Re: [討論] 2023 NBA歷史百大球員排行

看板NBA作者 (Dickys)時間9月前 (2023/07/14 22:53), 9月前編輯推噓12(12推 0噓 42→)
留言54則, 15人參與, 9月前最新討論串2/4 (看更多)
假設想要設計一個好的模型應該是： 找到你的Y，Y應該是「球員排名」 換言之沒有先透過一個大規模問卷 或是多個問卷進行meta analysis的話 很難有一個有統計意義的公式 接下來要找到一堆x 這部分我覺得原PO的設計概念就會有很大幫助 不過要靠觀球的經驗法則做一個Empirical model太難了 我想用簡單的logit（實際分析可以order logit） 下面用原本的公式當作X假想實驗 ※ 引述《kuiyy (kuiyy)》之銘言： : 請注意，本排名僅為實驗性質，嘗試以單一公式量化球員生涯成就，並不一定真實反應 : 球員歷史地位與排名。 : 本年度公式異動幅度較大，變更及說明部分以綠色標示。 : 主要變更： MVP直接設定成「有無MVP」為一個dummy variable 再設定一個「MVP數量」 然後放一個交互項「有無MVP*MVP數量」 如果這邊觀察不到顯著效果有可能是「有沒有連拿兩次」這個因子 也可以設定為一個dummy variabe : 1.雙MVP積分降回前年標準：MVP調整至40，FMVP調整至28，去年調升主要是為提高 : 冠軍成就比例，但因比例問題同步提高MVP積分導致收效甚微，且冠軍成就過分獨尊 : FMVP之問題依然未解決，今年將雙MVP積分降回，改以其他方式(下列2)改善。 數據部分我想拆分成季賽、季後賽兩項 基本上就能觀測且解決原文的一些權重問題 : 2.新增主力冠軍貢獻積分：以奪冠隊伍整體季後賽Win Shares為基準， : 第一名10分、第二名6分、第三名3分，詳細積分列表中以W1、2、3標註。 : 變更後總冠軍成就除FMVP外增加第二切入點，冠軍賽季Win Shares排名，如為毫無 : 爭議的球隊第一人可獲得FMVP(28)+W1(10)合計38分，以常見爭議的2015賽季為例， : 原本只有小AI獲得FMVP(35)，新版小AI獲得FMVP(28)+W3(3)，Curry也得到W1(10)， : 一定程度修正FMVP如含金量不足所造成的積分不公平問題，對球隊奪冠有重大貢獻的 : 二、三號球員也能獲得更多積分，而非獨尊FMVP一人。 : 再舉例2008賽爾提克，原本除基本總冠軍積分之外，只有PP拿到FMVP(35)， : 而新制：PP FMVP(28)+W3(3)，KG W1(10)，雷槍W2(6)，應較舊制合理。 : 修正過後冠軍隊伍主力排名上升，只有年度MVP而無冠軍的球員積分下滑較為明顯。 : 新增主力冠軍貢獻積分後，FMVP比重稀釋，相對適合跨時代比較。 : 本年度排名漲跌是與2022年調整後數據相較，2022年新版排名附於文後。 : 排名積分分為三大部分：1.冠軍成就 2.賽季榮譽 3.生涯累積 我覺得這部設計是我最看不太懂根據的 透過回歸設計直接控制「冠軍有無」、「冠軍有無*季後賽數據」的交互項 跑出來看共變量就一翻兩瞪眼知道哪些因子重要 : 1.冠軍成就： : 　　　總冠軍積分：該季季後賽PER*出賽時間/48*出賽比例 : 　　分區冠軍積分：該季季後賽PER*出賽時間/48*出賽比例/4 : 主力冠軍貢獻積分：該季季後賽WS 第一名：10 第二名：6 第三名3 (本年度新增) : 　　　　FMVP積分：28(年度MVP7成) (舊版35) : 　　CFMVP積分：7(FMVP 1/4) : 冠軍成就積分以年度MVP為比較基礎，以盡量符合多種主流價值觀的方式，為冠軍成就 : 積分提供一定程度的比較基礎。 : 率隊奪冠高於年度MVP：此處以相關冠軍積分加FMVP約60分的方式，高於年度MVP40分 : 年度MVP高於FMVP：年度MVP40分高於FMVP28分 : 冠軍為團隊榮譽：以效率值乘上上場時間及出賽比例，使所有有做出貢獻的球員 : 都能以相同標準獲取相對應的積分。 : 2.