« Les statistiques avancées » sont devenues une sorte de mot à la mode dans le monde du hockey. Il est en train d’émerger dans la LNH comme il l’a fait il y a des années avec la MLB. Les équipes de hockey ont des départements entiers pour l’analyse, et c’est devenu une sorte de guerre (jeu de mots) entre deux camps : Les fous de données contre la vieille école du hockey. Ce que j’ai l’intention de faire est de décomposer certaines des statistiques communes utilisées dans l’analytique pour aider les gens à s’introduire dans le monde de l’analytique de la LNH.
Comprendre l’analytique de la LNH
Lorsque j’ai voulu me lancer dans l’analytique de la LNH, la partie la plus difficile était de trouver une ressource qui m’aidait à comprendre non seulement ce que les statistiques signifiaient, mais aussi ce qu’était une » bonne » version de la statistique. Il est relativement connu que marquer 30 buts dans une saison est une bonne saison, mais qu’est-ce qui est bon en termes de Corsi ou de buts attendus ?
« Statistiques avancées » est souvent un terme trompeur. C’est parce que, à la base, beaucoup des stats courantes dont on parle sont de nature extrêmement simple. Il y a parfois des façons complexes de regarder le contexte, ou de grands calculs impliqués, mais les stats de base ne sont pas si « avancées ».
Un dernier précurseur avant d’entrer dans le contenu : la majorité de ces chiffres sont pour mesurer le 5v5 dans la LNH. Lorsqu’on parle de powerplays et de tirs au but, cela devient une bête différente.
Corsi
Qu’est-ce que le Corsi ? C’est probablement la statistique la plus courante que l’on entend lorsqu’on fait référence aux statistiques avancées de la LNH. Pour résumer en termes les plus basiques : il s’agit de mesurer le nombre de chances. Le Corsi mesure les tirs au but, les tirs à côté et les tirs bloqués. Il tend à brosser un tableau plus large de l’ensemble du jeu que le compte traditionnel des « tirs au but ».
Il existe à la fois le Corsi pour (CF) et le Corsi contre (CA). De ce fait, le Corsi peut être présenté comme un différentiel (C± ou C+/-), ou comme un pourcentage (CF%). L’utilisation la plus courante de l’expression du Corsi est le CF%. C’est la méthode la plus simple à comprendre et elle permet de situer le Corsi dans un contexte qui n’est pas celui du Corsi brut pour ou contre. Le Corsi individuel (iCF) est également une statistique calculable. Il peut vous indiquer le nombre de tentatives de tir d’un seul joueur. Le Corsi dans ce contexte, cependant, est rarement utilisé.
Maintenant, que devez-vous rechercher lorsque vous regardez cette stat ? Traditionnellement, tout ce qui est supérieur à 50% est considéré comme bon. Prenez cela avec un grain de sel, cependant. C’est le seuil que vous devriez rechercher sur un large corpus de travail. Dans un seul match, la différence entre 47% et 51% ne doit pas être utilisée pour dire « ce joueur a fait un bon match et ce joueur a fait un mauvais match ». Dans le contexte d’un seul match, ces deux joueurs pourraient être considérés comme se situant au milieu du peloton. Lorsque la taille de l’échantillon devient plus grande, comme sur une saison de 82 matchs, les différences entre 51% et 47% sont beaucoup plus significatives.
Fenwick
Fenwick est fondamentalement la même idée que Corsi, cependant, il ne compte pas les tirs bloqués dans la stat. Le fait de n’inclure que les tirs au but et les tirs larges donne du crédit à l’idée que les tirs bloqués sont intentionnels et pourraient faire partie du système d’un entraîneur. De nombreuses idées du Corsi s’appliquent au Fenwick. Fenwick pour pourcentage (FF%), Fenwick plus-minus (F± ou F+/-).
Relatif à l’équipe
Corsi et Fenwick peuvent tous deux être représentés comme relatifs au reste de leur équipe. C’est une façon assez simple de voir comment le joueur conduit le jeu par rapport à ses coéquipiers. On le mesure en prenant le pourcentage de Corsi for d’un joueur sur la glace et en soustrayant le pourcentage de Corsi for de l’équipe sans ledit joueur sur la glace.
Par exemple, on peut regarder l’outil de ligne Natural Stat Trick et voir que les Carolina Hurricanes avaient un CF% de 53,48% sans Jordan Staal sur la glace. Avec Staal sur la glace, les Hurricanes avaient un CF% de 56,35%. Cela donnerait à Staal une CF% relative de 2,87. Cette valeur peut également être exprimée en négatif si le CF% d’un joueur est inférieur à celui de son équipe. La même formule pourrait être appliquée au Fenwick.
PDO
*Notez que PDO n’est pas un acronyme pour quoi que ce soit. C’est simplement PDO.*
PDO est une statistique étrange, et en fait n’est pas utilisé si souvent, mais son but est de mesurer la « chance » dans le hockey. Ce calcul est simplement destiné à mesurer la chance d’une équipe ou d’un joueur. Il s’agit simplement du pourcentage d’arrêts de l’équipe plus son pourcentage de tirs. En ce qui concerne le PDO des joueurs individuels, nous regardons le pourcentage de tirs sur la glace et le pourcentage d’arrêts.
L’idée derrière le PDO est qu’une équipe ou un joueur aura généralement une moyenne totale de 100.0 sur une saison complète, une fois que les séries chaudes et froides se sont nivelées, c’est là que la majorité des joueurs se situera.
Le problème avec le PDO, cependant, est que les équipes et les joueurs qui sont au-dessus de la moyenne, comme Auston Matthews en 2017-18 qui a terminé avec 104,8, sont censés être plus élevés que les 100,0 attendus. On s’attend à ce que les meilleures équipes, et les meilleurs joueurs, aient des pourcentages de tirs et des pourcentages d’arrêts plus élevés en raison du fait qu’ils ont simplement des joueurs plus qualifiés, et c’est là que la stat tombe à côté.
Débuts de zone
Les débuts de zone évaluent le nombre de quarts de travail qu’un joueur commence dans la zone offensive par rapport à la zone défensive. Cela peut être utilisé pour examiner le contexte d’utilisation et comment il affecte un joueur. Par exemple, on peut s’attendre à ce que les joueurs qui commencent plus fréquemment en zone offensive aient des chiffres plus élevés dans des statistiques comme le Corsi. L’inverse est également vrai. Beaucoup de ces mesures ne donnent pas une image complète, cependant, Evolving Hockey a commencé à suivre cela avec l’utilisation de la zone de vol. Cela capture une image plus complète qu’auparavant.
La prochaine fois dans Comprendre les analyses de la LNH : A Beginners Guide, nous nous pencherons sur les buts attendus. Si vous avez des questions, n’hésitez pas à nous contacter sur Twitter.
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