Dinge die keinen eigenen Thread verdienen


bender

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Was ist eigentlich an der Spitze im Osten los? Die Pacers haben jetzt bereits 9 der letzten 14 Spiele verloren, und heute abend kommen die Spurs zu besuch. Die Heat waren in letzter Zeit auch nicht viel besser, mit 7 Niederlagen in den letzten 15 Spielen. Irgendwie scheint keiner der beiden den Top-Seat im Osten zu wollen. :crazy:

Interessant wird sicherlich auch das Rennen um die PO-Plätze 7 und 8. Momentan laufen zwar Charlotte und Atlanta auf der Innenbahn, aber als Basketball-Fan wünscht man sich doch NY-IND und CLE-MIA als Erstrundenpaarungen.
 

Irenicus

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Was ist eigentlich an der Spitze im Osten los? Die Pacers haben jetzt bereits 9 der letzten 14 Spiele verloren, und heute abend kommen die Spurs zu besuch. Die Heat waren in letzter Zeit auch nicht viel besser, mit 7 Niederlagen in den letzten 15 Spielen. Irgendwie scheint keiner der beiden den Top-Seat im Osten zu wollen.

Interessant ist, dass die negative Entwicklung bei den Pacers ungefähr dann begann, als Evan Turner verpflichtet wurde. Hier im Forum wurde von einigen ja auch vertreten, dass Turner das Puzzlestück für die Pacers sei und er den Pacers mehr helfen würde als es D.Granger geschafft hat. Bislang lässt sich festhalten, dass das Projekt Turner in Richtung Scheitern tendiert. Die Pacers spielten mit Granger statt Turner auf dem Feld um mehr als 16 Punkte (!) pro 100 Possessions den besseren Basketball. Der Unterschied on/offcourt betrug bei Granger +3.5 (d.h. die Pacers schnitten mit Granger auf dem Feld positiv ab), bei Turner -15 (die Pacers bekommen richtig Haue mit Turner auf dem Feld). Und auch sonst zeigen die meisten advanced stats (PER, WS, Offensivrating, TS%, eFG), dass Turner bei Pacers (deutlich) schlechter agiert als es Granger getan hat.

Evan Turner ist natürlich nicht der Hauptgrund für die schwierigen letzten Wochen bei den Pacers, dafür ist seine Rolle zu klein (geworden). Dennoch: Ich habe keinen Zweifel, dass die Pacers heute mit Granger eine bessere Bilanz hätten.

Halte den Trade weiterhin für einen großen Fehler. Die Pacers sparen diese eine Saison ein paar Millionen, keine Frage, aber spielerisch war er ein Rückschritt.

EDIT:

Hier noch ein toller Artikel über Evan Turners Probleme bei den Pacers:

http://go-to-guys.de/Wordpress/2014/03/31/panik-auf-der-titurnic/
 

Sougaiki

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Danny Ferry: "We're not focused on trying to be the eighth seed in the playoffs because that's not our goal.

Mhh, gibt ja für jeglichen Mist Strafen, aber wenn ein GM sowas öffentlich sagt....nun gut. Ich tippe mal New York kommt in die Playoffs.
 

mescalero

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Mal einen billigen Basketball-Witze erzählen, den keiner kennt? ( hab ich erfunden)

Nordkorea Kim und Todesstrafe.

Sein Onkel, der putschen wollte, hatte vor seiner Hinrichtung einen Korb am Kopf mit 2 Löchern. :laugh2:

Am besten ist immer der Witz, den man selber erfunden hat, ich gebe es ja zu. :thumb:
 

mescalero

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Danny Ferry: "We're not focused on trying to be the eighth seed in the playoffs because that's not our goal.

Mhh, gibt ja für jeglichen Mist Strafen, aber wenn ein GM sowas öffentlich sagt....nun gut. Ich tippe mal New York kommt in die Playoffs.

Was bedeutet GM?

Ich spiel schon seit Jahren in Schachvereinen ( natürlich nicht immer die gleichen,)

GM heißt Großmeister :belehr:

Und was bedeutet IM ?
 