賽季榮譽： : 年度MVP積分 MVP：40 第二名：10 第三名：5 (舊版MVP50) : 年度最佳陣容積分 一陣：10 二陣：6 三陣：3 : 　 DPOY積分：3 : 最佳防守陣容積分 一陣：1 二陣：0.5 : 單項數據王積分 得分：1 籃板：0.5 助攻：0.5 抄截：0.5 阻攻：0.5 : 明星賽積分：3 : 例行賽榮譽以MVP、年度陣容及明星賽為主，防守陣容及單項數據王僅為加分項目。 : 年度MVP前三名及年度陣容、明星賽皆為攻防兩端數據及戰績全面考量之榮譽，本身已 : 包含防守及單項表現，為避免防守陣容及單項數據王相對不合理的重複獎勵，是以整體 : 考量的榮譽為主，此舉並非認為防守成就或單項數據王不重要，請理解知悉。 : 3.生涯累積： : 例行賽PER積分：例行賽PER*出賽時間/48*出賽數/500 : 季後賽PER積分：季後賽PER*出賽時間/48*出賽數/250 : 例行賽WS積分：例行賽Win Shares/4 : 季後賽WS積分：季後賽Win Shares/2 : 生涯累積以Win Shares為基準，PER積分加權至與Win Shares積分相當。 : 設計方式以賽季榮譽為基礎，訂好各榮譽積分後，再調整冠軍成就及生涯累積之比例， : 使三項積分之間比例盡量趨於合理。 : 新版 : 冠軍成就 賽季榮譽 生涯累積 總 分 : 平均值：65.8(25.3%) 117.6(45.3%) 76.4(29.4%) 259.8 : 中位數：48.2 81.3 71.5 194.3 : 舊版 : 冠軍成就 賽季榮譽 生涯累積 總 分 : 平均值：56.6(22.0%) 123.5(48.1%) 76.2(29.7%) 256.9 : 中位數：37.9 83.3 71.5 192.2 : 聯盟早期無FMVP或年度陣容第三陣等榮譽，視作彌補早期規模較小，總冠軍及其他榮譽 : 取得較為容易之自然平衡機制，不強行做調整。 : 本表包含ABA數據，但以NBA為主，僅列生涯一半以上在NBA出賽之球員，考量規模，積 分 : 折半計算，並以季後賽MVP代替FMVP，不計算分區冠軍積分(因比同期NBA少打一輪)。 : 極少數BAA(NBA前身)缺失數據以該球員生涯平均值代替，考量數據缺失時期多為球員巔 : 峰，以平均值代替僅為一定程度彌補，不至於虛高，雖有失真之慮，但仍較欠缺為佳。 : 本表包含MVP Shares排名前百大、年度陣容次數前百大、明星賽次數前百大、例行賽、 : 季後賽Win Shares前百大，3冠以上球員，扣除重複約270名球員加入評比。 : 除了數據面控制外，把薪資也納入控制因子應該也會更準確 總而言之，先以投票結果導出一個模型 爾後再進行微調，當然模型選擇也需要很多驗證 以目前的資料量跟一堆不同人的百大排名 應該有不少公司有一套機器學習下的模型 ESPN那套勝率預測應該也是這個設計脈絡（？ 所以說要直接捏出一個歷史排名公式幾乎辦不到 提出一套研究設計分享一下 最近沒空玩資料整理資料 如果剛好手頭有資料整理好的人我試想可以用ologit(stata)跑跑看歷史排名每升一名那 些因子會有什麼變化 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.216.20.28 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NBA/M.1689346421.A.512.html
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07/14 23:00, 9月前 , 1F
MVP直接有無就是2019最初的版本…
07/14 23:00, 1F
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07/14 23:00, 9月前 , 2F
後續才追加第二第三的積分
07/14 23:00, 2F
只有看到2022的版本拍謝 但主要是從問卷結果回推的係數會比較準 交互項會解決滿多問題
推
07/14 23:01, 9月前 , 3F
你要看歷史排名升一名對變量的影響不是order regr
07/14 23:01, 3F
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07/14 23:01, 9月前 , 4F
ession….
