Good stats on a bad...
 
Share:
Notifications
Clear all

Good stats on a bad team?  

  RSS
Jonathan Walker
(@straw)
Admin

Dies ist ein Blog Beitrag. Um den originalen Beitrag zu lesen, klicke hier »

Wir kennen den Spruch alle: Wer die Playoffs noch nie erreicht hat, dem sollte man nicht trauen. Das ist auf der einen Seite eine richtige Annahme, weil der Spieler offensichtlich nicht die Qualität hatte, um sein Team zu einer durchschnittlichen Bilanz zu führen. Auf der anderen Seite sollte man eine Einzelfallanalyse machen, um den Spieler richtig zu evaluieren.

Zitat
Veröffentlicht : 24/07/2014 6:00 pm
Nicholas Gorny
(@flashmaster)

Guter Artikel!
Die Evaluierungsproblematik ist seit jeher existent und ständig wird suggeriert, das Spieler X doch nur solche Zahlen auflegt, weil er bei lottery-team X spielt.
Besonders bei Love kam diese (schön vom Schreiber dargelegte) Problematik auf. Das Love nicht nur eine Premiumversion eines 09/10 David Lee's ist, konnte man den Leuten oftmals nur schwerlich verständlich machen. Sicherlich spielen bei der Leistung eines Spielers unzählige Faktoren mit, die eine allgemeine Aussage zum jeweiligen Spieler sehr erschweren. Die von Dennis angesprochenen 'good stats' sind da eine große Hilfe! :tup:

AntwortZitat
Veröffentlicht : 25/07/2014 12:17 pm

David Lee ist übrigens isoliert betrachtet auch brauchbar. Er brauchte in der letzten Saison wenige Possessions, um auf seine Punkte zu kommen. Ein ORtg von 111 ist klar überdurchschnittlich. Lee hat nur das Problem, dass in der heutigen Zeit Stretching erwartet wird und er zudem defensiv unglaublich schlecht agiert.
Kevin Love ist aber nochmal ein anderer Spielertyp, der vielmehr Facetten anbieten kann, das stimmt sicherlich.

AntwortZitat
Veröffentlicht : 25/07/2014 1:39 pm
Nicholas Gorny
(@flashmaster)

Wie wäre es mit einem zusätzlichen Artikel, ob David Lee leere Statistiken produziert (hat)? 😉
Könntest du erklären, inwieweit das jeweilige Spielsystem beim ortg mit einfließt? Man kann natürlich die Possessions der einzelnen Teams gleichsetzten (per 100), aber da wäre dann immer noch nicht erklärt, welchen Einfluss das System auf die Statistik hat.

Beste Grüße

AntwortZitat
Veröffentlicht : 25/07/2014 1:49 pm

Ich habe mich mit dem ORtg hier mal intensiver beschäftigt: https://go-to-guys.de/Wordpress/2013/04/02/overrating-a-players-offense/

Schau da mal drüber. Wenn du dann noch Fragen hast, stelle sie hier oder unter dem anderen Artikel.

Lee nehme ich unter die Lupe, wenn er in einen Trade verwickelt wird. Nur soviel: es gilt meistens abzuwägen, ob der offensive Output so viel besser ist als der negative defensive Impact. Und das liegt meist am Team. Andrew Bogut als Anker hinter sich hilft Lee mit Sicherheit und macht ihn auch wertvoller für sein Team.

AntwortZitat
Veröffentlicht : 25/07/2014 3:01 pm
glover
(@glover)

In diese Kategorie wird zu Teilen aber auch Kevin Love gesteckt. Der Franchise Player der Minnesota Timberwolves wird zumeist mit dem Vorurteil konfrontiert, dass er leere Stats produziert, also Statistiken, die zwar gut aussehen, aber seinem Team nicht helfen. Dies wird daran festgemacht, dass die Timberwolves mit Love noch nicht ein einziges Mal die Playoffs erreichten. Wenn dann ein Spieler 26/13 auflegt, muss an den Zahlen etwas nicht stimmen. Die Per Game-Stats sehen hier einen absoluten Superstar, aber wie kann sein, dass seine Teams dann nicht zumindest die Playoffs erreichen? Nun, wenn das Team um Love schlichtweg keine Qualität hat, dann ist dies durchaus möglich. Love weist nämlich seit Jahren (außer 12/13, wo er fast durchgängig verletzt war) nach, dass er die spielerische Klasse besitzt.