Short-E

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Bin zwar grad nicht sicher ob du das ernst meinst oder nur den IM joke bringen wolltest, trotzdem:
GM ist im US-Sport kurz für General Manager, also derjenige, der Spieler verpflichtet, Verträge aushandelt, Trainer anheuert, Spieler entlässt etc.
 

Sm0kE

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Unlustig hoch 3. Mal ganz abgesehen davon, wer Schach im Verein spielt (ernsthaft, nicht besoffen und paar Witzchen erzählend) sollte neben GM auch IM, FM, CM kennen, in diesem Kontext. :p
 

Tomahawk1

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Nowitzki bei Conan:

[video=youtube;RN27demSPXg]http://www.youtube.com/watch?v=RN27demSPXg[/video]

(Der deutsche Satz den er vorliest ergibt irgendwie keinen Sinn (ohne den englischen Untertitel) ... )
 

PistolPete7

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The worst NBA draft picks of all time.

Der Artikel ist von 2013, dennoch immernoch spannend. Beispielsweise die Geschichte mit Robert Swift, oder was wäre passiert wenn die Hawks anstelle von Marvin Williams (!) Chris Paul gedraftet hätten.


Ich frage mich wo Thabeet und Oden sind? Bennett dürfte (nach jetzigem Stand) in 5 Jahren solche Listen anführen. Vorrausgesetzt die ganze Draftclass mutiert nicht zum Flop.
 

Chef_Koch

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Die Spitznamen waren ja mal geil :D 7 foot Schnitzel :laugh2: Aber der deutsche Satz war nicht wirklich korrekt und Conans "Deutsch" hat sich irgendwie wie eine Mischung aus Deutsch, Niederländisch und Spanisch angehört.
 

mystic

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Ja, ist er. Gut zu sehen, dass das bei einer großen Medienplattform so präsentiert wird. Der Dank gilt da wohl primär Iliardi und auch Pelton.

Das ist die Webseite von Engelmann:
https://stats-for-the-nba.appspot.com/

RPM ist dann xRAPM (wobei alle Daten vor 2000 auf simulierten pbp Daten beruhen, also nicht wirklich real sind).
 

Short-E

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Ja, ist er. Gut zu sehen, dass das bei einer großen Medienplattform so präsentiert wird. Der Dank gilt da wohl primär Iliardi und auch Pelton.

Das ist die Webseite von Engelmann:
https://stats-for-the-nba.appspot.com/

RPM ist dann xRAPM (wobei alle Daten vor 2000 auf simulierten pbp Daten beruhen, also nicht wirklich real sind).

Er bietet auf seiner Seite für diese Saison "pure RAPM" "pure SPM" und "xRAPM" an. Wo sind da genau die Unterschiede, Vor- und Nachteile, wieso führt LBJ das pure SPM und das xRAPM Ranking an, aber bei pure RAPM hat dann Iguodala die Nase vorn?

Wie stark ist das ganze vom jeweiligen Team abhängig?
Paul Pierce ist laut dem RPM auf ESPN.com zum Beispiel nach DRPM der drittbeste Verteidiger auf SF, Leonard nur auf Platz 11, die Auswertung der Possessions auf mysynergysports sprechen da natürlich eine ganz andere Sprache. Wie ordnet man also das RPM sinnvoll ein? Lässt sich so wirklich gut defensiver Impact messen? Oder ist das ganze zu stark Teamabhängig?
 

bender

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Ich muss gestehen dass diese Art von "boiled-down" Stat für mich neu ist, deshalb mal eine Verständnisfrage an all diejenigen, die sich auskennen. Das Prinzip der +/- Statistik ist ja, den Effekt eines Spielers zu messen, wenn er auf dem Parkett steht. Der relative Unterschied zwischen "on/off the court" ist dabei doch aber maßgeblich vom Ersatzmann abhängig, oder nicht? Nehmen wir LeBron James: extrem hoher Offensiv-Wert, leicht negativer Defensive-Wert. Inwiefern liegt das an James selbst, und nicht an seinem Ersatzmann? Bei den Heat kommt für James meist Shane Battier und damit ein offensiv limitierter Defensiv-Spezialist. Wenn für ihn jetzt (hypothetisch) Kevin Durant von der Bank käme, wie stark würde sich RPM dann verändern? Oder ist dieser Effekt (wie auch immer) rausgerechnet?