07/14 23:01, 4F
排名本身是有序列的類別變項 用這個回歸應該沒問題 多跑一個邊際效果就會有我說的那個結果解釋了
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07/14 23:01, 9月前 , 5F
薪資就更無關了 直接受到簽約年份的上限影響
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07/14 23:01, 9月前 , 6F
除了MJ搞超越限制以外…
07/14 23:01, 6F
薪資對等的是對於球員成長高度的期待 年度也會控制一大部分這個問題 我有說是控制因子 會排除所謂角色球員或是球星的問題 少數底薪爆發可以當作outlier
推
07/14 23:03, 9月前 , 7F
但其實我覺得這方法還是比原本那個好 原本那個充滿
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07/14 23:03, 9月前 , 8F
一堆主觀偏見 當然你這樣做的問題是肯定還有其他你
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07/14 23:03, 9月前 , 9F
沒分析到的因子會成為你的殘差
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我自己的話可能會做多一點強韌度檢驗 來回幾次應該準確度就會蠻高 但用機器學習瘋狂跑資料應該最棒 殘差會很低
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07/14 23:04, 9月前 , 10F
老巴就開玩笑過 要跟自己老媽說 為什麼不晚幾年生
07/14 23:04, 10F
※ 編輯: Dickys200092 (49.216.20.28 臺灣), 07/14/2023 23:11:05
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07/14 23:04, 9月前 , 11F
我，也說過羅素爺跟賈霸都比自己強 但自己拿的薪資
07/14 23:04, 11F
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07/14 23:04, 9月前 , 12F
更多
07/14 23:04, 12F
推
07/14 23:12, 9月前 , 13F
數學本身是科學的 但公式制定的權重就充滿私貨 如果
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07/14 23:12, 9月前 , 14F
你認為的歷史百大重視攻守俱佳 只要把防守獎項相關
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07/14 23:13, 9月前 , 15F
配比提高 就能輕易得出賈霸才是歷史第二的結果
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推
07/14 23:14, 9月前 , 16F
我覺得是這樣的，榮譽這東西讓人著迷，可是多得是在
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07/14 23:14, 9月前 , 17F
場貢獻不低但卻拿不到冠軍的球員
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07/14 23:15, 9月前 , 18F
所以我覺得明星賽、MVP、FMVP這些獎項第一名給的太
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07/14 23:15, 9月前 , 19F
多，二三名太少
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推
07/14 23:19, 9月前 , 20F
因為MVP就是個有跟沒有差很多的東西 做為球員個人
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07/14 23:19, 9月前 , 21F
的最大獎項/最高榮譽，它就值特別高分啊
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07/14 23:19, 9月前 , 22F
假設A只強一年 拿了MVP，B只有多年MVP前五，有實際
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07/14 23:19, 9月前 , 23F
拿到大獎成就高分的當然還是前者，但B的強度會反映
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07/14 23:19, 9月前 , 24F
在其他一陣、明星賽上，這部分的積分也足以讓最終
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07/14 23:19, 9月前 , 25F
評價不輸A
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推
07/14 23:31, 9月前 , 26F
你的正確的Y在哪
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07/14 23:36, 9月前 , 27F
球員排名啊，用其他排名來做模型再寫出關係式
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07/14 23:37, 9月前 , 28F
每個人看法不同 不要自己主觀假裝成大多數客觀就好
07/14 23:37, 28F
推
07/15 00:15, 9月前 , 29F
全部變數整一整丟xgboost就好了啦
07/15 00:15, 29F
推
07/15 00:28, 9月前 , 30F
問卷定Y根本不可靠，當地人支持當地球星；外國人支
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07/15 00:29, 9月前 , 31F
持大城市球星。何況大多數人10個就列不出來了，11~
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07/15 00:29, 9月前 , 32F
100全是印象派，估計每次填出來答案都不同；有人
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07/15 00:30, 9月前 , 33F
NBA只看10年，有的人10年前開始不看，這問卷做出來
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07/15 00:30, 9月前 , 34F
的結果一定要再戰一輪。
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推
07/15 00:30, 9月前 , 35F
每年都在吵裁判吵投票吵對手強弱吵傷兵吵組大團，然
07/15 00:30, 35F
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07/15 00:30, 9月前 , 36F
後現在又要無視這些直接套公式排名，這麼多不公平不
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07/15 00:30, 9月前 , 37F
客觀的因素在那邊還討論的跟真的一樣，我覺得隨便排
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07/15 00:30, 9月前 , 38F
排自爽就好了啦
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07/15 00:31, 9月前 , 39F
何況每年的全明星結果，就可以當成問卷結果，倒不如
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07/15 00:31, 9月前 , 40F
研究怎樣做一個時間維度的meta-analysis
07/15 00:31, 40F
推
07/15 00:52, 9月前 , 41F
之前就說過年度隊跟MVP拿投票分數來分配還比較準
07/15 00:52, 41F
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07/15 00:52, 9月前 , 42F
不過原PO大概是懶得弄 也只有BR的免費數據 不然什
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07/15 00:52, 9月前 , 43F
麼年代了還在用PER
07/15 00:52, 43F
推
07/15 01:11, 9月前 , 44F
但mvp投票 也是會有m.jackson亂投這種 即便次數不
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07/15 01:11, 9月前 , 45F
高 但就還是略有影響
07/15 01:11, 45F
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07/15 01:19, 9月前 , 46F
garbage in garbage out 都知道獎項是人治比較多了
07/15 01:19, 46F
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07/15 01:19, 9月前 , 47F
那這樣再怎麼分析都很難球員真正的地位在哪
07/15 01:19, 47F
推
07/15 14:43, 9月前 , 48F
廢話 真正的地位當然是在你心中
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07/15 14:43, 9月前 , 49F
不然即時公信力足夠 只
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07/15 14:44, 9月前 , 50F
要不是你喜歡的名字你就
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07/15 14:44, 9月前 , 51F
是會為反而反阿
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07/15 14:44, 9月前 , 52F
*即使
07/15 14:44, 52F
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07/16 04:01, 9月前 , 53F
「大規模問卷」也會有一樣的問題，抽樣的州比例、
07/16 04:01, 53F
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07/16 04:02, 9月前 , 54F
年齡、人種、國籍……等等 就變成循環論證了
07/16 04:02, 54F
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