mvp race 2013

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mvp 2013


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mystic

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Alter und Mileage mögen da Anhaltspunkte bieten, aber die Varianz ist meiner Meinung nach zu groß, als dass man hiermit rechnen sollte.

Nein, ist sie nicht. Natürlich ist eine lineare Entwicklung nicht die optimalste Approximation, dennoch kommt man der Realität schon genügend nah, um daraus Schlussfolgerungen abzuleiten.

Man sollte hier aber bedenken, dass die meisten Spieler keine 5 Jahre in der NBA überleben, dennoch ist auch bei ihnen meist eine klare Entwicklungslinie zu sehen, bei der sie ca. 2 Jahre benötigen, um ein Peak/Prime-Level zu erreichen, wonach sie dann ca. 2 Jahre auf dem Niveau agieren. Ob sie dann darüber hinaus noch Verträge bekommen, liegt dann auch an dem jeweiligen Niveau, dem Alter und natürlich der Nachfrage.
 

mystic

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Bei LeBron ist es ähnlich. 2009 und 2010 waren statistisch für ihn Hammer-Jahre, aber so gut wie 2013 war er nie. Sein Peak ist eindeutig jetzt (falls es schon das Ende der Fahnenstange ist).

So eindeutig ist das Ganze nicht wirklich. Sein Spiel hat sich etwas verändert und er hat mehr Skills zur Verfügung. Aber letztendlich muss man auch schauen, wie gut sich das dann auf dem Spielfeld umsetzen lässt, um dem Team maximal zu helfen. Es geht ja letztendlich darum, dass ein Team gegen ein anderes Team gewinnt. Und dabei war James' Impact 2009 und 2010 schon enorm, vergleichbar mit dem heutigen. Das ist natürlich auch durch die Teamstruktur bedingt. Die Cavs waren sehr klar auf James abgestimmt, während die Heat viel variabler agieren können.

Grundsätzlich sieht man aber in reinen +/- basierten Analysen, dass Spieler mit dem Alter sich eher positiv entwickeln, währenddessen ihre Boxscore-Stats entweder relativ konstant bleiben oder nach unten gehen. Dabei spreche ich explizit von Stats, die für Minuten und Spielgeschwindigkeit normiert sind. Gerade das bessere Defensivverhalten, was eben auch durch Erfahrung bedingt ist, zeigt sich zumeist überhaupt nicht in den Boxscore-Stats. Auch in der Offensive kann es hilfreich sein, dass ein Spieler besser lernt, wann und wie er seine Mitspieler einzusetzen hat, um denn zwangsläufigen Verlust von Athletik zu kompensieren. Ich denke, dass eine Analyse allein auf Basis von +/- Daten hier einen späteren Peak für alle Spieler zeigen könnte, die Daten der letzten 13 Jahre suggerieren das ziemlich deutlich.

Am Ende braucht aber ein Team beide Dinge, also Spieler, die effizient Boxscore-Zahlen produzieren können, genauso wie Spieler, die sich innerhalb eines Teamkonzepts einordnen können, um so die maximale Teamleistung zu erreichen, ohne das selbige Spieler jetzt unbedingt die Boxscore füllen müssen. Man redet da gern von "glue guys", und dieses "glue" entwickelt sich normalerweise über die Zeit, aber allein mit "glue guys" gewinnt ein Team eben auch nichts.
 

coldwinter

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Hier kann man deutlich sehen, wie weit es mit der Siegermentalität Michael Jordans her ist. Von wegen clutch und so. Jetzt kommt bitte nicht mit der Verletzung aus der 85er Saison.
 

bender

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Ich habe das mal in der Frage "age vs. mileage" für die 100 Spieler der NBA-Geschichte gemacht, die die meisten Minuten spielten. Dabei ergab sich ein leicht bessere Korrelation zwischen statistischen Peak und gespielten Minuten (RS + PS) als zwischen Alter und Peak. Auch bei der Prime (einfach Zeitraum, in der ein Spieler 90%, 80% und dann 70% der Peak-Leistung brachte), zeigte sich ein ähnliches Bild. Es ist daher auch anzunehmen, dass James eher heute bei Jordan nach 10 Jahren als bei Jordan mit 28 ist.

Das funktioniert mathematisch so nicht. Wenn du alle NBA-Spieler in einen Topf wirfst, verzehrt sich das Ergebnis, weil die meisten dieser Spieler 3 oder 4 Jahre am College waren. Besser wäre, man schmeißt alle Prep-to-Pros in einen Topf, und analysiert erstmal nur die, und dann eine Kontrollgruppe die wie gesagt länger am College waren. Problematisch ist natürlich, dass einige der Prep-to-Pros und One-and-dones ihre Peak noch nicht begonnen, geschweige denn ihre Karriere beendet haben.
 

mystic

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Das funktioniert mathematisch so nicht.

Oh doch, das funktioniert. Ich habe kein Problem damit, und wenn Spieler genügend lange spielen, dann passen sie auch hervorragend in das Schema hinein.

Wenn du alle NBA-Spieler in einen Topf wirfst, verzehrt sich das Ergebnis, weil die meisten dieser Spieler 3 oder 4 Jahre am College waren.

Da verzerrt sich kaum etwas, wie einige Beispiele zeigen. James passt doch auch bisher gut hinein, wüsste jetzt nicht, wo das Problem liegt.

Besser wäre, man schmeißt alle Prep-to-Pros in einen Topf, und analysiert erstmal nur die, und dann eine Kontrollgruppe die wie gesagt länger am College waren. Problematisch ist natürlich, dass einige der Prep-to-Pros und One-and-dones ihre Peak noch nicht begonnen, geschweige denn ihre Karriere beendet haben.

Wie soll etwas besser sein, wenn die notwendige Datenmenge fehlt? ;)
 
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