Interessanter Artikel. 🙂
Ich frage mich nur, warum Love in die Kategorie "Good stats on a bad team" fällt? Die Timberwolves sind mMn kein schlechtes Team. Es stimmt natürlich, dass Love bisher keine nennenswerten Erfolge mit seinem Team erzielen konnte und man die Playoffs verpasste. In den vergangenen Jahren haben also stets mindestens acht Manschaften im Westen eine bessere Season als die Timberwolves gespielt. Nur reicht dieser Fakt mMn nicht aus, um die Timberwolves als schlechtes Team zu qualifizieren. Das Roster ist leider sehr dünn besetzt und die Bankspieler können das Niveau der Starter nicht annähernd halten. Entscheidender ist aber das qualitative Ungleichgewicht zwischen beiden Conferences, welches einen extremen Wettbewerbsnachteil für viele Teams im Westen bedeutet. Auch hatte man in den letzten Spielzeiten mit vielen Verletzungen zu kämpfen.

Im Prinzip müsste man den Schritt von den absoluten Stats hin zu den advanced Stats nicht nur auf der Ebene der Spieler vollziehen, sondern auch auf der Ebene der Teams. Dann erkennt man, dass die Timbervolves kein schwaches Team sind. Sowohl mit ihrem Ortg-Wert (108.9/Platz 9), als auch mit ihrem DRtg-Wert (106.2/Platz 12) liegen die Timberwolves klar über dem Ligadurchschnitt.

Dieser Perspektivwechsel ist für dich und die meisten anderen NBA Interessierten mittlerweile Routine. Ich frage mich nur, warum du ihn in deinem Artikel nicht vollzogen hast?

AntwortZitat
Veröffentlicht : 26/07/2014 11:05 am

In diese Kategorie wird zu Teilen aber auch Kevin Love gesteckt. Der Franchise Player der Minnesota Timberwolves wird zumeist mit dem Vorurteil konfrontiert, dass er leere Stats produziert, also Statistiken, die zwar gut aussehen, aber seinem Team nicht helfen. Dies wird daran festgemacht, dass die Timberwolves mit Love noch nicht ein einziges Mal die Playoffs erreichten. Wenn dann ein Spieler 26/13 auflegt, muss an den Zahlen etwas nicht stimmen. Die Per Game-Stats sehen hier einen absoluten Superstar, aber wie kann sein, dass seine Teams dann nicht zumindest die Playoffs erreichen? Nun, wenn das Team um Love schlichtweg keine Qualität hat, dann ist dies durchaus möglich. Love weist nämlich seit Jahren (außer 12/13, wo er fast durchgängig verletzt war) nach, dass er die spielerische Klasse besitzt.

Dieser Perspektivwechsel ist für dich und die meisten anderen NBA Interessierten mittlerweile Routine. Ich frage mich nur, warum du ihn in deinem Artikel nicht vollzogen hast?

Danke für das kritische Feedback. Genau so Stelle ich mir das bei uns vor. Bohrt also nach, wenn ihr etwas unverständlich findet.

Ich gebe zu, dass der Perspektivenwechsel in meinem Artikel nicht besonders einfach herauszulesen ist. Ich spiegele zum einen die Meinung Vieler, die unreflektiert behaupten, dass Love schlecht sein muss, weil er nie die Playoffs erreicht. Und ich sage - zugegebenermaßen zu verkürzt - dass ein Spieler noch so gut sein kann, wenn es das Team um ihn herum nicht ist. Natürlich hätte ich auf einige Artikel zum Ost-West-Gefällehinweisen können, die bei uns erschienen sind, aber mein Fokus lag auf dem Vorurteil, dass Stats in Lotteryteams nichts wert sind. Und das stimmt offensichtlich nicht. Love bot sich als Paradebeispiel dafür an, auch weil es hier im Forum derartige Vorurteile gab ( https://go-to-guys.de/Wordpress/forum/viewtopic.php?f=66&t=269&start=25 ).
Sicherlich hätte man noch gesondert herausstellen können, dass die Timberwolves im Osten ein Playoffteam gewesen wären.

AntwortZitat
Veröffentlicht : 26/07/2014 2:14 pm
Sebastian Seidel
(@sebastian-s)

Erstmal ein großes Lob für den interessanten Artikel :tup: Das sollte zuerst gesagt werden, denn eigentlich beschäftige ich mich mit dem was ich jetzt anspreche nur begrenzt mit der eigentlichen Aussage des Artikels.
Boozer ist die einzige Ausnahme in der Liste. Er spielte 28 Minuten pro Spiel bei einem Playoffteam. Dass Chicago als Favorit gegen die Wizards überraschend bereits in Runde 1 scheiterte, liegt auch an Carlos Boozer. Die Bulls schafften es in der Regular Season erfolgreich, Boozer hinter Noah oder Gibson zu verstecken. Mit seinem Scoring sollte Boozer den Bulls eigentlich helfen, doch die Wende kam erst mit der Verpflichtung von DJ Augustin, der sehr effizient abschloss. Die Bulls waren auch kein typisches Playoffteam, da sie ligaweit die drittschlechteste Offense stellten und nur durch exzellente Defense die Postseason erreichten. Boozer schadete sogar dieser schlechten Offense noch.

