Guía de estadísticas avanzadas NBA

Las estadísticas avanzadas o analytics han llegado para quedarse en la NBA. Probablemente muchas veces leyendo artículo han encontrado referencias a números como “Plus-Minus“, “rating defensivo“, “PER“, “eFG%”, “APM“, etc. En este entrada, y posteriores, voy a intentar dar una explicación introductoria a lo que estos números tratan de reflejar. Estos cálculos no son nada nuevos, un matemático o un estadístico los conoce desde el primer semestre universitario, lo que si es reciente es su uso extendido en el mundo del baloncesto NBA. Recalco la palabra “extendido” en la oración anterior debido que desde hace décadas atrás se pueden encontrar libros impulsando la utilización de este tipo de métricas en el mundo del baloncesto. Hasta hace unos años el público general hemos estado expuestos a esto gracias a sitios como basketball-reference, nbaWowy, stats.nba  y escritores como Zach Lowe, Steve Kyler, Matt Moore, Kelly Scaletta y muchos más.

Las típicas estadísticas que usamos para medir la actividad de un jugador mientras participa en el partidos son obvias y fáciles de cuantificar: rebotes, asistencias, puntos, etc. Por mucho tiempo hemos dependido de estas acciones cuantificables para medir cuánto aporta un jugador a su equipo. El problema con estas estadísticas es que fallan al considerar un elemento básico del baloncesto: es un deporte en equipo. Cuando un jugador anota, no lo hace sólo, hay nueve jugadores más alrededor de él y cinco de ellos tratan de evitar que logre su cometido. Tampoco toma en cuenta que todos los equipos juegan de manera distinta: ritmos de juego, intensidad defensivo, playbook ofensivo, etc.  Todos estos factores son los que las estadísticas avanzadas intentan cubrir y dar un panorama más completo de lo que hace un jugador en la cancha.

Primero abarquemos el tema de los ajustes. Encontremos muchos casos donde se hacen cálculos adicionales bajo el título de Per-36 Minutes (Minutos), Per-48 Minutes o Per 100 Possessions (posesiones). Esto significa que se toman los números y se re-calculan bajo la regla que se desee. Por ejemplo, si Tim Duncan promedia hoy 9.6 puntos por encuentro esto lo hace en menos de 26 minutos y en la cantidad de posesiones que juegan los Spurs. Si quisiéramos saber en realidad cuál es el rendimiento de Duncan sin la limitante de minutos o posesiones ajustamos sus números bajo una base estándar. Se utilizar Per-36 minutos porque es el tiempo promedio de un jugador en cada partido. Per-48 minutos ya que es la duración del partido y Per-100 posesiones porque es la cantidad promedio de posesiones que se dan en un partido (además, supongo que suena bonito). Comparemos  las última temporada de Duncan y DeAndre Jordan bajos estos ajustes:

TimmyDJ

Podemos notar como las estadísticas de Jordan varían poco cuando se calculan en 36 minutos ya que DJ jugó casi 36 minutos (34.4), pero las de Duncan se disparan en cada cálculo. La última fila es el cálculo por 100 posesiones el cual es totalmente independiente de los minutos jugados.

En estas proyecciones, no se toma en cuenta la edad del jugador, sistema en que juega o lesiones. Duncan no juega 30 minutos porque no quiera, sino porque la edad no se lo permite. La restricción de minutos ha sido clave para alargar la carrera de Duncan y permitir que sus proyecciones a 36 y 48 minutos se mantengan casi las mismas durante su carrera.

Plus-Minus

Esta es la métrica más sencilla del grupo analytics. Refleja la diferencia en el marcador durante el tiempo que el jugador está en la duela. Veamos un ejemplo muy simplificado de un flujo de Harrison Barnes de los Warriors en un juego normal.

BarnesPlusMinus.png

La primera participación de Barnes en el encuentro se da con su equipo arriba por dos puntos, para cuando vuelve a la banca los Warriors tienen una ventaja de 12 puntos. Este incremento en la ventaja durante la estadía de Barnes en el juego le da un +10 en su Plus-Minus. La siguiente participación de Barnes es menos efectiva ya que su equipo perdió cinco puntos en el marcador mientras  estaba en la cancha. Esto resulta en un Plus-Minus de menos cinco (-5) para esa estadía en la cancha. De esta manera se acumulan todas las participaciones de Barnes en el partido.

En este ejemplo los Warriors pierden por un punto pero Barnes tuvo un brillante +14 en su Plus-Minus. Es así de sencillo. No sabemos si Barnes anotó 40 puntos o 2 puntos. No sabemos si estuvo activo en defensa o perdió de vista a su asignación defensiva. Sólo necesitamos saber  el marcador cuando el jugador entra y sale de la cancha.