Es geht mir gar nicht darum, die Statistik in Frage zu stellen, sondern lediglich die Ebene festzustellen, auf derer sie sich für einen Vergleich anbietet. Kann man damit verschiedenste Spieler innerhalb der Liga (und vielleicht sogar über verschiedene NBA-Epochen hinweg) vergleichen, oder ist die Aussagekraft darauf beschränkt, wie wichtig Spieler X innerhalb seines Teams ist (was impliziert, dass der Wert ein völlig anderer wäre, wenn er in einem anderen Team spielte).
 
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schafwolf

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Ich muss gestehen dass diese Art von "boiled-down" Stat für mich neu ist, deshalb mal eine Verständnisfrage an all diejenigen, die sich auskennen. Das Prinzip der +/- Statistik ist ja, den Effekt eines Spielers zu messen, wenn er auf dem Parkett steht. Der relative Unterschied zwischen "on/off the court" ist dabei doch aber maßgeblich vom Ersatzmann abhängig, oder nicht? Nehmen wir LeBron James: extrem hoher Offensiv-Wert, leicht negativer Defensive-Wert. Inwiefern liegt das an James selbst, und nicht an seinem Ersatzmann? Bei den Heat kommt für James meist Shane Battier und damit ein offensiv limitierter Defensiv-Spezialist. Wenn für ihn jetzt (hypothetisch) Kevin Durant von der Bank käme, wie stark würde sich RPM dann verändern? Oder ist dieser Effekt (wie auch immer) rausgerechnet?

Es geht mir gar nicht darum, die Statistik in Frage zu stellen, sondern lediglich die Ebene festzustellen, auf derer sie sich für einen Vergleich anbietet. Kann man damit verschiedenste Spieler innerhalb der Liga (und vielleicht sogar über verschiedene NBA-Epochen hinweg) vergleichen, oder ist die Aussagekraft darauf beschränkt, wie wichtig Spieler X innerhalb seines Teams ist (was impliziert, dass der Wert ein völlig anderer wäre, wenn er in einem anderen Team spielte).

Mit ersterem sprichst du das Problem der +/- - Statistik an, wobei die On-Court-Minuten eines Spielers bereits Probleme aufwerfen. Spiele ich 90% meiner Einsatzzeit in Lineups mit LeBosh, Wade und LeBron, würde ich wahrscheinlich ein sattes + erzielen, während jemand, der ein sehr viel besserer Basketball ist und 90% seiner Minuten mit Byron Mullens, Anthony Bennett und Alexey Shved verbringt, in seiner +/- - Wertung für das schlechte Spielermaterial um ihn herum bestraft werden - obwohl er eigentlich viel besser ist als ich. Mit APM wurde versucht, den Kontext der Mit- und Gegenspieler miteinzubeziehen und durch Regression einen verlässlicheren Wert für jeden einzelnen Spieler zu berechnen. Dabei wurde jedes Lineup-Paar, dass sich in einem Spiel gegenübersteht mit jedem Spieler als Variabel in eine Funktion mitsamt des Punktedifferenzials per 100 Ballbesitzen und - ich glaube - auch einem Wert für den Heimvorteil gepackt. APMs hatten jedoch größere Probleme mit Korrealinität von Spielern - also wenn Grüppchen von Spielern immer wieder zusammen spielen und kaum getrennt voneinander aufs Feld kommen. Dadurch ist es wohl schwer zu sagen, wem der gemeinsam erzielte Effekt inwieweit angerechnet werden soll. Ist letztendlich ein Problem, dass auf Sample Size beruht.