Ich denke, dass das Boozer-Problem in gewisserweise auch in Zusammenhang mit der schlechten Offensive steht. Ein guter Postscorer kann dann am besten funktionieren wenn er von Schützen umgeben ist, die ihm Platz schaffen um im Lowpost zu agieren. Umgekehrt hilft ein guter Lowpost-Scorer natürlich auch den Schützen dabei offene Würfe zu bekommen wenn er in der Lage ist einen zweiten Mann zu ziehen.

Mit 17.8 Dreiern pro Spiel (Rang 28) und 34.8% (Rang 24) Trefferquote zählte Chicago wohl schon in der regulären Saison zu den Teams die den Dreier am Schwächsten getroffen haben.
In den Playoffs sank dann die Trefferquote der Bulls noch weiter auf 33.3% (32/96).

Spiel 1
5/20 = 25%

Spiel 2
5/17 = 29%

Spiel 3
12/24 =50%

Spiel 4
4/19 = 21%

Spiel 5
6/16 = 38%

Das Spacing war eigentlich nur in zwei Spielen wirklich gegeben und dass auch nur weil in Spiel 3 Dunleavy (8/10 3PFG) und in Spiel 5 Hinrich (4/5 3PFG) heiß gelaufen sind.

Falls Boozer also im nächsten Jahr nicht auf der Drei spielen sollte (Gott bewahre!!) kann es also durchaus sein, dass er in Los Angeles mit besseren Dreierschützen um ihn herum wieder etwas effizienter spielen wird.

Zu erwähnen ist sicherlich auch noch dass DJ Augustin, der wie du richtig gesagt hast die "Wende" herbeigeführt hat, in den Playoffs sehr schwach gespielt hat. Er traf nur 29% aus dem Feld und 26% von der Dreierlinie in diesem Fall muss man nicht einmal Advanced Stats bemühen um zu zeigen wie schlecht diese Zahlen sind.
Augustin war seit seiner Verpflichtung der einzige Spieler bei den Bulls der wirklich zum Korb ziehen konnte und so gegnerische Defensiven auch mal zur Helpdefense zwingen musste. Seine schwachen Leistungen in den Playoffs haben der Bullsoffensive gegen Washington schwer geschadet.

AntwortZitat
Veröffentlicht : 26/07/2014 10:11 pm
Jan Karon
(@janonym)

Ganz generell: Was denkst du über die Ursache-Wirkung-Beziehung zwischen Aussagekraft von individuellen Statistiken (meinetwegen sogar advanced) und Leistungsstärke des Teams, Dennis? Leiden individuelle Statistiken öfter daran, dass Mitspieler/Teamgefüge schlecht sind, oder sind Teams deswegen oft schlecht, weil einzelne Spieler schlechte individuelle Statistiken haben? Angesichts der Usage-Raten und Spielerrollen von einzelnen Spielern lässt sich für beides argumentieren imo (Boris Diaw vs. MCW)

AntwortZitat
Veröffentlicht : 27/07/2014 8:40 pm

Ich schreibe im Fazit ja, dass es eine Interdependenz zwischen schlechten Spielern und schlechten Mitspielern gibt. LeBron brauchte die besten Teams um sich (Ende Cavs; Ende Heat), um so unglaublich effizient zu sein.
Gleichzeitig sieht man eben an ineffizienten Spielern, dass diese momentan in einer zu großen Rolle agieren. Dies tun sie (MCW), weil das Team kein effizienteres Umfeld bietet. Es trennt jedoch die wirklichen Staranwärter (Griffin im Rookiejahr mit ORtg 111 bei den 32-50 Clippers bspw.) von den Statspaddern wie MCW. Griffin war direkt eine tolle Scoringoption.

AntwortZitat
Veröffentlicht : 28/07/2014 2:29 pm
Philipp Rück
(@poohdini)

Alter, MCW war Rookie in einem der schlechtesten Teams der letzten 15 Jahre. Sucht euch mal ein anderes Beispiel.

AntwortZitat
Veröffentlicht : 29/07/2014 1:28 pm

Evan Turner? 😀

AntwortZitat
Veröffentlicht : 29/07/2014 5:14 pm
Julian Lage
(@yul)
Admin

Allen Iverson? 😀

AntwortZitat
Veröffentlicht : 29/07/2014 6:02 pm
Share: