NBA 球員能力的評量與預測:從林書豪當前數據看未來 ... - 吳統雄

從林書豪當前數據看未來. 本文介紹測量NBA 球員能力的各種指標，包括：NBA EFF, NBA PIE, CBS Ratings, ESPN PER, Head2Head Finder, NBA Start/Sit Tool, 球員位置 ... 人文社會關懷 English 吳統雄 評論全分類 公共評論 法律評論 社會評論 資訊社會 美語樂學 幽默與雋永 文學創作 影音廣電作品 對統雄的報導 討論區目錄 站務與協助 ☰ 社群地圖 社群新聞 │吳統雄 履歷 研究 教學 服務 榮譽 │社科 第1類知識 第2類知識 第3類知識 研究方法 統計/多變項分析 投票行為與選舉預測 53237選民結構 人類取用行為新典範 取用行為國際研究團隊 │資管 管理學‧經濟學 貨幣主義 數位貨幣‧投資行為 資訊系統開發 電子商務 網路教育 數位電視 產學合作 就業進修‧甄選必勝 │文創 數位美學/數位文創導論 數位出版/電子書 視覺設計 優化網站 數位視訊/微電影 數位文創管理 大學青年‧網路雜誌 │電音 統雄數位音樂作品選 我,被禁唱的民歌手 數位音樂創作教學 統雄的音樂知識美學 歡迎聽歌.點歌.下載樂譜 │人文 公共評論 法律評論 社會評論 教育文化傳媒評論 科技科普評論 美語樂學 文學創作 萬象現代(NBA) 資訊社會 幽默人生 NBA 球員評量與預測 從林書豪當前數據看未來 本文介紹測量NBA球員能力的各種指標，包括：NBAEFF,NBAPIE,CBS Ratings,ESPNPER,Head2HeadFinder,NBAStart/SitTool,球員位置理想型指標，以及統雄老師建議的質的觀察指標。

這些指標對林書豪產生不同的評價，以及為何不同。

林書豪當前是指2014年2月，他至2014年1月的先發與替補數據表，如附圖。

NBA.com/statsNBA統計與指標 NBA的資料庫鉅細靡遺，建有專門網站 NBA.com/stats，列有各球員統計的單項長期數據。

一般人還是習慣看「得分」單項。

林書豪當前約在70名左右，在30隊，360名球員中，尚可屬前段班。

綜合指標：NBAEfficiency效率指標 但對球員的評鑑最好還是有「綜合指標」，NBA在2013年前，長期以來有Efficiency,EFF（效率）指標，這是建築在「總加量表」理論，將各項攻守數據給予加權-即係數，常為1或0.5-再加減乘除的指標。

進階指標：NBAPIE貢獻度指標 而NBA自2013-2014球季起，改推 NBAAdvancedStats進階統計觀念，其實就是再增加4個測量項目，進一步擴充球員攻守的測量項目，項目數已超過100項，等於增加了量表規模與可能提升信度。

加入原EFF的計算公式，再調整進化為PlayerImpactEstimate(PIE)，直譯是「球員影響力估計值」，但據縮寫PIE譯為「貢獻度指標」可能更好。

其計算公式使用了24個項目，計算如下： NBA對PIE值的建議是："Ateamthatachievesmorethan50%islikelytobeawinningteam.Aplayerthatachievesmorethan10%islikelytobebetterthantheaverageplayer." 亦即團隊PIE超過50%似屬領先群，而球員PIE超過50%似屬貢獻度超越平均值。

林書豪當前約在10%以上，應可視為水準以上。

當前有2位在林書豪前後入行，非美國籍的NBA狀元，2006年狀元AndreaBargnani，PIE8.9%，2013年狀元AnthonyBennett，PIE 只有0.6%。

值得注意的是，大名鼎鼎的雷霆Westbrook 本季每場平均得分19籃板3.5助攻3.8，但PIE只有5.7% ，而公牛DerrickRose更只有4.5%；反而大家可能沒有太注意的勇士StephenCurry，倒有15.8%。

