NBA球员综合能力的统计教程
……NBA球员效率值计算方法
NBA球员效率值(PER)的计算John Hollinger提出的PER（The Player Efficiency Rating）可以告诉你。
现在，利用PER将球员所有表现记录下来（sums up all a player's positive accomplishments, subtracts the negative accomplishments），然后加权集成，综合而成，便可以对不同位置、不同年代的球员进行比较了。
马上开始：第一步是uPER (unadjusted PER)的计算先来看看uPER计算公式：uPER = (1/MP) ×{3P+ (2/3)×AST+ (2 - factor×tmAST/tmFG)×FG+ FT×0.5×[1 + (1 - tmAST/tmFG)]+ (2/3) ×tmAST/tmFG-VOPTO- VOP×DRBP×(FGA - FG)- VOP×0.44×[0.44 + (0.56×DRBP)] ×(FTA - FT)+ VOP×(1 - DRBP) ×(TRB - ORB)+ VOP×DRBP×ORB + VOP×STL + VOP×DRBP×BLK - (PF ×lgFT/lgPF) - 0.44×lgFTA/lgPF ×VOP } 其中，分母MP，表示球员出场时间。
用作总分母说明了PER的per-minute性质。
不是数据越高越好，而是效率越高越好分子的逐项分析：第一项：3P 3P，球员3分球命中数。
第一项衡量球员远投能力。
第二项：(2/3)*AST 第二项衡量球员在助攻上的贡献。
第三项：(2 - factor*(tmAST/tmFG))*FG factor = (2/3) - (0.5*(lgAST / lgFG)) / (2*(lgFG / lgFT)) lgAST / lgFG，联盟助攻数／联盟命中数；lgFG / lgFT，联盟命中数／联盟出手数由此看来factor应该是一个联盟数据，与球员个人表现无关。
如何填写球员技术统计中的进攻与防守数据
如何填写球员技术统计中的进攻与防守数据在球员技术统计中，准确填写进攻与防守数据是非常重要的。
这些数据不仅可以反映球员的表现，还能为球队制定战术策略提供参考。
本文将介绍如何填写球员技术统计中的进攻与防守数据。
一、进攻数据填写在填写球员的进攻数据时，需要包括以下几个方面：1. 得分：填写球员在比赛中的得分情况。
记录每个得分点数，并标明是通过命中投篮、罚球还是突破得分。
2. 投篮命中率：计算球员的投篮命中率是一项重要的指标。
在填写时，需要统计球员的总投篮次数和命中次数，然后用命中次数除以总次数，得出百分比表示球员的投篮命中率。
3. 三分球：记录球员在比赛中投掷三分球的情况。
填写球员的三分球命中次数和投掷次数，并计算出三分球命中率。
4. 罚球：填写球员的罚球情况，包括罚球次数和罚球命中次数。
同样，需要计算出罚球命中率。
5. 助攻：记录球员在比赛中的助攻数，即传球给队友直接导致得分的情况。
6. 篮板：填写球员在比赛中的篮板数，包括进攻篮板和防守篮板。
以上是进攻数据的填写要点，在填写时应该准确记录每个细节，以便于后续的统计分析。
二、防守数据填写防守数据记录球员在比赛中的防守表现，通常包括以下几个方面：1. 抢断：填写球员在比赛中的抢断次数，即成功从对方球员手中抢到球的情况。
2. 封盖：记录球员的封盖次数，即成功将对方球员的投篮或传球封堵的情况。
3. 盖帽：填写球员的盖帽数，即成功将对方球员的投篮封堵的情况。
4. 抢断成功率：计算球员的抢断成功率，即抢断次数除以对方出手次数的百分比。
5. 盖帽成功率：计算球员的盖帽成功率，即盖帽数除以对方投篮次数的百分比。
对于进攻与防守数据的填写，需要准确记录每个细节，并将其计算出百分比等统计数据。
这样可以更好地反映球员的技术表现和对球队的贡献。
总结起来，填写球员技术统计中的进攻与防守数据需要有条理、准确无误。
在填写时，要注意每个数据项的细节，保持数据的整洁美观。
同时，可以根据具体的比赛情况和统计要求设计合适的格式，以便于后续的数据分析和应用。
用统计方法建立NBA球员薪金与场上表现模型初探
