[討論] 球員進攻選擇跟獲得罰球數的相關性
→ ratzeial: 那你要不要順便看一下場均罰球高的球員出手距離跟罰球，跟你的公式有沒有match?
問得好！
最喜歡這種想要進行學（筆）術（戰）交流的朋友了！
我們先不要把範圍限縮在場均高罰球次數的球員上，我首先比較好奇的是這個「出手距離跟獲得罰球」的相關性，如果再細分到一個一個球員上，會不會也成立呢？
首先，如果是用所有球員（我們算有出賽超過20場的）例行賽的數據去比較，那會長這樣：
https://i.imgur.com/21BoZjf.png
欸怎麼變正相關？因為會有一堆低出手數低罰球數的球員堆在左下角那邊，整個分析就沒意義了。
所以找出「場均出手多少次以上的球員才是有參考價值的樣本」就很重要了。
這邊歡迎各位版友提出更好的方法，我自己是用了帕雷托法則（就是鼎鼎大名的80/20法則）去做假設。
為了讓文理組都不得罪，這邊解釋一下80/20法則。大致上的意思是說80%的結果，都是源自 20% 的成因。
換句話說，小比例的原因就能帶來結果帶來巨大的影響。比如公司80%的營收大多來自前20%的客戶、國家80%的GDP來自前20%的企業等等。
上NBA版還能學統計學，想不到吧。
回到主題，NBA的出手次數雖然沒有集中到80/20，但70/30卻是有的。
本季例行賽，NBA官網登錄539名球員，全聯盟出手了217220次。
而出手次數前30%的球員（前162名）的加總出手數是142926次，佔了全NBA的出手數的66%。
所以拿出手次數前30%的球員作為樣本，來比較「球員出手距離跟獲得罰球數量」的相關性，應該很有代表意義了吧：
https://i.imgur.com/HeDrGir.png
嗯…還是正相關，我想了一下，發現我忽略了一個簡單的事實：
「越常出手的球員，本來就越容易有罰球啊。」
所以我再用這前30%的球員資料比較了場均出手數跟罰球數的關係：
https://i.imgur.com/peXXGwp.png
但仔細觀察圖表之後，發現隨著出手次數的增加，資料點開始逐漸發散，尤其以出手數15次附近為分水嶺。
場均出手15次以上的「罰球數跟出手次數」相關性減弱了。代表有其他的變數在影響這個相關性。
那我們把場均出手15次以上的數據（其實是14.7次以上因為我想把Poole也擺進來XD）拿來比較，於是就得到了這張圖：
https://i.imgur.com/NiJvay2.png
能場均出手14.7次以上，應該可以說是各隊主力球員（共58位），大家應該都認得就加了名字上去。
順手標了幾個大家會感興趣的球員給大家當吵架素材，請珍惜帳號。
所以分析完數據之後下個結論：
1. 出手次數越多，就越有拿到罰球的機會（廢話
2. 球隊「主力球員」的攻擊選擇，則會受到出手距離的影響。出手距離越遠，得到的罰球數越少。
有不少推文有提到相關係數太低的問題，的確這篇拿來當論文應該會被教授洗臉洗到翻過去。
與罰球多寡有相關性的變數應該非常多，之後有空的話打算再抓多點數據做多變量分析。
這篇就當拋一個想法給大家討論，研究方式不嚴謹請見諒。
也附上這篇跟上一篇回歸線公式的比較：
上一篇回歸線：
https://i.imgur.com/IjizhdM.png
這一篇回歸線：
https://i.imgur.com/TIc7CZx.png
上一篇推文有人說要附上P value證明顯著性，好啦都來啦：
https://i.imgur.com/XD5l4jZ.png
最後應你要求，「順便看一下場均罰球高的球員出手距離跟罰球，跟你的公式有沒有match?」
我就抓場均最高的10位球員，自己看：
https://i.imgur.com/kLnrWhu.png
商科算文組的話我文理組都待過啦。大家聊球就好。不要亂開戰場：）
以上一點小分享，感謝大家。有看到推文說想看太陽46罰的分析，要是最後西決湖人打太陽我就做XD
數據都這裡抓的，有興趣歡迎各位多多利用[Teams Traditional | Stats | NBA.com](https://www.nba.com/stats/teams/traditional?SeasonType=Regular+Season)
--
太神啦...
有些球員是投很多中距離，有些是切入+外線
單純用出手距離來看，似乎不太精確?