這就是PIE 強調「效率」的結果，以下與其他評量方法比較，將可看出，是對像林書豪這種球員，較落實的評鑑。

行為統計‧保守統計的思想與方法 球員表現是一種行為統計，測量與預測均不容易。

NBA應有鑑於此，採用的是保守統計的思想與方法，反映在：量表的刻度上。

統雄老師註：或許 NBA並沒有「保守統計的思想」，但在經驗中的謹慎，不自覺的出現「保守統計的方法」。

忙了半天的綜合性NBAPIE貢獻度指標，最後卻只有2 個刻度：團隊的「前或後」、球員的「上或下」。

等於全體學生參加聯考，共考24科，但放榜時，成績只有2個等第。

這種「極大區間預測」方法，等於擴大可容忍誤差，減少預測錯誤，但也近等於沒有預測。

又，統雄老師發現，2014年2月，以上的PIE公式，已從NBA官網上移除了，但PIE值還在，可能暗示PIE公式還會修改。

NBA統計新版‧資料庫棒_介面不便 NBA.com/stats的2013-14 大改版，同時將資料收錄向前延展至1946年，實在是難得的免費資料庫。

但新版在「當前」的介面、查詢、與比較方式，反而變得很不直接。

在很多人可能有興趣的「2隊員PK」比較，NBA`舊版反而容易，新版變成要手動輸入名字，不是深度球迷很難用。

不如basketball-reference.com 的 Head2HeadFinder，或.fantasysp.com 的NBAStart/SitTool。

後端豐富，前端不彰，這也是有些觀察者的共同看法。

CBSSports.comNBAPlayerRatings 哥倫比亞NBA排行榜 美國哥倫比亞電視網CBS，也有著名的運動網站cbssports.com，提供NBA球員排行榜。

這個排行榜比較像NBA改版前的設計，以較少的項目，建立自訂公式「總加量表」形式、100分刻度、每週動態累積的排行榜。

林書豪約得57.33分，在全體球員排名約124；在「控球後衛」排名約28。

在這個排行榜上，林書豪就掉到後段班去了。

這個排行榜在前20名與NBAPIE相差不大，但20名以下差別就很大了。

這說明了測量理論的重點： 1.在強隊、對明星級球員，不論公式怎麼計算、量表是簡是繁，對前5%（單尾2個標準差外）球員排名的影響都不大。

以下的球員的排名，其實就因量表設計而異。

2. 理由：強隊數據一定領先，而明星球員一定占發揮資源優勢（也是貢獻比例），不論怎麼排，評分一定較高。

但非明星球員就有發揮資源平等、環境生態的問題，也就是「質」的影響因素。

NBA的PIE，是以增加細項目，以提升區別力與信度，可以說較CBS排行榜適當。

ESPNHollingerNBAPlayer PER ESPN球員效率指標PER 專業體育頻道ESPN，提出PlayerEfficiencyRating(PER) 球員效率指標，也是一種自訂公式，不過表現的方式，類似統計以平均數為中心的方式，以15.0 為平均數，最高31.09，最低2.67。

而加權方式，也採用了許多獨特的係數。

林書豪PER約得15.18，在全體球員排名約130；在「控球後衛」排名約30。

如果單純以在排行看，林書豪的名次比CBS排行榜還落後幾名。

但 ESPN是比平均值的區間比較方式，則林書豪在PER上是剛好在中等普普。

這個指標再次印證，在20名之內，和NBA,CBS還相近，20名之後，就不一致了。

觀察者評鑑‧球員位置理想型指標法 ObserverMethod.IdealTypesofPositions 還有許多運動網站，主要只提供各單項數據，但佐以許多球評、球迷的討論，甚至球探或記者的內幕消息，或可稱為觀察者評鑑法，如 bleacherreport.com,  bothteamsplayedhard.net ...，與各社交網站的專題社團、部落格等，或可總稱為觀察者評鑑。

有一種球迷會使用的理想型指標法，如：一位理想的控球後衛的場均門檻數據是：14分、5助攻，含1次 3分球，加1次抄截。

這並非一個輕鬆的指標，在2012-13球季，能夠達到前2個標準以上的只有28人，依得分序是：LeBronJames,KobeBryant,RajonRondo,ChrisPaul,DeronWilliams,RussellWestbrook,TonyParker,JamesHarden,KembaWalker,GreivisVasquez,JrueHoliday,TyLawson,StephCurry,MontaEllis,GoranDragic,BrandonJennings,AndreMiller,JarrettJack,AndreIguodala,JeffTeague,MikeConley,DamianLillard,JameerNelson,RickyRubio,JoseCalderon,DarrenCollison,JeremyLin（林書豪）andKyleLowry。

