Analisi degli scout di basket mediante concetti di statistica

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
- le Medie la Moda la Mediana
Advertisements

Le distribuzioni di probabilità continue
LA VARIABILITA’ IV lezione di Statistica Medica.
Parametri dinteresse IUT Nice – Côte dAzur Département STID 6 Janvier 2006 Sondages Corso di campionamento.
Variabili casuali a più dimensioni
Inferenza Statistica Le componenti teoriche dell’Inferenza Statistica sono: la teoria dei campioni la teoria della probabilità la teoria della stima dei.
Sintesi dei dati La sintesi dei dati comporta una perdita di informazioni, deve quindi essere privilegiato l’indice di sintesi che minimizza la perdita.
Lez. 3 - Gli Indici di VARIABILITA’
Definizioni Chiamiamo esperimento aleatorio ogni fenomeno del mondo reale alle cui manifestazioni può essere associata una situazione di incertezza. Esempi:
Elementi di statistica Elementi di statistica M. Dreucci Masterclasses LNF Elementi di statistica M. Dreucci.
Progetto Pilota 2 Lettura e interpretazione dei risultati
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°5
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°6.
Cap. 4 Distribuzioni di frequenza, tabelle e grafici Cioè come si sfruttano i dati grezzi, perché è da qui che inizia l’analisi statistica.
III. Valutazione. La valutazione si avvale di quanto ci dicono gli indicatori e della correlazione fra essi, allo scopo di ricavarne suggerimenti di carattere.
Inferenza statistica per un singolo campione
INFERENZA NEL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA (parte 1)
La distribuzione del reddito
Gli Indici di Produttività di Divisia
La distribuzione normale e normale standardizzata
DIFFERENZA TRA LE MEDIE
COSA VUOL DIRE FARE STATISTICA
Matematica e statistica Versione didascalica: parte 8 Sito web del corso Docente: Prof. Sergio Invernizzi, Università di Trieste
Introduzione alla fisica
Corso di biomatematica lezione 6: la funzione c2
STATISTICA a.a PARAMETRO t DI STUDENT
La Rappresentazione cartografica
COSTRUIRE E VALUTARE UN PROGETTO DI ORIENTAMENTO
Misurazione Le osservazioni si esprimono in forma di misurazioni
Lezione 4 Probabilità.
LA DIFESA Prof MORETTI Maurizio.
SNV a.s Servizio di valutazione del sistema dellistruzione Incontro provinciale di coordinamento organizzativo a cura del CSA di Treviso Novembre.
Nicola Paparella, Università degli Studi, Lecce, aprile 2006 Pedagogia sperimentale Note ed appunti Corso di base / 5
2010 Variazioni alle Regole Valide dal 1°settembre, 2010
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°3 Le distribuzioni di frequenza e le misure di sintesi univariate.
Fondamenti di informatica
Introduzione Statistica descrittiva Si occupa dellanalisi dei dati osservati. Si basa su indicatori statistici (di posizione, di variazione, di concentrazione,
I principali tipi di grafici
La ricerca delle relazioni tra fenomeni
Unità 6 Test parametrici e non parametrici Test per la verifica della normalità Funzione di ripartizione.
Unità 7 Test parametrici ☐ Test t di Student ☐ Analisi della varianza ad una via ☐ Confronti multipli.
Unità 2 Distribuzioni di probabilità Misure di localizzazione Misure di variabilità Asimmetria e curtosi.
Errori casuali Si dicono casuali tutti quegli errori che possono avvenire, con la stessa probabilità, sia in difetto che in eccesso. Data questa caratteristica,
Errori casuali Si dicono casuali tutti quegli errori che possono avvenire, con la stessa probabilità, sia in difetto che in eccesso. Data questa caratteristica,
Corso per docenti di educazione fisica Torino 2003
Sintesi della lezione Il concetto di variabilità Campo di variazione Differenza interquartile La varianza La deviazione standard Scostamenti medi VARIABILITA’
Lez. 3 - Gli Indici di VARIABILITA’
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°5 Analisi Bivariata I° Parte.
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°4
Gli indici di dispersione
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°3.
COSA VUOL DIRE FARE STATISTICA
Lezione B.10 Regressione e inferenza: il modello lineare
Un insieme limitato di misure permette di calcolare soltanto i valori di media e deviazione standard del campione, ed s. E’ però possibile valutare.
