[翻译团]“好斗值”排名，谁是防守最积极的球员？
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我开发了一个叫做“好斗值”的数据，以此为衡量标准，我们来看看头名和垫底都是谁，以及它和防守贡献值的联系。
作为球迷，我们常常按照自己的标准将球员加以归类，有时无非是老一套的东西，无聊的很，但有时候这种分类就能真正定义一名NBA球员的角色。最常见的一个分类是：防守悍将、防守工兵、蓝领、或者游走于犯规边缘的“恶汉”。
这样一名球员可以有无数多个，但你明白我说的是谁，因为在大多数情况下，仅仅从直观上便能认出这位防守悍将。不过，如果能用某种方法来量化球员的“好斗性”，岂不是更好？
引入“好斗值”数据
还好给我们提供了球员数据统计，包括积极拼抢和跑动速度的数据，我利用这些弄了一个叫“好斗值”的新数据，目的在于衡量一名球员在防守端的“好斗性”，计算公式如下：
好斗值=（破坏对方球权的次数[译注<font size="2" color="#]*0.49）+抢断数+活球争抢[译注2]+造进攻犯规数+防守时的平均跑动速度
[译注1]：指防守球员在对手非投篮时碰到球，如破坏传球，争球等
[译注2]：指球员拼抢一个不属于任何球队的活球，比如争抢地板球
这个公式很简单，只是把各种数据拼凑在一起，但是这里面有一些细微的差别（例如有个0.49的系数），稍后我会给你解释。因为可能涉及专业的角度，你可以先跳过，直接看结果。
我收集了这赛季所有454位NBA球员的抢断、积极拼抢和速度数据。这些都是赛季总和，不是场均或是每分钟的数据。接着我筛选出场均上场时间大于12分钟且出场数大于或等于15场的球员，一共有328名。
我选择的变量当然是：破坏对方球权的次数、抢断数，活球争抢，造犯规数和平均跑动速度。如果我只把这些数据简单的加和，那么数值很大的数据，比如破坏对方球权的次数和抢断数，将会占据主导，数值较小的数据，比如造犯规数和平均跑动速度，对整个结果的影响就很小了。于是我对每个数据进行标准化处理，换言之，对于每个数据点，我都减去该变量的平均值，同时除以其标准差。这样一来，所有的变量都有同一个标准，以“0”为中心排列在两侧。
此外，我觉得“破坏对方球权的次数”需要加权，因为它没有其他数据那么重要。抢断数，活球争抢及造犯规数导致回合的一个改变，而破坏对方球权的次数并不意味着造成对方的失误，因此它们可能比它更加重要。为了找到一个合适的“权重”，我运行了一个简单的线性回归：自变量为破坏对方球权的次数，因变量为抢断数。结果得出一个具有统计意义的系数：0.49。它的意义是：破坏对方的球权每增加一次，抢断数平均增长0.49。我相信这个“权重”足够合理，破坏球权一次基本相当于0.49次抢断。要想真正了解破坏对方球权次数的意义，我们需要更为密集而难获取的数据。我没有对“防守者的平均速度”这一变量进行类似的处理，因为就其他变量而言，它的价值根本无从知晓。
整个过程就是把变量标准化，其次在“破坏对方球权的次数”前乘以0.49，最后将每名球员的数据都套到此公式中，求得“好斗值”。
下表是本赛季“好斗值”排名前20的球员。表格里有很多名字都与预想的一致。不过斯蒂芬-库里“意外地”在这个排行榜上位列第三，要知道他最多被看作是一名平均水准的防守者，主要原因是被认为球风偏软和缺乏运动能力，但是回过头来看看他的数据：活球争抢、抢断数和破坏对方球权的次数分别排在联盟第1、5、7位。
榜单上的另一个亮点是两位大个子德马库斯-考辛斯和格雷格-门罗。尤其是门罗的防守，在整个生涯被人广为诟病，这赛季，他在替补位置表现出色，。可能有人认为篮板是“好斗性”的一部分，对此我表示同意，可如此一来大个子就会称霸榜单了。德马库斯-考辛斯的两项数据——破坏对方球权的次数和造犯规数为他拿到了不少分数，他也自然占据了一席。
如果你很感兴趣，下面有本赛季“好斗值”排名倒数前10位的球员。我认为说这些球员没有投入到防守中是个很正当的，他们的移动不算特别慢，但他们无法触碰到球，不懂得如何制造对手的失误。我真心希望何塞-巴里亚的排名再高点，然而这种老套的想法实在无趣。