Esta simplicidad acarrea limitaciones. Si Barnes entra en el último período a un juego donde los Warriors tienen una ventaja de 30 puntos es naturaleza humana no esforzarse al máximo. Barnes, y el resto de la banca, terminan el partido ganando por 20 puntos. En ese escenario Barnes tendría un -10 de Plus Minus sólo en esta estadía en la cancha, lo cual tiene un efecto negativo en su cálculo global.  Otro problema, como mencionamos no sabemos qué tan involucrado estuvo Barnes en el partido ya que es imposible  saber eso solo viendo el resultado del partido.

El uso más extendido de la lógica del Plus-Minus se aplica a alineaciones completas. Se hace exactamente el mismo cálculo pero para unidades de cinco, cuatro  0 tres jugadores. NBA.com/stats nos da esa información:

LineupsPM.png

Acá tenemos los líderes de Plus-Minus para esta temporada:

PlusMinusLeaders

Con todas sus limitaciones, Plus-Minus ha servido de base para cálculos más complejos que tratan de cubrir esas deficiencias. Estos los veremos en otro post.


PER

Estadística creada por John Hollinger, hoy ejecutivo de los Grizzlies, para ESPN. PER se ha convertido en una de las estadísticas avanzadas más utilizadas por diferentes medios. Hollinger suma todos los aportes positivos (canastas, rebotes, asistencias, robos, etc) resta los negativos ( pérdidas de balón, tiros fallados ,etc) y hace el cálculo tomando como base los minutos jugados. Es importante considerar este último punto ya que al realizar el cálculo por minuto, en lugar de por juego, no castiga a aquellos jugadores que participan en menos minutos ( como nuestro amigo Duncan en el ejemplo anterior). Otro elemento que Hollinger toma en cuenta es el ritmo de juego, de manera que aquellos jugadores en equipo con un ritmo más acelerado (Warriors, Celtics, Kings, etc) no tienen una ventaja injusta al compararse con jugadores en equipos más lentos (Grizzlies, Cavs, Jazz,etc)

Es una fórmula compleja pero que resulta en un cálculo que resume en un sólo número todo lo que el jugador aporta a su equipo. Este número es fácil de interpretar lo cual ha ayudado a su difusión. El jugador promedio tiene un PER de 15.0. Un jugador de calidad All-Star tiene un PER mayor de 20.0. Una superestrella supera el PER de 25.0. Diez jugadores en la historia de la NBA han superado 30.0 de PER.

Según basketball-reference es PER más alto ha sido el de Wilt Chamberlain en la temporada 1962-63 con un 31.8. Esta marca se mantendría hasta esta temporada donde Steph Curry tiene un PER de 31.9.

PERAllTime.png

Para esta temporada estos son los líderes en PER

PER2015


 eFG% y TS%

Steph Curry anota efectivamente desde cualquier punto de la cancha, incluso desde fuera de la misma.  Pero para jugadores mortales, la medición de su eficiencia como anotador necesita ser evaluada en forma más cercana. eFG% (effective Field Goal Percentage o Porcentaje de tiro efectivo) y TS% (True Shooting Percentage o Porcentaje verdadero de tiro) son estadísticas que buscan medir la eficiencia anotadora de forma más equitativa entre aquellos jugadores que anotan cerca del aro y aquellos que tiran a distancias mayores.

La fórmula de eFG% es sencilla: (FG + 0.5 * 3P) / FGA. Donde:

  • FG= canastas anotadas,
  • 3p = triples anotados y
  • FGA = tiros intentados.

Lo que busca es dar más crédito por un triple que por un tiro de dos puntos. Así que si dos jugadores anotan cinco tiros de 10, el primero de ellos sin triples y el otro con un triple, el primero tendrá un eFG% de 50% y el segundo será de 55%.

DeAndre Jordan es el líder en esta temporada. DJ es tan eficiente en dunks que su porcentaje eclipsa el ataque sin piedad que realiza Curry a lo largo y ancho de la cancha:

efG.png

Vale la pena recalcar que en la lista anterior solamente Curry no es un alero o pivot

TS% también es un cálculo sencillo:  PTS / (2 * TSA) donde

  • PTS = Puntos anotados y
  • TSA = todos los tiros intentados (triples + tiros de campo de 2 + tiros libres).

Como ven TS% incorpora los tiros libres para cubrir todas las maneras en que un jugador puede anotar en una cancha de baloncesto.

Estos son los líderes de la temporada. Si, Curry es el líder.

TS

Vemos cómo al introducir los tiros libres en el cálculo eliminamos a todos aquellos centros que nos producen escalofríos cada vez que pisan la línea de tiro libre

Estas estadísticas no buscan reemplazar los conocidos FG% y 3FG% pero si dar una herramienta más para evaluar a los jugadores. Depende de cada persona escoger con cuál estadística se siente mejor.

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