用统计方法建立NBA球员薪金与场上表现模型初探中央财经大学梁嘉、周恺俣、张越目录摘要 (2)一、问题提出 (3)二、研究现状和存在的问题 (3)三、数据变量的来源和解释 (4)四、分析方法 (5)1.岭回归(ridge regression) (6)2.因子分析(factor analysis) (6)3.回归分析(Regression Analysis) (7)五、模型建立 (8)1.岭回归 (8)2.因子分析 (13)3.回归分析 (15)六、结论与建议 (17)附录 (19)附录1.原始数据： (19)附录2.R程序 (19)参考文献 (21)摘要NBA球星的薪金一直是广大球迷的关注对象，随着NBA的商业气息不断变浓，其在全球的影响力不断加深，进入NBA打球成为了无数篮球队员梦寐以求的终极目标，其中一个重要原因是其极高数额的薪金合同。
薪金数额主要取决于球队老板和教练，薪金能否与球员的场上表现有一个正相关的关系是我们关注的对象。
本文使用岭回归，因子分析方法，以及一般的最小二乘回归方法，分析薪金与球员各项数据指标关系，建立能够表明薪金与球员年度场上表现的模型，借此判断球员薪金合同的合理性，对球队分配薪金、激励球员有很强的指导意义。
笔者所用到的所有数据均来自于NBA官方网站公布。
关键词：NBA 岭回归因子分析最小二乘回归一、问题提出2010-2011赛季的NBA硝烟刚刚散去，小牛队卧薪尝胆数十年，终于拿到了总冠军。
下一个赛季，中国巨星姚明的去留、新合同的签订与否一直牵动着中国球迷的心，其他球员转会情况以及薪金合同变化也随之拉开了帷幕。
联盟中各支球队不断顶破工资限制，给予球员更高的薪金，鼓励他们夺取总冠军。
球员工会也在不停努力来提高球员的薪金水平。
诸多因素的影响下，NBA球员的天价合同不断挑战观众的心理极限，一年上亿美元的合同已经不在少数。
这些合同是否合理、匹配于他们的场上表现是球迷和球队、球员工会关注的焦点。
基于主成分分析的NBA球员综合能力评价
基于主成分分析的NBA球员综合能力评价作者：满帅龙华熊新李一民刘霖璇来源：《软件导刊》2018年第06期摘要：目前对球员综合能力的评价方法有TOPSIS法、灰色关联分析法等，但当评价指标量多时，存在计算效率低等缺陷，同时有些评价指标并不是值越大越好，且会对最优排序和最劣排序造成影响。
为求取最适合的算法、作出准确的NBA球员综合能力评价，采用主成分分析法，以现役NBA联盟中538名运动员的得分、助攻、三分命中率等13项指标为实例，进行评价方法研究。
分析球员多方面能力，得出球员在各项成分中得分排名并计算出各项能力最强的前十名球员，与体育界分析结果进行比较，分析球员的强项和弱项。
实验结果表明，主成分分析能够高效地将数据降维，表现各项数据之间关联性，并且分析结果正确，适用于NBA球员综合能力评价。
关键词：主成分分析；NBA；球员综合能力评价DOI：10.11907/rjdk.172838中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）006-0185-05Abstract：At present，the evaluation methods of the player′s comprehensive ability mainly include Topsis method， gray correlation analysis and so on. However， the calculation efficiency is low when the evaluation index is large； indicator magnitude has an impact on optimal scheduling and worst ranking while not all large evaluation indicators equal better performance. Aiming to find the most suitable algorithm to make accurate evaluation of NBA players′ comprehensive ability， we use the principal component analysis to research the evaluation method with 13 indicators involving 538 NBA league athletes′ scores， assists， three point rates