我想在“好斗值”数据的基础上更进一步，我便把它除以总上场时间，得到每分钟的“好斗值”数据。因为原始的“好斗值”是以赛季总和为依据，有利于那些拥有更多上场时间的球员。每分钟的“好斗值”消除了这一缺陷，显示出更多积极防守的效率表现。下表是本赛季每分钟“好斗值”排名前20位的球员。除了一些新入围的球员，所得的结果和之前相比基本一样。德安德鲁-利金斯的名字耀眼无比，他位列第二，因为JR-史密斯的受伤，他最近才在骑士的轮换中获得上场时间。此外，托尼-阿伦和TJ-麦康奈尔的入选也在预料之中，他们那强悍的防守可是出了名的。格雷格-门罗一跃至第三，“防守至上”的转变再次得到证实。
对比“好斗值”与防守贡献值
最后，我们把“好斗值”与一个全面评估球员的数据——防守贡献值作一下比较。理想情况下，这两种统计应该是相似的，但并非完全相同。为了找出他们之间的关系，我对好斗值”与防守贡献值进行简单的线性回归分析。结果表明两者的相似度为15%，一个不高不低的数值。另外，在预测防守贡献值的时候，“好斗值”是一个具有统计意义的变量。下面有防守贡献值和“好斗值”的对比图，你可以直观地感受一下，红色的线是最吻合的线。虽然每个点的分布相当零散，但两者之间有明显的正相关关系。结论
显然“好斗值”并不是很完美，然而至少有一点，它是任意数值的随机加和；最重要的是，它给我们提供了一个新鲜的（我希望还是独特的）角度去解读防守。不仅如此，“好斗值”的建立发掘了数据统计的功用，我们不再受制于依靠直观判断的传统思维方式。老实说，我的想法源于浏览之时，我想探索一块未曾涉及的新领域。或许这说明，眼前的数据所呈现的，一是其简单粗暴的一面，另一种则是人们看到的“假数据”，至于真相如何，我也不清楚。
以上数据取自。[ 此帖被寸头三井寿在 21:01修改 ]
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这些回帖亮了
老司机：“斗什么斗，Love and Peace懂吗……”
难得有一个高阶数据是普通球员领跑的...&贝弗利，有一个外号是垃圾狗，不要以为这意思是骂人，贬义。 这个在NBA是正面的形容
他由第二轮打上来就是靠着顽强、敢打敢拼的精神呢...
德克中枪。虽然承认德克防守是越来越赶不上趟了，但作者既然为了更合理，计算了前10名的好斗值每分钟数据，为啥不顺便计算下后10名的呢- - 感觉这样德克还是有机会避免垫底的。嗯，作为一个司机粉，我只能解释到这里了...[ 此帖被寸头三井寿在 16:45修改 ]
有理有据，库里的防守值得更高的评价。受限于身材，他无法做到完整意义上的攻防统治，但是在上赛季他拿到得分王的同时也拿到了抢断王，说明他在防守端也相当尽力，这种态度和决心是其它进攻型后卫需要学学的。他能与被称为“疯狗式防守”的黑贝在一个榜单，也足见他的小身躯蕴含着大能量。
库里和路标的防守一直被低估。
这个数据感觉挺靠谱的
我个人是不喜欢贝弗利这种球员的，跟他打球很容易受伤，昨天跟森林狼的比赛，沙巴兹在快攻扣篮的时候被他推了一下，感觉就很危险。但是他打球真的很拼，很积极，值得尊敬，所以对他的感觉很复杂。。。
垃圾狗，向前冲！窝火最中意的球员，上场就当最后一场来打
黑贝我疯起来连自己人都不放过。。
翻译作品链接:
原文标题: Who Are The Scrappiest Defenders In The NBA?
原文作者: Jonathan Liu
译者: Rayenon
备注: @
看标题就知道有黑贝！如果阿泰年轻10岁这数值也是爆了
翻译作品链接:
原文标题: Who Are The Scrappiest Defenders In The NBA?
原文作者: Jonathan Liu
译者: Rayenon
备注: @
这个数据感觉挺靠谱的
德克中枪。虽然承认德克防守是越来越赶不上趟了，但作者既然为了更合理，计算了前10名的好斗值每分钟数据，为啥不顺便计算下后10名的呢- - 感觉这样德克还是有机会避免垫底的。嗯，作为一个司机粉，我只能解释到这里了...[ 此帖被寸头三井寿在 16:45修改 ]
平均速度的影响好像有点大，抢断造犯规这些用均值好点吧。不过这个想法很新很好，公式可能需要进一步完善。
难得有一个高阶数据是普通球员领跑的...&贝弗利，有一个外号是垃圾狗，不要以为这意思是骂人，贬义。 这个在NBA是正面的形容
他由第二轮打上来就是靠着顽强、敢打敢拼的精神呢...
