen würde?deine provokante interpretation, alba würde nur dank übervorteilung überhaupt auf einen niedrigen wert kommen ist schlichtweg ein weiterer fall von “ich interpretier mir die statistik so wie sie mir gefällt”(edit, da wie jochen anmerkt eigentlich sinnlos und fehl am platz ).
EDiTH meint und oh wunder oh wunder mit dem mbc und bonn stehen 2 teams unten, die wie oben beschrieben durch fouls das scoring erschweren/den spielfluß brechen wollen.
-
ein foul wird meist dann begangen wenn der verteidiger sich mit fairer defense nichtmehr zu helfen weiß oder es eher ungewollt zum kontakt kommt.
Eine sehr romantische Definition von Verteidigung. Wenn du z.B. im Lowpost nicht mit viel Gegenkontakt verteidigst, wirst du verprügelt. Defense auf hohem Niveau findet in Europa generell ständig nahe an der Grenze des Erlaubten statt. Viel hängt davon ab wieviel die Refs dir erlauben. Es ist kein Geheimnis, dass z.B. Barcelona insgesamt und Rubio im Speziellen so viel erlaubt wird, dass aus einer guten Defense eine abartig harte (und dennoch statistisch wenig foulintensive) Defense wird, gegen die der gegnerische Point Guard kaum Luft zum Atmen bekommt.
Ich behaupte nicht, dass das beste Defensivteam zwangsläufig die meisten Fouls begeht. Dass das statistisch zweitbeste Defensivteam allerdings die wenigsten Fouls begeht ist angesichts der aktuellen Debatte mindestens beachtlich, oder?
-
@robbe. Danke für den Beleg, dass ALBA einfach nicht genug zulangt. Sie spielen einfach zu technisch, zu sauber, zu fair Erfolgreich in der BBL ist, wer viel foult, vgl. Meister Oldenburg, Vize Bonn, “Team of the Year” Göttingen oder die Überraschungsmannschaft MBC. Aus Berliner Sicht sind gerade dies die Mannschaften, die Defensiv gerade auf den kelinen Positionen viel dürfen.
Bottom line: Die Statistik hat sehr begrenzte Aussagekraft, es sei denn du gehst davon aus, dass im Idealfall jede Mannschaft bei gleicher Zahl an Possessions gleich viele Fouls bekommt. Es lässt außer Acht, dass ALBA eine hochkomplexe Teamdefense im Halbfeld fährt, extrem viel aushilft und fast nie “no easy baskets” spielt. Ganz anders beispielsweise als Bamberg.
PS: Wenn ich das richtig sehe, dann sind Offensivfouls nicht rausgerechnet, oder? Zudem rechnen wir pro Possession der foulenden Mannschaft und nicht - was konsequenter wäre - pro Possession der gegnerischen Mannschaft?
-
deine provokante interpretation, alba würde nur dank übervorteilung überhaupt auf einen niedrigen wert kommen ist schlichtweg ein weiterer fall von “ich interpretier mir die statistik so wie sie mir gefällt”(nichts gegen dich robbe aber das ist der standardfall aka “traue keine stastistik die du nciht selbst gefälscht hast” ).
Normalerweise winke ich bei der Bemerkung “traue keiner….” in anderen Threads ab. Es macht da meist keinen Sinn darüber zu diskutieren. Hier aber, wo man doch etwas intensiver über Stats diskutiert, will ich aber dann doch intervenieren.
Der Spruch “Traue keiner Statistik, die Du nicht selbst gefälscht hast” ist normalerweise ein Ausdruck davon, daß man von statistischen Methoden gar keine Ahnung hat (das unterstelle ich Dir allerdings auch so erstmal nicht, da der Satz eben auch sehr populär benutzt wird). Aber Du schreibst ja selber schon den richtigen Satz hin, nämlich “ich interpretier mir die Statistik, wie sie mir gefällt”. Denn es wird nun mal keine Statistik gefälscht. Die Aufgabe von statistischen Methoden ist das Interpretieren zu Zusammhängen, Abhängigkeiten, usw. von zuvor erhobener Daten. In der Regel ist es aber keinesfalls so, daß man mit großer Gewissheit ein Ergebnis bekommt, es sind meist nur Wahrscheinlichkeiten von Zusammenhängen, Abhängigkeiten, usw. Hier also von Fälschen zu reden (im Sinne dieses Satzes, nicht direkt von Deiner Aussage zu robbes Interpretation) ist an den Haaren herbeigezogen und auch kein Standardfall von Falschinterpretation. Wie Du ja auch richtig schreibst, hängt eine Aussage über erhobene Daten eben von einigen Dingen ab. Ist im obigen Fall z.B. ein Foul wirklich ein Zeichen für gute Verteidigung oder gibt es da so viele Einflüsse, die dieses Zusammenhang Foul=gute Verteidigung extrem unwahrscheinlich machen? -
wie du schreibst ist mir durchaus klar, daß das problem die interpretation der, an sich neutralen und dermeist eher nicht gefälschten statistik ist.
konnte nur nicht umhin den standardspruch zu bringen. -
Bottom line: Die Statistik hat sehr begrenzte Aussagekraft, es sei denn du gehst davon aus, dass im Idealfall jede Mannschaft bei gleicher Zahl an Possessions gleich viele Fouls bekommt. Es lässt außer Acht, dass ALBA eine hochkomplexe Teamdefense im Halbfeld fährt, extrem viel aushilft und fast nie “no easy baskets” spielt. Ganz anders beispielsweise als Bamberg.
Davon gehe ich nicht aus. Und ich halte die Statistik ebenfalls für begrenzt aussagekräftig, aber nicht für komplett wertlos. Was sie klipp und klar aussagt ist, dass ALBA pro Ballbesitz die wenigsten Fouls in der Liga gepfiffen bekommt. ALBA spielt eine sehr gute, physische Defense, hohes europäisches Level, da hätte ich diese Zahlen in dieser Liga nie und nimmer erwartet. Letzteres ist mein (subjektiver) Beitrag.
PS: Wenn ich das richtig sehe, dann sind Offensivfouls nicht rausgerechnet, oder? Zudem rechnen wir pro Possession der foulenden Mannschaft und nicht - was konsequenter wäre - pro Possession der gegnerischen Mannschaft?
Offensivfouls sind nicht rausgerechnet. Ob die den Unterschied ausmachen?
Die Sache mit den eigenen und gegnerischen Ballbesitzen hatte ich auf Seite 1 schon mal erläutert. Bei den Euroleague-Stats weichen die eigenen Ballbesitze schon nach 10 bzw. 16 Spieltagen nur noch minimal von den gegnerischen Ballbesitzen ab, und mit größerer Datenmenge (BBL, mehr Spiele) wird es nur noch genauer.