如果4項標準全部達到，名單要再驟減為19人，依3分序是：LeBronJames,ChrisPaul,DeronWilliams,RussellWestbrook,JamesHarden,KobeBryant,MontaEllis,StephCurry,TyLawson,MikeConley,GoranDragic,JrueHoliday,KembaWalker,KyleLowry,BrandonJennings,AndreIguodala,JameerNelson,JeremyLin（林書豪） andJeffTeague。

當以「全能控球」為指標時，林書豪可以排入只有19名的前段班。

MultivariateModelingandForecasting  NBA多變項模型與預測 當前也有一些線上統計網站如DTREG，提供NBA的多變項模型與預測工具。

這固然是個有趣的方向，但多變項模型建構，仍存在基礎知識論的問題，尚待深思。

質的測量‧統雄觀察 在以上依據純攻守數據、即純量化的測量方法上，不同的測量項目與加權，對前5% 的球員信度很高。

但對絕大多數、尤其像對林書豪的測量，評價差異就很大，更遑論對他的向前預測了。

所以，在「量的測量」外，還有「質的測量」，亦即事件-含環境、生態…的准量化方法，包括：團隊面（教練風格、合作關係、求勝信念）、個人人格面（全能能力、情緒控制）。

綜合各種NBA數據，與「質的測量」統雄老師的觀察如下。

在100的量表刻度下，林書豪作為後衛，有80，但作為「控球後衛」，只有79。

林書豪當前在先發時，得分14.3，助攻4.8，這不應該是他的極限。

林書豪會傳球，但我們注意到，他最近一年多，全力加強得分，助攻下滑，同時為了減少失誤，也減少了具冒險性的傳球。

得分是NBA球員最重要的形象，是所謂的「王道」，所以自私球員輩出，Westbrook、DerrickRose的PIE 再低，不減損他們的鋒頭。

林書豪必須以得分為先，也是社會相信的壓力使然。

林書豪當前的實力，「應該」可以達成得分10+，助攻8+，這樣我就給他穩定的85。

在PIE,EFF，與球迷長期的認知中，1助攻﹦1得分，為何我建議林書豪得分-5，助攻+3，就傳統公式看起來是減分，我卻把他評分從79，提升為85 呢？ 因為以上1比1的公式，是一種主觀的加權，應該在資料庫中，驗證其是否是真正的權數。

"助攻多的球隊,贏球機率高"理論待驗證 在我的觀察中，助攻多的球隊，表示球員得分相對容易，相對球隊較易贏球。

而球員相信有人會把球及時傳給自己輕鬆得分，打來會更有自信、心情更從容、更形成團隊會贏球的良性循環。

這就是助攻在「質」的影響力。

「助攻多的球隊，贏球機率高」這個理論的個案觀察是有的，但就歷史資料是否成立，我非常想請位研究生分析檢驗。

  助攻是自變項？還是應變項？ 但即使發現「助攻多的球隊，贏球機率高」，這也只是個「相關理論」而不是「因果理論」，也就是「助攻多」可能是「應變項」而不是「自變項」。

不論得分、籃板、抄截、打火鍋，都可以靠個人獨立完成，只有「助攻」必需靠團隊完成，甚至是團隊的環境生態潛移默化而成。

「助攻」其實是「團隊內小社會相信」的應變項。

這也是球隊發展不能純以攻守數據評價與預測，更需要從「人類行為」角度研究的原因。

助攻和得分一樣，都必須持球在手，所以我對林書豪的建議，並非「凌空發展」，而是在現況可控制的事實中調整，只是把3次「出手」，改為「傳球」而已。

助攻和自己得分，都是獲得2分，對團隊的貢獻完全相同。

最好的得分手，平均命中率也難達到 50%，而助攻表示100%命中，還有前述提到的輕鬆、信心、團隊…等質的效益。

傳統認為1助攻等於1得分，而我認為可相等2-3得分。

所以我建議，林書豪在持球機率不變下，從得分15，助攻5，變成得分10+，助攻 8+，反而站穩前段班，可能給隊友更多信心，可能更可提升在隊上的地位、從而可能獲得更多表現資源、更提升貢獻數據。

我將在下文「林書豪2014-15 展望：短期求轉隊‧長期求冠軍」討論如何從歷史數據預測未來，林書豪的發展可能性與弱點，以及統計是否幫助運動競爭取勝？ 林書豪奪冠可能的前提是，他必須先發、控球、有持球與指揮權，而且，最好在大城，去落杉磯湖人，是統雄老師最看好的落點。

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