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Free Throw Shooting Influence
Influencia del Lanzamiento de Tiros Libres


THE FREE THROW SHOOTING INFLUENCE ON END RESULT

( Para la Versión en Español: Ver a Continuación de la Fotografía! )

Basketball Statistics Referred Concepts:
About the Free Throw Shooting Influence on End Result


"... In what manner free throw shooting have an influence on the end result of games ? ..."

Let's take to be true, for example, that both teams had converted all of their free throws, or the losing team convert all of its free throws and the winning team convert the same number of free throws.

How all these data is performed statistically to the end ?

Here are some numbers from the archives of the eBA Basketball Statistics Creative Analysis System:

1.- The average number of free throws attempted in a game is about 25 per game.

2.- The shooting average is about 75% efficiency.

3.- That implies as a possibility that a 1% upward would make an actual deviation in FTM once every 4 games (see 1.-: teams shoot 25 FTA per game), translated in only one point every four games.

4.- Teams win by one point 5% of the total of games played. 5.- That 1% upward in FT% would tell us that 25% of these 1-point wins would instead go to overtime.

6.- And finally, to go on with discussion, that 1% FT% upward give us a win on 5% * 25% * 50% = 0.6% of the team's games, or 0.5 current games: that's means one additional win every two seasons.

How all these data is performed statistically to the end ?

What about the free throws analysis and the weighted standard deviation ?
Performing this calculation we must not mistake precision with accuracy. Nonparametric elements like percentiles make no hypothesis that is taken for granted about the shape of the distribution: they are more cautious measures and much less likely to return errors at the the highest degrees.

If you're searching leaders in a category, basketball free throws for example, I recommend you to always use nonparametric measures with a common plan with parametric measure, merely to be sure there are no outliers into your results.

The weighted standard deviation doesn't succeed in seizing the unfairness between two players with the same rates at free throws percentage ( as in all the other categories ) in different quantities of playing time.

Same rate is as if: that rate and no more. What it would succeed in catching is a significant change between the width of the distributions, having an effect upon the standard scores. The differences between player rates would be involved, but not if they have the same rate.

When analyzing free throws numbers ( or any other range ) with measures that aren't well fully apprehended, I give preference to study at the numbers from multiple angles. In this case which you propose at your question, I would perform the computations using

1. Percentiles
2. Standard deviation
3. Weighted Standard deviation by minutes
4. Weighted Standard deviation by square root (minutes per game)

and examine and note the similarities or differences of them. There shouldn't be much significant change, but it would be holding the attention if there was.

By Professor

Excerpt of my Exposition about "The Basketball Free Throws Analysis"
in the Basketball Statistics Analysis eBA System.


See the eBA Statistical Tracking= in the eBA Basketball Encyclopedia.

Australian wheelchair basketballer Melissa Dunn takes a free throw during 2000 Sydney Paralympic Games match
Photograph Australian Sports Commission

Australian wheelchair basketballer Melissa Dunn takes a free throw during 2000 Sydney Paralympic Games match" ALT="Australian wheelchair basketballer Melissa Dunn takes a free throw during 2000 Sydney Paralympic Games match


INFLUENCIA DEL LANZAMIENTO DE TIROS LIBRES
EN EL RESULTADO EN BALONCESTO


Conceptos de Análisis de las Estadísticas del Baloncesto:
Sobre la Influencia del Lanzamiento de Tiros Libres
en el Resultado Final del Partido de Baloncesto


"... Cómo influyen el lanzamiento de los tiros libres en el resultado de los partidos ? ..."

Vamos a suponer, por ejemplo, que ambos equipos convierten todos sus tiros libres, o que el equipo perdedor convirtió todos sus tiros libres y el equipo ganador convierte el mismo número de tiros libres.

Cómo se interrelacionan todos estos datos estadísticamente.

He aquí algunos números de los archivos del ''Sistema eBA de Análisis Creativo de las Estadísticas del Baloncesto'':

1.- El número promedio de tiros libres intentados en un partido es de alrededor de 25 por partido.

2.- El porcentaje de lanzamiento es de alrededor del 75% de eficiencia.

3.- Ello sugiere que un aumento del 1% produciría una diferencia de Tiros Libres Convertidos una vez cada 4 partidos (ver 1.-: los equipos lanzan Tiros Libres por partido), lo que nos da un un solo punto cada cuatro partidos.

4.- Los equipos ganan por una diferencia de 1 punto un 5% del total de los partidos jugador.

5.- Ese incremente del 1% en el porcentaje de los tiros libres nos indicaría que un 25% de aquellas victorias por un punto irían a suplementario.

6.- Y finalmente, para continuar con la discusión, ese incremento del 1% en el porcentaje de los tiros libres se traduce en una victoria margina en 5% * 25% * 50% = 0.6% del total de los partidos jugados, o 0.5 de los partidos actuales: lo cual significaría en una victoria extra cada dos temporadas.

Qué ocurre con el análisis de los tiros libres y la desviación estándar ponderada ?
Realizando este cálculo nosotros no debemos confundir precisión con exactitud. Elementos no paramétricos como percentiles no nos dan suposiciones sobre la forma de la distribución: son medidas mas conservadoras y mucho menos probable que retornen errores en los extremos.

Si Usted está buscando a los líderes en una categoría, le sugiero utilizar siempre mediciones no paramétricas en combinación con la medición paramétrica, justamente para estar seguro de que no hay valores atípicos insertados en sus resultados.

La desviación estándar ponderada no captura la desigualdad entre dos jugadores con las mismas evaluaciones en diferentes cantidades de tiempo. La misma evaluación es tal cual como es: esa evaluación y nada más. Lo que sí captura es la diferencia entre el ancho de las distribuciones, afectando los resultados estándar. Las diferencia entre las marcas de los jugadores podrían ser afectadas, pero no si tienen la misma marca.

Cuando analizamos números con mediciones que no son muy bien entendidas, yo prefiero estudiar los números desde múltiples ángulos. En este caso que Usted propone en su pregunta yo haría los cálculos utilizando

1. Percentiles
2. Desviación estándar
3. Desviación estándar ponderada por minutos
4. Desviación estándar ponderada por raíz cuadrada (minutos por partido)

y comparar los resultados. No deberían ser muy diferentes, pero sería muy interesante si lo fueran.

Por Profesor

Extracto de mi Esposición sobre "El Análisis de los Tiros Libres en Baloncesto"
en el Sistema eBA del Análisis de las Estadísricas del Baloncesto.


Ver el Registro Estadístico eBA= en la Enciclopedia eBA del Baloncesto

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