其實有太多因素影響罰球
球員會不會惡意萊犯規 和團隊是否為加分狀態
或許該用三種出手距離各自取得的罰球數來判斷球商
怎麼不把罰球數/出手數
不用理那個人浪費自己時間其實
他還能回你嗎 沒被水桶也太瞎
我大半夜看版不是為了看到統計課本的QAQ
弱弱問,戰場是哪篇阿
未看先推 戰起來戰起來
太神啦看NBA版學統計
勇湖G2快開打了 這裡還在打G1 OT5 777777
以後一定要讓孩子好好讀書再去網路筆戰
推統計學
推統計
Y軸放罰球數/出手數 X軸放出手距離加權
推 戰場在前面同一個作者 跳投大隊vs切入大隊那篇
推
推統計，比起只會留言跳針球商罰球好多了=_=
超屌欸 課文應該寫這個有趣多了
他的前提是"場均罰球高的球員"
MVP的球商好高
所以圖表裡不能列入場均低於大約3~4次的
你做的應該叫"出手數高的球員 出手距離跟罰球關係"
而不是"場均罰球高的球員 出手距離跟罰球關係"
G1 OT打不完呀
你好像有點刻意繞一圈用出手數高 罰球數高的"相關"
去把這兩個前提直接替代掉
你要有你自己的篩選標準可以 不過跟別人問的就有差
用腳想也知道有相關 重點是有沒有合理 公平吹判每個
play
異
場均罰球數低於3.5/4/4.5的拿掉 看看趨勢線如何
後來看到你在結論完以後補充地方才做 後面那圖可以
不過抓到TOP10 7.9罰 有點標準太高 多幾個篩選門檻
不如抓個5 剛好有Curry Poole 比較多人想看
幫結論：nba捧77買飯 鉛筆罰球賺分洗到MVP
結論，普爾今年領多少？
線上面那票領多少？
最靠近普爾那個是不是欠噴？
不用浪費時間理某小丑欸
推 其實我建議把 場均罰球次數/場均出手次數 當作
罰球比例 去和出手平均距離算相關性
精確地說是 (罰球+出手次數)/出手次數 因為會獲得
罰球那幾乎都是有要出手被犯掉
不過還有and 1跟三分罰球的問題...其實場均罰球次數
還真不好精算
簡單的事實 本來就不用理那個悲憤宅 超逗
請問龜龜在哪QQ
推 比什麼感覺文好太多了....
好猛…
出手距離越近 防守球員越多 被犯規機會越高
不想做就直說 大腸已經555
結論就是勇士罰球少到靠北不是？
太神啦 大數據分析
自己也是統計背景推一下。我對紀錄的記錄方式不太
熟，想問出手距離是不是只計算成功出手的球？如果
獲得罰球的回合沒有算出手的話，這裡也許有一點樣
本選擇的偏誤在（雖然影響可能不會太多）。如果有
獲得罰球該次的出手距離，也許可以嘗試用距離解釋
獲得罰球與否試試看。
Curry出手距離遠 防守球員有比較少嗎？XD
推
所以結論是什麼？
掩護後三分出手 不就是抓瞬間空檔嘛 要什麼罰球
圓柱體?
結論就是沒有結論，數據太離散
我知道basketballstate 可以抓到 出手形態，可以以
出手形態為主做分析 可能比出手距離有用
還可以加入柴犬的影響（每個柴犬整場比賽吹罰的數
量與平均吹罰的偏離正負差）
不要不要 我現在就想看太陽46罰
阿銀是有可能把柴犬亂吹數據化嘛 他不是不想公開
有解決內生問題給推
聽君一席話，如同一席話～
相關係數0.1 就不要用統計學觀點了
很明顯不是這兩個變因在決定
推
好了啦老哥
專業推
推上面 R平方0.1這篇直接end
認真！專業 ！
推大大分析，但怕有人看不懂只想吵XD
做出來結論跟想像不一樣就猛篩樣本數，那就不叫統計
欸
不是 統計內容跟結論對不起來呀
就是一路解釋到自己要的結果
相關係數只有0.1的統計結果可以說一點意義都沒有吧
…前面一堆推的可以說一下你們看懂了啥嗎
推 但一大早起來看這個應該沒人看的下去
你的相關係數0.1太低，表示兩個變數是低度線性相關
，另外xy的比例差異過大，導致你覺得線畫起來很有
相關，實際上兩個軸的scale拉到一樣的話，回歸線應
該幾乎是水平線了
受教了，沒有考慮到XY軸Scale的問題，所以圖誤導性太強了。我補個內文
R方0.1連社科院的論文都不會過啦XD
你商科484沒修過統計 補噓
刪文算了～ 獻醜而已～
BioJacob : 推大大分析，但怕有人看不懂只想吵XD
這個就是看不懂相關係數0.1的人吧
有p先給推 但R沒有0.995的話...