RAPM nutzt eine mathetmatische Methode, dessen Stärke es - soweit ich weiß - ist, diese Korrealinität/out-of-sample-Fehler weitesgehend zu beheben und dennoch verlässliche Aussagen zu machen. Außerdem nutzt es eine Alterskurve für offensive/defensive Performance und die Resultate vergangener Jahre, welche die aktuellen Werte beeinflußen und stabiler machen sollen. DRose/Kobe haben in RPM z.B. stark positive O-RPM-Werte obwohl sie eine eher miese (kurze) Saison gespielt haben, was daran liegen könnte, dass Sie in diesem Jahr wahrscheinlich nicht für genug Ballbesitze auf dem Feld standen, um ihre starken Scores der Vorjahre auf das erbrachte Niveau in diesem Jahr anzugleichen.
Der Wert, welchen man dann z.B. auf der ESPN-Seite sieht, zeigt das Punktedifferenzial, dass ein fiktionales Team mit einem Spieler und (ich glaube, bin mir aber recht sicher) vier durchschnittlichen Spieler-Dummys (0.0) auf dem Feld erzielen würde.

Der 2. Absatz stellt etwas wichtiges heraus, dass IMO ESPN leider etwas in ihrer Einleitung versäumt hat. Man sollte es nicht als Ranking-Tool der besten Spieler der Liga sehen, sondern eben, dass es kontextabhängig ist. Matt Bonner würde wahrscheinlich nicht den gleichen Wert haben, würde er zu den Heat gehen und Rolle 1-zu-1 mit Chris Bosh tauschen und 35 Minuten pro Spiel spielen.

Jetzt darf mystic mich verbessern. :D Ich versuche seit einiger Zeit RAPM zu durchblicken und obwohl der mathematische Teil für mich wohl immer Hexerei bleiben wird, finde ich, dass es für den Großteil der vielen Rollenspieler und ihrer Nutzung eine interessant und zum Nachdenken anregende Metrik ist (vor allem wenn die gleichen Spieler immer wieder gleiche Scores erzielen), wenn man denn ungefähr weiß, wie man sie anpacken sollte. Da mir das mathematische Verständnis fehlt, bleibt sie aber auch für mich eine blackbox.


Hier eine viel bessere Zusammenfassung zu PM/APM/RAPM: http://godismyjudgeok.com/DStats/2011/nba-stats/a-review-of-adjusted-plusminus-and-stabilization/
 

mystic

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Das Prinzip der +/- Statistik ist ja, den Effekt eines Spielers zu messen, wenn er auf dem Parkett steht. Der relative Unterschied zwischen "on/off the court" ist dabei doch aber maßgeblich vom Ersatzmann abhängig, oder nicht?

Das normale Net+/- (also Punktdifferenz mit dem Spieler minus Punktdifferenz ohne den Spieler) hat exakt das Problem. Allerdings beruht RPM auf Regressionsanalyse, bei dem der Spieler ja nur bewertet werden kann, wenn er auch auf dem Feld steht. Daher sollte das größtenteils unabhängig sein. Natürlich ist das auch abhängig von der Stichprobengröße, denn es müssen auch genügend häufige Events der verschiedenen Permutationen auftreten, um das genügend gut zu separieren.
Zudem haben wir hier zwei größere Probleme: das ill-posed problem zeigt multicollinearity und overfitting auf der einen Seite, zum anderen haben wir ein biased sample (der Coach wählt ja die Spieler nach seinen Maßstäben aus, während es dann insgesamt für die Analyse besser wäre, wenn einfach die Spieler zufällig ausgewählt werden würden).
Das erstere Problem lässt sich mathematisch zumindest mal angehend lösen, in dem man beispielsweise Ridge Regression nutzt, oder Baysian priors oder andere elastischere Regressionsmethoden (Lasso, elastic net), zudem könnten machine-learning algorithm zur Anwendung kommen. Das zweite Problem lässt sich nur durch eine größere Stichprobe in den Griff bekommen. Da kann man entweder für die Regression Daten von vorherigen Jahren nutzen, oder den prior entsprechend anpassen.

Letztendlich wird durch die Regression per se für die Stärke der Mit- und Gegenspieler korrigiert. Zudem erfolgt ein Herausrechnen des Heimvorteils.

Es geht mir gar nicht darum, die Statistik in Frage zu stellen, sondern lediglich die Ebene festzustellen, auf derer sie sich für einen Vergleich anbietet. Kann man damit verschiedenste Spieler innerhalb der Liga (und vielleicht sogar über verschiedene NBA-Epochen hinweg) vergleichen, oder ist die Aussagekraft darauf beschränkt, wie wichtig Spieler X innerhalb seines Teams ist (was impliziert, dass der Wert ein völlig anderer wäre, wenn er in einem anderen Team spielte).