Corso di Analisi Statistica per le Imprese
Strumenti statistici in Excell
Martina Serafini Martina Prandi
Misura di una quantità fisica
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°5.
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°5.
Elaborazione statistica di dati
ANALISI E INTERPRETAZIONE DATI
STATISTICHE DESCRITTIVE
TRATTAMENTO STATISTICO DEI DATI ANALITICI
STATISTICA P IA F ONDAZIONE DI C ULTO E R ELIGIONE C ARD. G. P ANICO Azienda Ospedaliera CORSO DI LAUREA IN INFERMIERISTICA Sr. Margherita Bramato.
La covarianza.
Operazioni di campionamento CAMPIONAMENTO Tutte le operazioni effettuate per ottenere informazioni sul sito /area da monitorare (a parte quelle di analisi)
L’analisi di regressione e correlazione Prof. Luigi Piemontese.
Statistica : scienza che ha come fine lo studio quantitativo e qualitativo di un “collettivo”. L’etimologia della parola pare derivi dal vocabolo “stato”e.
Gli Indici di VARIABILITA’
Transcript della presentazione:

Analisi degli scout di basket mediante concetti di statistica Tiziano Boldini 14.12.2005

Premessa alla presentazione La presentazione illustra le caratteristiche generali di analisi di scout di basket basate su alcuni semplici concetti di statistica, in particolari quelli riferiti a media e deviazione standard per le distribuzioni cosiddette gaussiane Lo scopo di questa proposta è di evidenziare Parametri di riferimento per le prestazioni di squadra e individuali basati sui risultati complessivi Prestazioni individuali largamente positive e negative rispetto alle caratteristiche rilevate sulla squadra nelle precedenti partite Prestazioni individuali largamente positive e negative rispetto alle caratteristiche rilevate sul singolo nelle sue precedenti partite Tendenze in atto, sia a livello di squadra e sia a livello di singolo Questo metodo, utilizzato su più squadre omogenee, può essere di ausilio per analisi comparative tra squadre e giocatori anche di squadre diverse TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Esempi di distribuzione gaussiana Illustriamo ciò a partire da un esempio "familiare". Sotto sono raffigurati gli istogrammi di distribuzione delle altezze e dei pesi rilevate alle visite di leva per la Marina Militare del 1997 (primi scaglioni); si tratta di circa 4 mila maschi italiani ventenni. Dalla forma caratteristica del disegno la distribuzione viene anche detta campana di Gauss. TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Analisi avanzata di uno scout di basket V2 Premessa (continua) I passi per realizzare i precedenti obiettivi sono: Raccolta sistematica dei classici aspetti rilevanti di un incontro di basket Determinazione di media e deviazione standard (quanto sono disperse le singole misurazioni di un fenomeno rispetto alla media). Maggiore la deviazione standard più schiacciata e più larga la campana di distribuzione dei fenomeni osservati (vedi gaussiana dell’esempio) Calcolo del 15-esimo e 85-esimo percentile di squadra (ossia il valore che riparte il 15% peggiore dei risultati dai migliori 85% - per il 15-esimo – e analogamente per l’85-esimo) Utilizzo dei due percentili per evidenziare risultati individuali largamente inferiori (il 15-esimo, in giallo) o largamente superiori alla media (l’85-esimo, in verde) Analogamente per l’analisi rispetto alle proprie performance, sia di squadra e sia di giocatore In corso d’anno la valutazione delle prestazioni può cambiare. A esempio, se una prestazione del 50% nel tiro da 2 era valutata a inizio di stagione come eccellente perché l’85-esimo percentile era pari al 48%, in corso d’anno, se le prestazioni migliorano e l’85-esimo percentile sale al 54% allora, ex-post, la percentuale di 50% verrà considerata media TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Dati specifici di un incontro Il foglio che segue esprime i dati un incontro e offre un primo livello di analisi A esempio in questo primo report sono indicati i totali di squadra, le percentuali di tiro individuali e di squadra e altre importanti caratteristiche del gioco. TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Dati specifici di un incontro TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Totali di tutte le partite giocate alla data Il foglio che segue contiene i valori complessivi di tutte le partite mantenute nell’archivio a partire da una certa data. Può consentire analisi per totali. A esempio chi ha preso più rimbalzi in assoluto, chi ha perso più palle e chi ha realizzato il maggior numero di punti. Se abbinato al tempo reale di presenza in campo potrebbe dare indicazioni utili sul rendimento dei singoli giocatori. TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Totali di tutte le