Rompimiento Defensivo

Esta es la tercera entrega de esta guía de estadísticas avanzadas o analytics como le llaman en inglés. La primera parte y segunda parte tratan de estadísticas más básicas

WS

Win Shares (podría traducirse como Corte/Responsabilidad de Victorias) es una estadística surgida del baseball y adaptada por los amigos de basketball-reference. El cálculo también utiliza los principios de Dean Oliver que comentamos en posts anteriores con ciertos cambios para subsanar la falta de la estadística de pérdidas de balón y otras métricas que antes de la década de los 70 no se medían.

Como otras estadísticas, el cálculo es complejo y utiliza muchos principios estadísticos y matemáticos que no voy a detallar por razones obvias ( no los entiendo y el post no es para eso. Pero básicamente, no los entiendo), pero los principios son los siguientes:

• Calcular los puntos producidos (canastas, asistencias, pérdidas de balón forzadas, etc)
• Calcular la cantidad de posesiones en las que se vio el jugador involucrado
• Calcular ofensiva marginal del jugador: Para crear ofensiva entran en juego muchos factores, pero para efectos de este cálculo se «ignoran»algunos y se toma la ofensiva del jugador y sus posesiones (los primeros dos puntos) combinándose con el promedio de posesiones de la liga.
• Calcular ofensiva marginal por victoria: Se introducen factores como : el ritmo de juego promedio, ritmo de juego del equipo y anotación global de la liga

Los últimos dos valores se dividen y eso nos da como resultado el Ofensive Win Shares ( WS en ofensiva)

Para obtener Defensive Win Shares (DWS) estos son los pilares:

• Calcular el rating defensivo de jugador
• Calcular el aporte marginal defensivo del jugador: Una vez más, en defensa entran muchos factores en la ecuación pero para este cálculo nos centramos en puntos como: minutos jugados, ritmo de juego, eficiencia ofensiva de la liga y cantidad de posesiones defensivas del equipo
• Calcular defensiva marginal del jugador: Mismo cálculo que en ofensiva, pero para defensiva.

Se dividen los últimos dos valores y así obtenemos el Defensive WS

Es un cálculo bastante eficiente, el mismo autor menciona que el margen de error es muy pequeño  así que se puede confiar en esta métrica. Obviamente si vemos el contexto histórico aquellos jugadores que forman parte de equipos exitosos tienen un WS más alto que los que forman parte de equipos más limitados. El cálculo hace un buen trabajo utilizando variables como minutos jugados, posesiones y ritmo de juego para evitar que jugadores que  Jason Thompson (fin de la banca de los Warriors) tenga un WS mayor que Chris Bosh (un jugador principal en un equipo mediocre).

Estos son los líderes de la temporada en WS:

Líderes históricos:

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PIE

Recuerdan a PER?  La estadística ideada por John Hollinger para ESPN. Bueno, PIE (player impact estimate o cálculo de impacto de jugador) es la versión NBA.com de PER.

PIE busca responder exactamente lo mismo que PER, calcular el aporte global que un jugador mientras está en la cancha de baloncesto.  Según NBA.com, PIE indica el porcentaje de acciones en las que un jugador estuvo involucrado. La fórmula esta simple ecuación:

(PTS + FGM + FTM – FGA – FTA + DREB + (.5 * OREB) + AST + STL + (.5 * BLK) – PF – TO) / (GmPTS + GmFGM + GmFTM – GmFGA – GmFTA + GmDREB + (.5 * GmOREB) + GmAST + GmSTL + (.5 * GmBLK) – GmPF – GmTO)

Un PIE mayor a 10 indica que el jugador es mejor que regular (o sobre el valor de reemplazo).

En lo personal considero PER un estadística más fuerte, ya que no hace un esfuerzo por incorporar aportes defensivos que no pueden medirse de manera adecuada, al menos no con las estadísticas públicas en este momento. Por ejemplo, la NBA indica que cuando un tiro es fallado el PIE de todo el equipo contrario aumenta, lo cual me parece una suposición poco científica.

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