and other performance as examples. We analyze the players′ ability in various aspects， calculate the final scores， and select the top ten players to compare with the official analysis of NBA； and then we analyze the strengths and weaknesses of the players. The experimental results show that the principal component analysis can reduce the data dimensionality， present the relationship between the performance of the data and the results are correct.Therefore， it is applicable in NBA players' comprehensive ability evaluation.Key Words：principal component analysis； NBA；evaluation of players′ comprehensive ability0 引言篮球作为一种主流运动，受到广大球迷（特别是大、中学生）的关注。
评价与衡量NBA球员能力和薪资关系地数学模型
评价NBA 球员能力和薪资关系的数学模型摘要根据贝利提供的理论，一名NBA 球员所得到的薪酬和他们在场上得多少分有直接关系，不过这并不是唯一需要考虑的因素，因为这和是否能够帮助球队带来胜利、在场上的投篮出手数、失误数、篮板数以及犯规数也有着关联。
为了探讨球员能力和薪资的关系，本文主要运用多元分析中的主成分分析法和因子分析法，借助于SPSS 软件对数据进行分析，首先从衡量球员技术水平的得分、助攻、投篮命中率等10项指标出发，得出各指标与公因子的表达式123i i ZX aF bF cF ε=+++。
用因子分析法对2011-2012赛季的8个球队现役球员的综合能力进行评估分析，得到球员能力的综合指标模型，算出每个球员的综合得分。
最后，我们将球员所得薪资与个人能力进行二次非线性回归，用MATLAB 软件拟合出两者之间的函数关系2()1*2*3f x p x p x p =++。
将算得的应得值与实际所得值进行比较分析，得出检测值之间的误差，然后给出相关的合理解释。
关键词：因子分析法、综合能力指标、回归分析一、问题提出科比、斯塔德迈尔、德克-诺维茨基等球员是NBA联盟里闪耀的球星，他们能够拿到动辄几千万的年薪也是无可厚非的事情。
不过近日南犹他大学的经济学教授大卫-贝利在进行的一项统计中，得出科比、小斯、诺维茨基等人实际上属于高薪低能的表现。
他们的所得和所起到的表现并不能成为正比。
大卫-贝利对球员是否高薪低能的事情早有研究，为此他有着一套缜密的计算公式，而早在2006年的时候，他还和同伴一起撰写过一本名为“胜利的工资”的著作，在这本书中，贝利阐释了计算一名球员是否高薪低能的公式，这个公式被称之为“胜利产值”。
根据贝利提供的理论，一名NBA球员所得到的薪酬和他们在场上得多少分有直接关系，不过这并不是唯一需要考虑的因素，因为这和是否能够帮助球队带来胜利、在场上的投篮出手数、失误数、篮板数以及犯规数也有着关联。
12任务六 制作“NBA战绩统计表” 实验
对该节实验课学生的实际操作练习中普遍存在的问题进行讲解，对操作较好的学生给予表扬。
步骤四：编辑表格
1、表格的选定
选定单元格、选定行、选定列、选定整个表格
2、调整行高和列宽
（1）调整行高
选定要调整行高的行，单击“表格”菜单中的“表格属性”
命令。
（2）调整列宽
选定要调整列宽的列，单击“表格”菜单中的“表格属性”命令。
3、绘制斜线表头
教学内容或板书设计
附记
单击表格内任意单元格，单击“表格”菜单中的“绘制斜线表头”命令。
教案首页
授课形式
实验课
授课时数
2学时
授课日期
2010年10月27日第9周
备案日期
2010.10.13
授课章节
名称
课题二Word2003的使用
任务六制作“NBA战绩统计表”实验
教学目的
和要求
知识
目标
1、掌握Word中表格的基本使用方法