這幾篇知識含量有點高餒
出手距離/進攻方式 是兩馬子事 硬要綁在一起
攻擊籃框 容易獲得罰球 這基本常識
你要硬把出手距離拉近來講
就莫名其妙而已
最蠢就是那球星去套
每個球星有不同的攻擊方式
硬要抓球星來完美你的說法
給牡蠣
你怎麼不去查，發生犯規的區域在那邊最多？
硬要套欸～ 笑死～
你可以參考一下那些做進階數據的怎麼做
通常是分切入跳投去看，參考人家已經有的作法
可以少很多冤枉路
不是單純的用距離
他這麼認真, 怎麼噓的這麼兇, 這要給鼓勵阿!!
這種大學基礎統計學的回歸章節功課，圖跟數據解釋
成這樣，要怎麼給推？
有做功課就給推了~ 不滿意可以另闢新文推翻他阿
你要國中小看懂這個太強人所難了吧
確實 國中小看圖多就推了 根本沒在管你推導過程、相
關係數跟結論的關係
推文不就說了，結論的正相關（出手距離、罰球數）
數據的相關係數只有0.1，表示低度線性相關，至於圖
為什麼看起來正相關是因為xy 軸的scale 差異過大，
如果調整scale,圖看起來應該會接近水平線，就不會
覺得很正相關了
來來來 你各位專業的學碩博 生一篇讓我增長見聞
我還正好真的是統計碩士呢，已經回覆的推文我想不
必再爭論下去，原po 也已經知道自己的結論過於粗糙
，等看看他修正後的文再說吧
看完就覺得難怪我薪水漲很慢QQ
結果兩天過去了 也只有原po在分析
老哥辛苦了==
樣本數篩成這樣結果相關.1老實說啥都沒證明到……
因為認真的誤導沒什麼好推的 這麼愛看認真製圖
外面有很多地方都有在做這種製圖工程 專門把數據弄
好猛
得好像很顯著一樣 是哪些我就不說了
座標軸比例就一個最基本的玩法
或是改變座標軸起點 讓只差平移的看起來像倍數差的
如果是在這種地方認真 不值得給予掌聲吧(非指本文)
嗯，看不懂。有沒有大神認真解釋一下這篇的名詞跟
重點QQ
反駁的要不要把你想要的條件直接用數據算出來
起碼人家有算出東西給你看，別又在那憑感覺在討論
統計數據圖表不是已經說明原po 解釋的問題點了，哪
裡看不懂？
上面講的製圖工程哈哈哈
上面提scale的論述，我認為也是錯誤的，因為XY軸的
單位根本不一樣，就沒有所謂哪一種scale才是正確的
畫法，還是要回到回歸分析本身來評判解釋力夠不夠、
相關性高不高
上面講的應該是同樣的數據 分不同的球員群體(CFG)
圖的長寬就不一樣 顯得好像某球員特別離群
不是單純的xy長度比
你都知道scale 單位不一樣，不就是我說的不能直接
畫出來看起來是正的斜率就說正相關嗎？哪裡論述有
問題
你用錯誤的論述去批評另一個錯誤的論述，就會變成一
個無毫意義的討論
笑了，我說原po沒考慮到兩軸的scale不一樣，所以畫
出來的圖才會像是很有正相關的回歸線，如果兩軸調
整，可能就不會覺得很有正相關，這句話根本跟你說
的單位毫無關係
btw,通常這種scale 差異過大的狀況，會透過標準化
等方式來讓不同單位的資料可以盡量的比較，所以也
不是沒有方法可以來觀察
邏輯、條件都合理～給推
爆
Re: [情報] 本季禁區，25呎外，投籃被犯，and 1Ahoy，是我，我沖矢昴啦 科迷也是我的專長之一 ※ 引述《terryyang214 (terry)》之銘言： : 先說抱歉我一開始沒有注意到我貼的shooting foul freq% : 是只有transiton![Re: [情報] 本季禁區，25呎外，投籃被犯，and 1](https://i.imgur.com/ED3iwBOb.jpg "Re: [情報] 本季禁區，25呎外，投籃被犯，and 1")
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X
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