A “fejlett statisztikák” egyfajta divatos szóvá vált a jégkorong világában. Az NHL-ben ugyanúgy megjelenik, mint évekkel ezelőtt az MLB-ben. A hokicsapatoknak egész részlegei vannak az analitikára, és ez egyfajta háborúvá vált (szóviccnek szánt szójáték) két oldal között: Az adat-stréberek és a régimódi hokisok között. Szándékomban áll lebontani néhány, az analitikában használt gyakori statisztikát, hogy segítsek az embereknek bevezetni az NHL-analitika világába.
Az NHL-analitika megértése
Amikor először akartam belevágni az NHL-analitikába, a legnehezebb volt olyan forrást találni, amely nem csak azt segít megérteni, hogy mit jelentenek a statisztikák, hanem azt is, hogy mi a statisztikák “jó” változata. Viszonylag közismert, hogy 30 gólt lőni egy szezonban jó szezon, de mi a jó a Corsi vagy a várható gólok szempontjából?
A “fejlett statisztikák” gyakran félrevezető kifejezés. Ennek az az oka, hogy a gyökerüknél fogva sok közös statisztika, amiről beszélünk, rendkívül egyszerű természetű. Időnként vannak összetett összefüggések, vagy nagy számítások, de az alapstatisztikák nem annyira “fejlettek”.
Egy utolsó előszó, mielőtt belemennénk a tartalomba: ezeknek a számoknak a többsége az 5v5 mérésére szolgál az NHL-ben. Amikor az erőcsatárokról és a büntetőpárbajokról beszélünk, ez már egy másik vadállat lesz.
Corsi
Mi az a Corsi? Valószínűleg ez a leggyakrabban hallható statisztika, amikor az NHL fejlett statisztikáiról esik szó. A legegyszerűbben összefoglalva: az esélyek számát méri. A Corsi a kapura lövéseket, a szélre lövéseket és a blokkolt lövéseket méri. Hajlamos nagyobb képet festeni az egész játékról, mint a hagyományos “kapura lövések” számolása.
Ez a Corsi for (CF) és a Corsi against (CA). Emiatt a Corsi differenciaként (C± vagy C+/-) vagy százalékban (CF%) is megjeleníthető. Ezzel együtt a Corsi kifejezésének leggyakoribb módja a CF%. Ez a legegyszerűbben érthető, és olyan kontextusba helyezi a dolgot, mintha a nyers Corsi pro vagy kontra értéket néznénk. Az egyéni Corsi (iCF) szintén kiszámítható statisztika. Ez megmondja, hogy egy játékos hány lövési kísérletet vállalt. A Corsi-t ebben a kontextusban azonban ritkán használják.
Most, mit kell keresni, amikor ezt a statisztikát nézzük? Hagyományosan minden 50% feletti értéket jónak tekintenek. Ezt azonban nem szabad elhamarkodottan állítani. Ez az a küszöbérték, amelyet egy nagy mennyiségű munkán keresztül kell keresni. Egyetlen meccsen a 47% és az 51% közötti különbség nem használható arra, hogy azt mondjuk, hogy “ennek a játékosnak jó meccse volt, ennek a játékosnak pedig rossz”. Egyetlen meccs összefüggésében mindkét játékos a középmezőny közepének tekinthető. Ahogy a minta mérete nagyobb lesz, például egy 82 meccses szezonban, az 51% és a 47% közötti különbségek sokkal jelentősebbek lesznek.
Fenwick
A Fenwick alapvetően ugyanaz az elképzelés, mint a Corsi, azonban a blokkolt lövéseket nem számolja bele a statisztikába. Csak a kapura lövések és a távoli lövések beszámítása hitelt ad annak az elképzelésnek, hogy a blokkolt lövések szándékosak, és részei lehetnek egy edző rendszerének. A Corsi számos gondolata érvényes a Fenwickre. Fenwick százalékos (FF%), Fenwick plusz-mínusz (F± vagy F+/-).
Relatív a csapathoz
A Corsi és a Fenwick is ábrázolható a csapat többi tagjához viszonyítva. Ez egy meglehetősen egyszerű módja annak, hogy lássuk, hogyan hajtja a játékos a játékot a csapattársakhoz képest. Ezt úgy mérik, hogy veszik a játékos jégen lévő Corsi for százalékát, és kivonják a csapat Corsi for százalékát, ha az említett játékos nincs a jégen.
Megnézhetjük például a Natural Stat Trick vonalas eszközt, és láthatjuk, hogy a Carolina Hurricanes CF%-a 53,48% volt, ha Jordan Staal nem volt a jégen. Ha Staal a jégen volt, a Hurricanes CF%-a 56,35% volt. Ez Staal relatív CF%-ának 2,87-et jelent. Ez az érték negatívként is kifejezhető, ha egy játékos CF%-a alacsonyabb, mint a csapatáé. Ugyanez a képlet alkalmazható a Fenwickre is.
PDO
*Megjegyzendő, a PDO nem egy rövidítés semmire. Egyszerűen csak PDO.*
A PDO egy furcsa statisztika, és valójában nem használják olyan gyakran, de a célja a “szerencse” mérése a jégkorongban. Ez a számítás egyszerűen arra szolgál, hogy akár egy csapat, akár egy játékos szerencséjét mérje. Ez egyszerűen a csapatok védési százaléka plusz a lövési százalékuk. Az egyéni játékosok PDO-ját tekintve a jégen lévő lövési százalékot és a védési százalékot nézzük.
A PDO lényege, hogy egy csapat vagy játékos jellemzően 100-as átlagot kap.0 egy teljes szezon során, miután a meleg és hideg szériák kiegyenlítődtek, a játékosok többsége ezen a szinten fog állni.
A PDO-val kapcsolatban azonban az a probléma, hogy az átlagon felüli csapatok és játékosok, mint például Auston Matthews 2017-18-ban, aki 104,8-as átlaggal végzett, várhatóan magasabbak lesznek az elvárt 100,0-nál. A jobb csapatok és játékosok várhatóan magasabb lövési és védési százalékkal rendelkeznek, mivel egyszerűen magasabb képzettségű játékosokkal rendelkeznek, és ez az a pont, ahol a statisztika elmarad.
Zónaindítások
A zónaindítások azt értékelik, hogy egy játékos hány műszakot kezd a támadó zónában a védekező zónával szemben. Ez arra használható, hogy megnézzük a felhasználás kontextusát és azt, hogy ez hogyan befolyásolja a játékost. Például azok a játékosok, akik gyakrabban kezdenek a támadó zónában, várhatóan magasabb számokkal rendelkeznek az olyan statisztikákban, mint a Corsi. Ennek a fordítottja is igaz. Sok ilyen mérés nem ad teljes képet, azonban az Evolving Hockey elkezdte nyomon követni ezt az on the fly zónahasználattal együtt. Ez a korábbinál teljesebb képet ad.
Következő alkalommal az NHL-analitika megértése című részben: A Beginners Guide (Egy kezdő útmutató) című fejezetben a várható gólokat fogjuk megvizsgálni. Ha bármilyen kérdésed van, nyugodtan keress meg a Twitteren.
Fő kép:
Embed from Getty Images