“Advanced stats” è diventata una sorta di parola d’ordine nel mondo dell’hockey. Sta emergendo nella NHL come ha fatto anni fa con la MLB. Le squadre di hockey hanno interi dipartimenti di analisi, ed è diventata una sorta di guerra (gioco di parole) tra due parti: I nerd dei dati contro la vecchia scuola di hockey. Quello che intendo fare è abbattere alcune delle statistiche comuni usate nell’analitica per aiutare le persone ad essere introdotte nel mondo dell’analitica NHL.
Capire l’analitica NHL
Quando volevo entrare nell’analitica NHL, la parte più difficile era trovare una risorsa che mi aiutasse a capire non solo cosa significasse la statistica, ma quale fosse una “buona” versione della statistica. È relativamente comune sapere che segnare 30 gol in una stagione è una buona stagione, ma cosa è buono in termini di Corsi o di gol attesi?
“Statistiche avanzate” è spesso un termine fuorviante. Questo perché, alle loro radici, molte delle statistiche comuni di cui si parla sono di natura estremamente semplice. Ci sono alcuni modi complessi di guardare il contesto a volte, o alcuni grandi calcoli coinvolti, ma le statistiche di base non sono così “avanzate”.
Un ultimo precursore prima di entrare nel contenuto: la maggior parte di questi numeri sono per misurare 5v5 nella NHL. Quando si parla di powerplay e penalty kills, diventa una bestia diversa.
Corsi
Cos’è il Corsi? Questa è probabilmente la statistica più comune che si sente quando ci si riferisce alle statistiche avanzate della NHL. Per riassumere nei termini più elementari: misura il numero di occasioni. Corsi misura i tiri in porta, i tiri larghi e i tiri bloccati. Tende a dipingere un quadro più grande dell’intero gioco rispetto al tradizionale conteggio dei “tiri in porta”.
C’è sia il Corsi per (CF) che il Corsi contro (CA). A causa di questo, Corsi può essere mostrato come differenziale (C± o C+/-), o come percentuale (CF%). Con questo, l’uso più comune di esprimere Corsi è attraverso CF%. È il più semplice da capire e lo mette in un contesto che guardare il Corsi grezzo a favore o contro non fa. Il Corsi individuale (iCF) è anche una statistica calcolabile. Può dirvi quanti tentativi di tiro ha fatto un singolo giocatore. Corsi in questo contesto, tuttavia, è usato raramente.
Ora, cosa si dovrebbe cercare quando si guarda questa statistica? Tradizionalmente, qualsiasi cosa sopra il 50% è vista come buona. Prendete questo con un grano di sale, tuttavia. Questa è la soglia che si dovrebbe cercare su un ampio corpo di lavoro. In una singola partita, la differenza tra il 47% e il 51% non dovrebbe essere usata per dire “questo giocatore ha avuto una buona partita e questo giocatore ha avuto una brutta partita”. Nel contesto di una sola partita, entrambi questi giocatori potrebbero essere visti come la metà del gruppo. Quando la dimensione del campione diventa più grande, come in una stagione di 82 partite, le differenze tra il 51% e il 47% sono molto più significative.
Fenwick
Fenwick è fondamentalmente la stessa idea di Corsi, tuttavia, non conta i colpi bloccati nella statistica. Includere solo i tiri in porta e i tiri larghi dà credito all’idea che i tiri bloccati sono intenzionali e potrebbero essere una parte del sistema di un allenatore. Molte delle idee di Corsi si applicano a Fenwick. Fenwick per percentuale (FF%), Fenwick plus-minus (F± o F+/-).
Relativo alla squadra
Sia Corsi che Fenwick possono essere rappresentati come relativi al resto della loro squadra. È un modo piuttosto semplice per vedere come il giocatore guida il gioco rispetto ai compagni di squadra. Si misura prendendo la percentuale di Corsi on-ice di un giocatore e sottraendo la percentuale di Corsi della squadra senza detto giocatore sul ghiaccio.
Per esempio, possiamo guardare lo strumento di linea Natural Stat Trick e vedere che i Carolina Hurricanes avevano un CF% del 53,48% senza Jordan Staal sul ghiaccio. Con Staal sul ghiaccio, gli Hurricanes hanno avuto un CF% del 56,35%. Questo darebbe a Staal un CF% relativo di 2,87. Questo valore può anche essere espresso in negativo se il CF% di un giocatore è inferiore a quello delle sue squadre. La stessa formula potrebbe essere applicata a Fenwick.
PDO
*Nota, PDO non è un acronimo di nulla. È semplicemente PDO.*
PDO è una statistica strana, e in realtà non è usata molto spesso, ma il suo obiettivo è quello di misurare la “fortuna” nell’hockey. Questo calcolo serve semplicemente a misurare la fortuna di una squadra o di un giocatore. È semplicemente la percentuale di salvataggio delle squadre più la loro percentuale di tiro. In termini di PDO dei singoli giocatori, guardiamo la percentuale di tiro sul ghiaccio e la percentuale di salvataggio.
L’idea dietro il PDO è che una squadra o un giocatore in genere fa una media di 100.Il problema della PDO, tuttavia, è che le squadre e i giocatori che sono sopra la media, come Auston Matthews nel 2017-18 che ha finito con 104.8, si aspettano di essere superiori al previsto 100.0. Ci si aspetta che le squadre e i giocatori migliori abbiano percentuali di tiro e percentuali di salvataggio più alte a causa del fatto che hanno semplicemente giocatori più abili, e questo è il punto in cui la statistica cade in basso.
Zone Starts
La zona di partenza valuta quanti turni un giocatore inizia nella zona offensiva rispetto alla zona difensiva. Questo può essere usato per guardare il contesto di utilizzo e come questo influisce su un giocatore. Ad esempio i giocatori che iniziano nella zona offensiva più frequentemente potrebbero avere numeri più alti in statistiche come il Corsi. L’inverso di questo è anche vero. Molte di queste misurazioni non danno il quadro completo, tuttavia, Evolving Hockey ha iniziato a tracciare questo insieme all’uso della zona al volo. Questo cattura un quadro più completo di prima.
La prossima volta in Capire le analisi NHL: A Beginners Guide guarderemo i goal attesi. Se avete domande, non esitate a contattarmi su Twitter.
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