2、掌握Word中表格的基本设置方法
能力
目标
1、掌握Word中表格的基本使用方法
2、掌握Word中表格的基本设置方法
教学重点
Word中表格的基本使用方法
教学难点
Word中表格的基本使用方法
教学方法
讲授法、演示法
使用教具
计算机
课外作业
无
课后体会
教学内容或板书设计
附记
一、复习
1、文字的编排
2、段落格式的设置
二、导入实验课
上节课上我们对录入的“NBA专栏”的内容进行了字符的编排和段落格式方面的设置，整体效果美观了很多，今天我们来进一步丰富“NBA专栏”的内容。
三、讲授实验课
篮球数据权重统计法初步比较分析
篮球数据权重统计法初步比较分析随着现代篮球的飞速发展，篮球数据的统计也已经越来越丰富，统计的设备、人员数量、统计方法都已经变得更完善。
文章试着比较分析目前美国篮球职业联赛中美国数据统计专家的几种权重统计方法，以找出更适合现代篮球发展趋势的统计方法，从而更好地发现比赛中出现的问题，以便在平时的训练中更有针对性地进行训练，进而提高篮球水平。
标签：篮球数据;权重统计法;比较分析在本文中，我们将讨论几种用于评价NBA球员的线性权重方法。
这三种方法分别是NBA效率值、约翰·霍林格PER和比赛得分率、贝里·施密特和布鲁克的BBS（胜利值）。
美国职业男篮的效率评分由戴夫赫伦发明，它的计算公式如下：每场比赛效率=得分+篮板球+助攻+抢断+盖帽-失误-投失数-罚球投失数。
这个公式本质上说所有好的数据价值+1而所有不好的数据的价值是-1。
这有点说不通，举个例子，一个球员的三分球是18中5，他得了15分并且投失了13个球，这个球员的三分球出手的效率值就是15-13，即2个有效值。
如果他出手36中10，他的三分球出手的效率值就是30-26，即4个效率值，任何一个球员的三分球投成这样，那么别人肯定会告诉他不要投三分了。
相同的，如果一个球员的二分球命中率是36.4%（11中4），他11投得了8分，投失了7个球，那么他的效率值就是8-7，即1个效率值，如果他22投8中（联盟10%平均值）他的投篮效率值是2（16-14）。
虽然NBA效率值的计算比较简单，但是无法体现出数据的真实性，在近年来已经很少被采用了。
由约翰·霍林格提出的PER已经得到越来越多专家的认可，但是这个计算的方法在国内很少被提及。
这个计算方法是由NBA专家约翰·霍林格提出的球员价值评估数据体系，利用PER值，可以将每个球员的数据统计进行加权继承计算，进而对不同位置和不同球队的队员进行评估和比较。
其计算公式为PER=[（得分数+助攻数+总篮板数+抢断数+盖帽数）-（投篮出手数-投篮命中数）-（罚球出手数-罚球命中数）-失误数]/球员的比赛场次。
NBA球员综合能力的统计分析ppt课件
• 第二类: 3、5、1、2; • 第三类: 8、11、6、15、26、36、9，29、37、28、7、
• 各公共因子以及综合得分如下EXCEL表所示：
•
因子得分EXCEL表
2.8 聚类分析对因子分析的检验
• 通过聚类分析的组间连接法对上述NBA球员的数据进行聚 类，以对因子分析进行检验，分类结果如下表所示：
•
聚类分析结果（组间连接法）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.9 聚类分析对因子分析检验的解释
• 由聚类分析的分类结果:如果将聚类结果分为4类，即:
•
2013-2014常规赛联盟球员数据EXCEL表
• 将指标“失误”取倒数，记为“ 失误* ”然后对上述数据进行 SPSS分析。
2. 因子分析结果
2.1 上述数据因子分析的KMO 和 Bartlett 的检验为
0.611，大于0.6，适合作因子分析。
• 特征根及累计贡献率、碎石图、因子载荷矩 阵的输出结果如下：
NBA球员综合能力的统计分析
------- 基于因子分析和聚类分析
1. 摘要
• 对NBA球员综合能力的评价是广大球迷非常关心的一件事 。联盟利用各种各样的奖项来评价球员的素质,比如常规 赛MVP,最佳新人,进步最快球员,最佳防守球员等,但是这些 指标都不能体现一个球员的综合素质。在NBA赛场上，临 场技术统计的单项技术指标能从一个侧面反映一个篮球与 动员的比赛能力。但是，其单一性和局限性决定了它无法 对篮球员动员的比赛能力给予客观的综合评价。
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聚类分析对因子分析的检验