Innerhalb eines Jahres ist ein Vergleich nicht nur möglich, sondern die Resultate sind dafür explizit gedacht. Die Regression wird an allen verfügbaren play-by-play Daten durchgeführt, mit einmal (man nutzt dafür einfach Matrix-Algebra, wobei das pbp vorher in ein Matchupfile konvertiert wird). Dann ergibt die Regression einfach einen Satz von Koeffizienten für die entsprechende Stichprobe; die Einzelwerte der Spieler haben also nur wirklich Relevanz im Verhältnis zu den Werten der anderen Spieler in dem Datensatz.
Prinzipiell wäre es möglich, auch über verschiedene Epochen zu vergleichen, allerdings fehlt es einfach an Rohdaten (sprich play-by-play), um das dann auch umzusetzen. Allerdings muss hier beachtet werden, dass die Daten von unterschiedlichen Jahren nur unter Berücksichtigung einer Normalisierung wirklich sinnvoll verglichen werden können. Zudem sollte klar sein, dass die Werte dann in den speziellen Rollen, die ein Spieler bei einem Team einnimmt, erzielt werden. Eine andere Rolle kann auch zu einer Veränderung des Wertes führen (besser oder schlechter). Also, Collison schneidet jetzt beim RPM besser als Kevin Love ab, was aber nicht bedeutet, dass er jetzt in Loves Rolle bei den Timberwolves zu einem besseren Ergebnis beitragen würde (wobei natürlich Pekovic-Collison vielleicht keine üble Paarung wäre). Der Wert sagt einfach, dass Collison in seiner Rolle das Spielergebnis je 100 Possession in der Art gegenüber einem virtuellen Durchschnittsspieler ändert (der Durchschnittsspieler ist einfach 0, einfach zu verstehen, denke ich). Es ist auch anzunehmen, dass Collison in der gleichen Rolle bei einem anderen ebenso diesen Einfluss nimmt. Zumindest suggeriert die jährliche Konstanz der Werte das.


Zu Short-E:

pure RAPM - reines RAPM (also nur auf play-by-play Daten beruhend), was mehrere Jahre gewichtet (aktuelle Saison ist stärker gewichtet) verwendet, Koeffizienten einer Ridge Regression
pure SPM - reines statistical +/-, basierend ausschliesslich auf den Boxscore-Daten von dieser Saison
xRAPM = RPM bei ESPN, Koeffizienten der Regression bei der ein baysian prior auf Basis von xRAPM des Vorjahres und "pure SPM" verwendet wird.

xRAPM bietet die beste Vorhersagequalität von diesen 3 Werten.


Ich hoffe, das ist irgendwie halbwegs sinnvoll; und ich entschuldige mich für das Denglish, aber mir fallen jetzt einfach auf die Schnelle in der Tat nicht die deutschen Begrifflichkeiten ein, weil ich das insgesamt auf English gelernt und zumeist auch nur innerhalb englisch-sprachiger Arbeitsumgebungen verwendet haben (inklusive Basketball).
 

LeTimmAy

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Zudem haben wir hier zwei größere Probleme: das ill-posed problem zeigt multicollinearity und overfitting auf der einen Seite, zum anderen haben wir ein biased sample (der Coach wählt ja die Spieler nach seinen Maßstäben aus, während es dann insgesamt für die Analyse besser wäre, wenn einfach die Spieler zufällig ausgewählt werden würden).
Das erstere Problem lässt sich mathematisch zumindest mal angehend lösen, in dem man beispielsweise Ridge Regression nutzt, oder Baysian priors oder andere elastischere Regressionsmethoden (Lasso, elastic net), zudem könnten machine-learning algorithm zur Anwendung kommen.

:licht:
 

Short-E

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@mystic, vielen Dank für die ausführliche Antwort! Hat mir trotz den vielen englischen Fachbegriffen sehr geholfen :)
 
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