Stefans basketblogg

Tomrummet efter Egal

När som helst lär Egal Saleman sätta pennan på papperet och meddela sig Jämtland behjälplig för den kommande säsongen.

Även om det har varit väntat för Virtus kommer Salemans frånvaro att kännas. Exakt hur mycket är kanske för tidigt att svara på, lite beroende på hur laget kommer att formeras och så.

Men eftersom jag är otålig och samtidigt statistikintresserad har jag sammanställt en tämligen exklusiv statistik inom svensk basket som förhoppningsvis kan säga ett och annat.

Grunden till uträkningen är David Sparks matematiskt deriverade formel Model-Estimated Value (MEV). Han har, genom att köra åtskilliga regressionsanalyser baserat på tiotusentals NBA-matcher, hittat siffror på exakt hur mycket de olika statistiska kategorierna påverkar en matchs utgång. Det handlar alltså om ännu en statistik som sammanfattar all statistik för en spelare. Men till skillnad från andra liknande formler är MEV framtagen helt objektivt. Många andra formler är sådana som har ’resonerats’ fram, och sådana formler måste man vara skeptisk till. Självfallet finns det luckor i MEV eftersom defensiva skills inte bokförs genom annat än steals och blockar trots att försvarsspel handlar om väldigt mycket annat. Hur som helst, i statistikväg måste ändå MEV räknas som den mest pålitliga sammanfattande statistiken. Och så här ser formeln ut:

MEV = pts – 1.032*fgx – 0.587*ftx + 1.193*as + 1.030*or + 0.512*dr + 1.603*st + 0.981*bk – 1.448*to – 0.225*pf

Vill du läsa mer om hur David Sparks uppfunnit den gör du det här.

Tillbaka till Umeå och Sverige. Jag har låtit tugga Virtus statistik från den gångna säsongen genom MEV-maskinen och här är vad jag kom fram till:

Efter MEV, som alltså är total för hela säsongen, kommer PVC-kategorin som står för ’Percent valuable contribution’, alltså hur stor del av lagets totala MEV den enskilda spelaren stått för.

En titt i tabellen visar att Egal stod för 19,5 av allt gott som hände i Virtus den senaste säsongen. En femtedel alltså, och är därmed den enskilt viktigaste spelaren. Även om man slår ut statistiken över 40 minuters effektivt spel eller om man räknar per match står sig Egal stark och oerhört viktig i laget. Om man dessutom tänker på att han var en av få långa spelare, och alltså bidrog starkt i kategorier som andra inte bidrar särskilt mycket i (returer, blockar) stiger nog Egals viktighet ytterligare några snäpp.
Han är inte oersättlig, men en femtedel är svår att ersätta.

Annat intressant att utläsa ur den här statistikklumpen:
* Victor Edlund är effektiv, mest effektiv i laget. Han är alltid en bra energispelare från bänken och får mycket uträttat på få minuter. Jag tittade bara av nyfikenhet på samma statistik från säsongen innan, och fann även där Victor Edlund i topp i kategorin MEV/40 min. Han kommer att saknas.

* Johan Löfgrens höga siffra i samma kategori kan nog förklaras med att han bara var med i två matcher på vilka han endast spelade drygt tio minuter sammantaget. För litet statistiskt underlag alltså.

* En som överraskar lite negativt i statistiken är Eddy Bengtsson, futtiga 5,44 MEV/40 min är inget vidare. Bidrar han möjligen med intangibles?

* För övrigt är statistiken för Albin Frank, Magnus Haney och Peder Engman inte så där våldsamt pålitlig, alla tre spelade för lite för att man ska kunna utläsa något definitivt.

I stort tycker jag dock att statistiken stämmer överens med den bild av spelarnas prestationer jag har från den gångna säsongen, trion Saleman-Pierre-Bergmark var ’the big three’.

Slutligen, två brasklappar:

1) MEV-formeln är framräknad ur NBA-matcher, och NBA-matcher skiljer sig en hel del från division ett-matcher i Sverige. Därför kan vi inte vara säkra på att formeln skulle vara identisk om den skulle ha deriverats ur division ett-statistik.

2) Till skillnad från i NBA finns sällan ett helt väloljat statistikmaskineri närvarande vid varje match. Säkerligen har basketettans statistik-keepers både silat mygg och svalt kameler i sitt arbete.

Åsikter, ris, ros och frågor tas gärna emot i kommentarsfältet nedan.

5 kommentarer

  1. Erik

    Intressant jobb Stefan! Flera av de poänger som vaskades fram på statistisk väg tycker man sig ha känt igen från den gångna säsongen. Det är bara att instämma kring det som du extraherat.

    Till nästa säsong tror jag Per Bergmark blir den förste spelaren att spränga 20% gränsen vad gäller PVC. Vad tror du?

    Skulle apropå det där med att sila mygg och svälja kameler vara intressant att få en jämförelse mellan Peter Öqvists hemma-MEV och borta-MEV från säsongen innan ligan.

    Till nästa statistiska inlägg önskar jag grafer, gärna runda i färg.

  2. Stefan

    Hehe, undrar om det går att gräva fram siffrorna från säsongen 97.98 någonstans, de lär vara häpnadsväckande.

    Ytterligare en sak som jag började fundera över ikväll är om man borde justera assisten eftersom det är svårare att få assist noterat i Sverige än i NBA. Om man justerar NBA-snittet till 40 minuter, hamnar man på 17,9 assisits per match att jämföra med 12,2 i basketettan. Om man sedan kompenserar för att det görs mindre poäng i Herrettan (76,6 mot 83,25 i NBA/40 min) blir kvoten assists i NBA/assists i herrettan 1,35. Om man gör antagandet att den skillnaden beror på att det är svårare att få en assist noterad bör ju varje assist vara värt 1,35 gånger det ursprungliga värdet. Gör man det så seglar Johan Pierre upp nästan jämsides med Egal.

    Vad säger du om den tanken? Ska jag revidera listan eller tycker du att jag ska köra på den rådata som finns?

  3. simon

    nu har du chansen att skapa ditt ”egna” svenska statistikverktyg ju! ta kontakt med nå statistikstudenter på universitetet och föreslå att de ska räkna igenom de 10 senaste årens ligan/div.1-statistik och döp om skiten till ”modellestimerat värde”!

    för övrigt tycker jag att victors frånfälle inte alls fått tillräckligt med uppmärksamhet. han är ju framförallt en sån spelare där många av hans kvaliteter inte kan utläsas från statistiken. sjukt tråkigt att han försvinner.

  4. flipp

    Intressant statistik. Konstigt att liknande ”vetenskapliga” undersökningar inte används oftare i sportvärlden. Det är mycket ”armchair speculation” istället för rationella analyser. Den där idén om att ta hjälp av statistikstudenter och göra en modell baserad på ligan/div 1 låter ju lysande! 🙂

  5. Luca Romano

    Jag tor att Svenka Basketbollförbundet borde anlita dig Stefan!

    Tack Stefan ditt jobb hjälper mig också.

    Ciao / Luca

Lämna ett svar

E-postadressen publiceras inte med automatik.
Ägaren av bloggen kan dock se ditt IP-nummer samt den epost-adress du anger.