• 通过聚类分析的组间连接法对上述NBA球员 的数据进行聚类，以对因子分析进行检验， 分类结果如下表所示：
•
聚类分析
• 聚类分析结果分为三类 • 第一类: 詹姆斯、戴维斯、杜兰特、 库里、哈登、维斯布鲁克、考辛斯 • 第二类: 保罗、莱昂纳德、格里芬、 沃尔、利拉德、巴特勒 • 第三类: 加索尔、阿尔德里奇、霍华 德、 汤普森、欧文、格林、康利
2015-16赛季ESPN排名前20球员
• • • • • 詹姆斯 戴维斯 杜兰特 库里 哈登 • • • • • 保罗 威斯布鲁克 莱昂纳德 格里芬 加索尔 • • • • • 沃尔 考辛斯 阿尔德里奇 霍华德 利拉德 • • • • • 汤普森 巴特勒 欧文 格林 康利
球员数据
主成份因子分析法
NBA球员综合能力分析
背景介绍
• 对NBA球员综合能力的评价是广大球迷非常 关心的一件事。联盟利用各种各样的奖项 来评价球员的素质,比如常规赛MVP,最佳新 人,进步最快球员,最佳防守球员等 。 • 我们希望用多元统计的方法对球员常规赛 数据的各项指标进行因子分析。从比赛数 据的方面反映一个球员的能力。
内线 因子
综合 因子
组织 因子
计算综合得分
以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率 的比重作为权重进行加权，得出个球员的综合得分。
公式：F=(36.24*F1+24.71*F2+19.36*F3)/80.31
因子得分及综合得分
基于F1内线因子NBA球员实力
• F1在投篮命中率，前场篮板，后场篮板， 盖帽，犯规上的载荷值较大。 • F1得分较高的是考辛斯，霍华德，戴维斯 等球员，他们都是中锋，所以内线能力极 强。 • F1得分较低的是利拉德，沃尔，汤普森等 球员，他们都是得分后卫或控球后卫，内 线能力较差
基于F2组织因子分析NBA球员实力
• F2在助攻、抢断、失误的载荷值较大。 • F2得分较高的是威斯布鲁克，哈登，保罗 等球员，得分较低的是莱昂纳德，阿尔德 里奇，汤普森等球员。以上球员均为后卫 或小前锋。
• 上述位置负责团队组织进攻，身体灵活， 所以助攻，抢断较多，失误也较多。
基于F3得分因子分析NBA球员实力
聚类分析对因子分析检验的解释
• 第一类球员的平均因子得分均大于零 • 第一第二第三类平均因子得分依次递减
• 聚类分析法的分析结果与前述因子分析的 结果基本一致,说明前述因子易用数据表示的指标没有 考虑进来，比如球员工资。
• 综合得分有利于中锋，大前锋等内线球员 ，而造成中锋的排名普遍较高。
• 本文利用因子分析法和聚类分析法, 从球员 技术统计中的效率、投篮命中率、前场篮 板、后场篮板、助攻、抢断、盖帽、失误、 犯规、得分共计10个指标出发, 对2015-2016 年度NBA常规赛中20名球员的综合能力进行 评估分析，比较球员的综合素质和评分。
NBA球员位置简要介绍
• 组织后卫 控球极强 得分后卫 投篮精准 小前锋 全能风暴 大前锋 内线霸主 中锋 禁区屏障 • 内线：大前锋 中锋 • 外线：组织后卫，得分后卫，小前锋
左表是主成分 法因子分析的 结果 根据特征值大 于1的原则，我 们选择3个因子， 此时的累计方 差贡献率达到 了80.31%
旋转因子分析法
• 上表是旋转因子分析的载荷阵 • F1、F2、F3，其累计方差贡献率为80.31% • 且特征值大于一。
旋转后的 因子载荷矩阵
• 由旋转后的因子载荷矩阵可 以看出: • 第一个因子F1主要由投篮命 中率，进攻篮板、防守篮板、 盖帽，犯规五个指标决定， 我们命名其为内线因子。 第二个主因子F2主要由助攻、 抢断、失误， 三个指标决定， 我们命名其为组织因子。 得分 第三个主因子F3主要由效率 因子 值，得分两个指标决定， 我 们命名其为得分因子
• 公共因子F3在效率值，得分上的载荷值较 大。 • F3得分较高的是杜兰特，库里，詹姆斯等 球员，毫无疑问他们是公认的得分机器。 • F3得分较低的是康利，加索尔，霍华德等 球员。以上球员在本赛季的场均得分仅在 15分左右，在明星球员中属较低水平。
基于综合因子得分F分析NBA球员实 力
• 按照旋转因子分析得出来的排名中，排名 比较靠前的多为中锋类的位置。因为在这 些位置，球员可以有比较出色的数据表现， 例如较多的篮板，较高的命中率等。这也 就说明球员的排名与位置有一定的相关性。 • 。