「アドバンストスタッツ」はホッケー界で一種の流行語になっています。 何年か前にMLBでそうであったように、NHLでもそうなりつつあります。 ホッケー チームは全体として分析部門を持ち、それは 2 つの側面の間で一種の戦争 (ダジャレ) になっています。 データオタク vs. オールドスクール・ホッケー。
Understanding NHL Analytics
私が最初に NHL 解析を始めようと思ったとき、最も難しかったのは、統計の意味だけでなく、統計の「良い」バージョンとは何かを理解するのに役立つリソースを見つけることでした。 1 シーズンで 30 得点することが良いシーズンであることは比較的よく知られていますが、コルシや期待されるゴールという点では何が良いのでしょうか。
「高度な統計」という言葉は、しばしば誤解を招きやすい言葉です。 というのも、一般的に語られる統計の多くは、その根底が極めて単純なものだからです。 その時々に文脈の複雑な見方や、大きな計算がありますが、基本的な統計はそれほど「高度」ではありません。
内容に入る前にもう一つ前置き：これらの数字の大部分はNHLの5対5を測定するためのものです。 パワープレーやペナルティキルの話をするときは、別の獣になります。
Corsi
Corsiとは何ですか？ これはおそらくNHLのアドバンスドスタッツに言及する際に最もよく耳にする統計です。 最も基本的な言葉で要約すると、それはチャンスの数を測定しているのです。 Corsiはゴール前ショット、ワイドショット、ブロックショットを測定します。 そのため、従来の「ゴール前ショット」の数よりも、ゲーム全体の大きなイメージを描く傾向があります。
Corsi for (CF) と Corsi against (CA) の両方があります。 このため、Corsiは差分（C±またはC+/-）として、またはパーセント（CF%）として示すことができます。 その中で、コルシを表現する最も一般的な使い方は、CF%によるものです。 これは最もシンプルで、生のCorsi forやCorsi againstを見るのとは異なる文脈で理解することができます。 Individual Corsi (iCF)も計算可能なスタッツです。 これは、一人のプレーヤーがどれだけのシュートアテンプトを行ったかを知ることができます。 しかし、この文脈でのCorsiはほとんど使われません。
さて、この統計を見るとき、何を見るべきでしょうか？ 伝統的に、50％以上のものは良好とみなされます。 しかし、これは大目に見てください。 これは、大きな作品群に対して見るべき閾値です。 1試合において、47%と51%の差で「この選手は良い試合だった、この選手は悪い試合だった」と言うべきではありません。 たった1試合の文脈では、この両選手は中堅どころと見なすことができる。 しかし、このような場合、「この選手は良い試合だった」「この選手は悪い試合だった」というような使い方はできません。 しかし、この統計ではブロックされたシュートはカウントされません。ゴール上のシュートと幅の広いシュートを含むだけで、ブロックされたシュートが意図的であり、監督のシステムの一部である可能性があるという考えを信用させます。 Corsiの考え方の多くは、Fenwickに当てはまります。
Relative to Team
Corsi と Fenwick の両方は、チームの残りの部分と相対的に描かれることができます。 チームメイトと比較して、プレイヤーがどのようにプレーをドライブしているかを見る、わりとシンプルな方法だ。 これは、プレーヤーのオンアイスでのコルシ率を取り、そのプレーヤーが氷上にいない場合のチームのコルシ率を引くことによって測定されます。
例えば、Natural Stat Trick ラインツールを見て、カロライナハリケーンズが氷上にジョーダンスタールなしで 53.48% の CF% を持っていることを見ることができます。 スタールが氷の上にいる場合、ハリケーンズは56.35%のCF%を持っていました。 これは、スタールの相対的なCF％が2.87であることを意味します。 この値は、選手のCF%がチームより低い場合、マイナスとして表すこともできます。 同じ式がFenwick.
PDO
*注、PDOは何かの頭字語ではありません。 それは単にPDO.*
PDOは奇妙な統計であり、実際にはそれほど頻繁に使用されていませんが、その目的は、ホッケーで「運」を測定することである。 その計算は、単にチームや選手の運を測定することです。 単純にチームのセーブ率にシュート率を足したものです。 個々の選手のPDOの面では、我々は、氷上の撮影率とセーブ率を見てください。
PDOの背後にある考え方は、チームや選手は、通常、100の合計を平均化することです。しかし、PDOの問題は、104.8で終わった2017-18年のAuston Matthewsのような平均以上のチームや選手が、予想される100.0よりも高くなると予想されることである。 このように、PDOはチームや選手にとって、より高いスキルを持つ選手がいるため、より高いシュート率やセーブ率が期待され、このスタッツが不足するところです。
Zone Starts
Zone Startは、選手がディフェンスゾーンに対してオフェンスゾーンで何シフト開始したか評価します。 これは、使用状況のコンテキストとそれがどのようにプレイヤーに影響を与えるかを見るために使用することができます。 例えば、より頻繁にオフェンシブゾーンで開始するプレイヤーは、Corsiのような統計でより高い数字を持つことが期待されます。 これの逆もまた真なりです。 これらの測定の多くは全体像を示していませんが、Evolving Hockeyはオンザフライゾーンの使用率とともにこれを追跡するようになりました。 これは、以前よりも完全な画像をキャプチャします。
次回は、NHLアナリティクスを理解する。 このような場合、「曖昧」な表現になりがちです。
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