partite giocate alla data TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Medie e distribuzioni dei valori individuali Il foglio che segue contiene le medie individuali per i vari aspetti osservati In cima al foglio sono indicati, come ricavati dall’insieme delle osservazioni, i valori di riferimento. In particolare: Media Deviazione standard Indice di concentrazione calcolato come differenza tra media e deviazione standard riferita in percentuale alla media 15-esimo percentile approssimato come media meno deviazione standard 85-esimo percentile approssimato come media più deviazione standard Teoria di statistica: nel caso di distribuzioni gaussiane, come quelle che noi osserviamo, tra media meno deviazione standard e media più deviazione standard è contenuto il 68% circa delle osservazioni. Da questo assunto è possibile approssimare il 16-esimo e 84-esimo percentile che, per maggiore chiarezza, vengono indicati come 15-esimo e 85-esimo. TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Medie e distribuzioni dei valori individuali TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Analisi dell’incontro mediante distribuzioni Il foglio che segue, ricalcolati i valori caratteristici di media e distribuzione di performance della squadra alla data, consente di tornare ad analizzare i valori della singola partita in modo più approfondito. I valori di media e varianza ricavati da tutti gli incontri sono utilizzati per definire il 15-esimo e l’85-esimo percentile e mediante questi si possono evidenziare i risultati eccellenti in verde e quelli insufficienti in giallo. Come detto sono evidenziate in questo modo le performance molto inferiori e molto superiori alla media di tutta la squadra fin qui osservata. TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Dati specifici di un incontro senza evidenze TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Analisi dell’incontro con evidenze TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Analisi individuale rispetto ai propri risultati Il foglio che segue, calcolati i valori caratteristici di media e distribuzione di performance riferiti a ciascun giocatore, consente di tornare ad analizzare i valori della singola partita riportandosi ai soli risultati individuali di ogni giocatore. I valori di media e varianza ricavati da tutti gli incontri di ogni giocatore sono utilizzati per definire gli specifici 15-esimo e l’85-esimo percentile e mediante questi si possono evidenziare i risultati eccellenti in verde e quelli insufficienti in giallo. Come detto sono evidenziate in questo modo le performance individuali molto inferiori e molto superiori alla media fin qui osservata di ciascun giocatore. Per comprendere meglio il significato di questa analisi si evidenzia, a esempio, che uno stesso numero di tiri centrati da 2, cinque centri, per due giocatori è fatto risaltare come risultato insufficiente, giallo, mentre, per un altro giocatore, esso è indicato come eccellente, verde. Un quarto giocatore con 5 centri rientra invece nella sua norma. Analogamente per le percentuali di tiro da 2 pari al 33% in certi casi sono rilevate come gialle, insufficienti, e in altri casi bianche, nella norma. TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Analisi individuale rispetto ai propri risultati TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Riepilogo di tutti gli incontri Il foglio che segue, infine, consente l’analisi sintetica di ogni incontro effettuato. Sono evidenziati con colore due caratteristiche: media e il cosiddetto indice di concentrazione, ossia il rapporto tra 15-esimo percentile e media; più vicino a 100% è l’indice maggiore la concentrazione sulla media dei risultati osservati. E’ un modo empirico per confrontare la larghezza della campana di distribuzione. Chiave di lettura combinata Media e Indice di concentrazione verde-verde: risultato di squadra superiore al solito e risultati individuali più omogenei, ossia i giocatori entrati si sono maggiormente concentrati su valori superiori. giallo-verde: risultato di squadra inferiore al solito ma risultati individuali più omogenei del solito. verde-giallo: risultato di squadra superiore al solito e risultati individuali meno omogenei del solito (solo alcuni hanno giocato molto bene). Sì è fatto meglio del solito ma il divario di performance tra i singoli è più ampio del solito. giallo-giallo: risultato di squadra inferiore al solito e risultati individuali meno omogenei del solito (maggior divario tra chi ha giocato male e chi bene). TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Riepilogo di tutti gli incontri TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Indicatori di performance considerati