极速体育看球头条揭秘新秀球员大学哪些数据能够在NBA兑现

揭秘新秀球员大学哪些数据能够在NBA兑现

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发布时间: 2018-07-15 01:30:07 来源:  看球直播  

  “有传言称孟菲斯灰熊队正在考虑交易第4顺位来清除掉钱德勒-帕森斯的合同,同样丹佛掘金队也在考虑用第14顺位去清除掉肯尼斯-法里德。通常认为(清除垃圾合同)交易第4顺位的选秀权代价太大,而交易第14顺位则是合理的。你有办法量化一支球队薪金空间和他们获得的选秀权之间的关系吗?”

  在接下来的两个赛季中,我预计帕森斯在场上的贡献值约400万美元,而他的薪水将超过4900万美元。 因此,帕森斯合同的净负值为-4500万美元。

  由于当前新的劳资条款增加了首轮选秀们的收入,选秀权的财务价值已不如几年前那么高。 今年的状元签倘若估计为810万美元,则比两年前本西蒙斯的年薪高出近40%(590万美元)。

  结果使用我的方法,4号秀的净值为1900万美元,远不足以匹配帕森斯合同的净负值。

  孟菲斯甚至可以同意接受另一个净负值的球员来解决问题。 例如,韦斯利马修斯(净负值1600万美元)去换帕森斯加4号秀,这对于独行侠来说是不错的运作。又或者如果灰熊队想要向下交易,帕森斯加上4号秀换取魔术队的比永博加乔纳森-西蒙斯和6号秀,这对灰熊来说是合理的选择。

  法里德薪水较低仅1380万美元,净负值没有帕森斯那么大,预计也有900万美元的净负值。而第14号秀(1150万美元)比他更有价值,所以掘金队可以合理地期望在交易中得到些别的东西(比如说,加一个二轮选秀权)。

  我的同事Ben Z说:“我对凯文-胡尔特(今年第十九顺位)近期去炒作他的人感到困惑。他看起来已经定性为射手了,但他只是联盟平均水平的罚球手(去年99次罚球命中率75.8%), 在评估职业选手未来的外线投篮水平时,罚球命中率难道不是一个强有力的预测指标嘛?有没有平均线左右的罚球手最终成为NBA最佳三分射手?

  当然!迈克-米勒也许是最好的例子。 他在佛罗里达的罚球命中率只有72%,并且大学的三分球命中率也并不高仅35%,但在三分球命中数和三分命中率方面NBA历史上排到了前25名。布兰登拉什在堪萨斯大学也仅73%的罚球命中率,但在NBA三分球命中率也超过40%,马特邦纳也是如此,他在佛罗里达大学罚球命中率为74%。

  虽然罚球命中率是NBA三分命中率重要的参考指标,这个指标甚至比NCAA三分命中率还要准确,但我用NBA三分命中率的回归分析仍显示胡尔特将成长为强大的射手。预计他在NBA三分命中率在乔纳森统计的前100名球员中排名第四:

  虽然这样的方式用于比较新秀彼此的前景会有用处,但值得注意的是,2015年选秀中的新秀们比当时NBA预测的要糟糕得多。 所以不要指望今年新秀会有不少三分命中率超过39%的球员。

  抢断往往是一个很好的指标,但这个指标从大学到NBA都不如盖帽和助攻的延续性,而后者通常表现出最好和最差球员之间差距的完美呈现。

  为了表明这一点,以下是我的新秀预测(基于大学统计数据)以及球员在NBA中实际完成的数据相关性比较,至少包括有500分钟的出场时间或100次出手次数,其中表格中的数字1,则是代表1比1的正比关系,如果数字是0,则没有任何关联。

Block%:盖帽率 OR%:进攻篮板率 Assist%:  助攻率 DR%:  防守篮板率 FT%:罚球命中率 FTA%:造罚球率 Steal%:抢断率 TO%:失误率  2P%:2分命中率 Usage%: 回合占有率 3P%:3分命中率

  Block%:盖帽率 OR%:进攻篮板率 Assist%: 助攻率 DR%: 防守篮板率 FT%:罚球命中率 FTA%:造罚球率 Steal%:抢断率 TO%:失误率 2P%:2分命中率 Usage%: 回合占有率 3P%:3分命中率

  为了进一步比较,我还加入了NBA每年的统计数据查看有无相关性。

  我们发现数据每年之间的稳定程度,会高于球员从大学到职业联赛的稳定程度

  这种方式很明显,回合占有率从NCAA到NBA都是难以预测的。球员的罚球次数、失误率以及三分命中率则仅居其后,考虑到(大学三分线和职业赛程三分线)距离的变化,这是正常的。 盖帽率,助攻率和进攻篮板率这些数据从大学到职业赛场是最能够依靠的数据。

  除了这些统计数据之外,早些时候我还试图通过Hoop-Math和Second Spectrum的数据做一些篮下终结相关的统计。

  不过有关大学球员篮下终结每年之间的数据相关性跟3分球一样难以把控。 有趣的是,从大学到职业球员进步最大的球员中,米切尔和塔图姆终结能力非常突出,这也解释了为什么他们俩远远超出了预期。

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