数据上没有体现的。
我来提名
马特巴恩斯！
看标题就知道有黑贝！如果阿泰年轻10岁这数值也是爆了
引用5楼 @ 发表的:难得有一个高阶数据是普通球员领跑的...&贝弗利，有一个外号是垃圾狗，不要以为这意思是骂人，贬义。 这个在NBA是正面的形容
他由第二轮打上来就是靠着顽强、敢打敢拼的精神呢...印象里很多年前kbc6n台科普过垃圾狗威廉姆斯的含义 大概理解为 看见进攻球员就像狗一样冲上去
引用2楼 @ 发表的:这个数据感觉挺靠谱的看最后的分布，离散挺大的，不是非常准确
库里和路标的防守一直被低估。
老司机倒数啊。。。。。。。。。。
壮哉我大黑贝.............
提名一下我炮，其实防守一直在水准之上，而立之年，现在伤伤停停，希望能健康吧。
只能说这个公式还有待精确吧 不是特别好的公式
对篮板的拼抢不能从“好斗”中排除吧 不能因为对大个子有利就排除 那我还说防守速度对小个子有利呢
真正的勇士，即使一次又一次被人击倒，依然能站起来。
引用内容由于违规已被删除把你的键盘擦亮了，顺着网线。你就能找到他了
黑贝我疯起来连自己人都不放过。。
老司机：“斗什么斗，Love and Peace懂吗……”
引用17楼 @ 发表的:黑贝我疯起来连自己人都不放过。。丹帅：“上次胜雷霆跟我撞胸，我三魂七魄出去兜了一圈才回来……”[ 此帖被无方通行在 15:57修改 ]
很有创意，特别期待这种综合型防守数据的发展。
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作为球迷，我们常常按照自己的标准将球员加以归类，有时无非是老一套的东西，无聊的很，但有时候这种分类就能真正定义一名NBA球员的角色。最常见的一个分类是：防守悍将、防守工兵、蓝领、或者游走于犯规边缘的“恶汉”。
这样一名球员可以有无数多个，但你明白我说的是谁，因为在大多数情况下，仅仅从直观上便能认出这位防守悍将。不过，如果能用某种方法来量化球员的“好斗性”，岂不是更好？
引入“好斗值”数据
还好给我们提供了球员数据统计，包括积极拼抢和跑动速度的数据，我利用这些弄了一个叫“好斗值”的新数据，目的在于衡量一名球员在防守端的“好斗性”，计算公式如下：
好斗值=（破坏对方球权的次数[译注<font size="2" color="#]*0.49）+抢断数+活球争抢[译注2]+造进攻犯规数+防守时的平均跑动速度
[译注1]：指防守球员在对手非投篮时碰到球，如破坏传球，争球等
[译注2]：指球员拼抢一个不属于任何球队的活球，比如争抢地板球
这个公式很简单，只是把各种数据拼凑在一起，但是这里面有一些细微的差别（例如有个0.49的系数），稍后我会给你解释。因为可能涉及专业的角度，你可以先跳过，直接看结果。
我收集了这赛季所有454位NBA球员的抢断、积极拼抢和速度数据。这些都是赛季总和，不是场均或是每分钟的数据。接着我筛选出场均上场时间大于12分钟且出场数大于或等于15场的球员，一共有328名。
我选择的变量当然是：破坏对方球权的次数、抢断数，活球争抢，造犯规数和平均跑动速度。如果我只把这些数据简单的加和，那么数值很大的数据，比如破坏对方球权的次数和抢断数，将会占据主导，数值较小的数据，比如造犯规数和平均跑动速度，对整个结果的影响就很小了。于是我对每个数据进行标准化处理，换言之，对于每个数据点，我都减去该变量的平均值，同时除以其标准差。这样一来，所有的变量都有同一个标准，以“0”为中心排列在两侧。
此外，我觉得“破坏对方球权的次数”需要加权，因为它没有其他数据那么重要。抢断数，活球争抢及造犯规数导致回合的一个改变，而破坏对方球权的次数并不意味着造成对方的失误，因此它们可能比它更加重要。为了找到一个合适的“权重”，我运行了一个简单的线性回归：自变量为破坏对方球权的次数，因变量为抢断数。结果得出一个具有统计意义的系数：0.49。它的意义是：破坏对方的球权每增加一次，抢断数平均增长0.49。我相信这个“权重”足够合理，破坏球权一次基本相当于0.49次抢断。要想真正了解破坏对方球权次数的意义，我们需要更为密集而难获取的数据。我没有对“防守者的平均速度”这一变量进行类似的处理，因为就其他变量而言，它的价值根本无从知晓。
整个过程就是把变量标准化，其次在“破坏对方球权的次数”前乘以0.49，最后将每名球员的数据都套到此公式中，求得“好斗值”。
下表是本赛季“好斗值”排名前20的球员。表格里有很多名字都与预想的一致。不过斯蒂芬-库里“意外地”在这个排行榜上位列第三，要知道他最多被看作是一名平均水准的防守者，主要原因是被认为球风偏软和缺乏运动能力，但是回过头来看看他的数据：活球争抢、抢断数和破坏对方球权的次数分别排在联盟第1、5、7位。
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