Fin qui si sono analizzati distintamente i vari aspetti caratteristici del gioco del basket; quanti tiri da 2 realizzati, percentuali di tiro libero, rimbalzi, palle perse, etc. E’ però opportuno pervenire a qualcosa che rappresenti più semplicemente le performance di squadra e individuali Tra i numerosi indicatori disponibili sono stati approfonditi i seguenti: Valutazione di Lega Coefficiente di Efficacia Offensiva o Offensive Efficiency Rating (OER) Value Index Rating (VIR) Per una trattazione generale degli indicatori statistici in uso nel gioco del basket si consiglia il seguente documento: http://www.allenatori.fip.it/upload/Statistica%20&%20pallacanestro.pdf TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Analisi avanzata di uno scout di basket V2 Valutazione di Lega Valutazione di Lega = (TL+) - (TL-) + [(T2+) * 2 - (T2-)] + [(T3+) * 3) - (T3-)] + PR - PP + RO + RD + AS - FF + FS + SD – SS TL+: tiri liberi realizzati (analogo da 2 e 3) TL-: tiri liberi sbagliati (analogo da 2 e 3) PR/PP: palle recuperate/perse RO/RD: rimbalzi in attacco/difesa AS: assist FF/FS: falli fatti/falli subiti SD/SS: stoppate date/subite TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Coefficiente di Efficacia Offensiva (OER) Coefficiente di Efficacia Offensiva o Offensive Efficiency Rating (OER) = Punti realizzati / (T2 + T3 + (TL/2) + PP) TL: tiri liberi tentati T2: tiri da 2 tentati T3: tiri da 3 tentati PP: palle perse Da un punto di vista offensivo una squadra dovrà cercare di avere un OER uguale o superiore a 1. Di converso, dal punto di vista difensivo, sarà importante concedere agli avversari un OER inferiore a 1. Un modo semplice per valutare il Defensive Efficiency Rating è questo: DER = 1 - OER avversari TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Value Index Rating (VIR) Il Value Index Rating (VIR) è affine alla valutazione di Lega ma introduce l’aspetto fondamentale del tempo impiegato per realizzarlo Value Index Rating (VIR) = [(Punti fatti + AS * 1,5 + PR + SD * 0,75 + RO * 1,25 + RD * 0,75 + T3+/2 + FS/2 - FF/2 - ((T3-) + (T2-)) * 0,75 - PP - (TL-)/2) / Minuti giocati]. AS: assist PR: palle recuperate SD: stoppate date RO/RD: rimbalzi attacco/difesa FS/FF: falli subiti/fatti PP: palle perse TL-: tiri liberi sbagliati (analogo da 2 e 3) Questo indicatore introduce una normalizzazione importante, consentendo così di valutare le performance indipendentemente dal tempo individuale giocato Ogni giocatore, che giochi un minuto o tutta la partita, può comprendere il proprio contributo al risultato della squadra mediante questo indicatore TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Valutazioni con evidenza rispetto alla squadra TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Valutazioni con evidenza rispetto al giocatore TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Valutazioni medie ed evidenza rispetto a squadra TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Riepilogo valutazioni Risultato eccellente sia come media VIR (0,80) e sia come concentrazione di squadra (24%). Questi due dati sono, in pratica, la “bottom line” di una partita. TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Sintesi della presentazione Il metodo illustrato si basa su raccolta e analisi degli aspetti rilevanti del gioco del basket Le analisi realizzate consentono di evidenziare: Risultati eccellenti, insufficienti e nella norma di ciascun giocatore rispetto ai risultati realizzati fino a quel momento: Dalla squadra Dal giocatore stesso Risultati eccellenti, insufficienti e nella norma della squadra rispetto ai propri risultati Lo scopo di tali analisi è di offrire: Ai tecnici un sussidio basato su un metodo quantitativo per far risaltare: Le caratteristiche individuali e di squadra su cui lavorare (insufficienza) e da valorizzare (eccellenza) Le tendenze generali (miglioramento o peggioramento) di squadra e giocatori Il grado di costanza delle prestazioni (livello di affidabilità di squadra e giocatori) Ai giocatori uno strumento essenziale di coinvolgimento, motivazione e comprensione nel processo di miglioramento individuale TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2

Analisi avanzata di uno scout di basket V2 Credits Gli esempi precedenti sono riferiti alle prime partite della squadra APG BEARS Mestre Under 13 “B”, diretta da Davide Toffanin e impegnata nel campionato provinciale 2005-06 di Venezia, girone C Gli score sono raccolti da Andrea Berlendis con il supporto di Guglielmo Feliziani e Alberto Scremin per i “minutaggi” Per ulteriori informazioni e richiesta di materiale scrivere a: Tiziano.Boldini@gmx.at TBoldini@gmx.at - 14.12.2005 Analisi avanzata di uno scout di basket V2