Nano Press
Facebook Twitter Instagram Google+ YouTube RSS Feed Italiano English Türkiye
Stats 14/09/2018, 14.39

''En Yalın Haliyle İstatistikler'' - Bölüm 2: BlackJack

''En yalın haliyle istatistikler'', her bölümde istatistiklerin iç yüzünü ve basketbolda nasıl kullanıldıklarını anlatmaya çalışacak.

Stats
''En yalın haliyle istatistikler'' yeni bölümü ile devam ediyor. Yeni bölümde, karşılaştırma konusunda yarar sağlayan rakamlar hakkındaki görüşleri inceleyeceğiz.

Kim ''21'' filmini izledi? 

''Winner winner, chicken dinner!''

Bu, filmde Las Vegas'a gidip BlackJack oyununda kartları sayarak kazanan gençlerin mottosuydu. Kartları sayma, sadece oyuncunun dağıtıcı karşısında kazanma şansını arttıran bir yöntem. Diğer bir deyişle, her karta belli bir değer vererek en riskli bahsi ortaya koyabilmek için doğru zamanı belirleyebilmek muhtemel.

Bu yüzden, kart saymak tahmin edilebilir bir istatistiksel yöntem: bununla, masadan çekilen bir sonraki kartın yüksek ya da düşük rakamlı olduğunu, ne kadarlık bir bahse gireceğinizi tahmin etmek mümkün. İstatistiklerin geleceği yüksek oranda tahmin edebileceği çok yaygın bir düşüncedir; aslında basketbolda ya da diğer şeylerde istatistik tahmini değildir. Bu yüzden basketbol ve blackjack arasında çok fazla fark vardır: olasılıkların sayısı.

Kart saymak mümkündür çünkü masadaki kompozisyon biliniyordur ve her kart çekildiğinde bir sonrakinde hangi kartın geleceğini tahmin edebilirsiniz. 

Hızlı bir örnek;52 kart içinden ilk 42 kart çekildi: bu kartlardan 39'u sayı,3'ü figürlü kartlar. Bir sonraki çekilecek kartın figürlü bir kart olması olasılığının yüksek olduğu açık, çünkü kalan kartlarda 1 sayı, 9 figürlü kart var.

Diğer bir yandan ise basketbolda işler böyle yürümüyor: bu masada sayısız kartın olması gibi. Masada kalan rakipler bilinmediği için hangi kartın seçileceğini de tahmin etmek imkansızdır. Diğer bir deyişle basketboldaki her adım şansa bağlıdır: bu adımların sonuçlarını tahmin etmek mümkün değildir çünkü net hesaplamayı yapabilmek adına datalar yetersizdir. Ne kadar çalışırsak çalışalım şut stili her zaman farklıdır: farklı bir sıçrayış, parmağı topu farklı şekilde tutuşu, savunmacının duruşu gibi datalar tahmin edilebilir değildir. Bu, basketboldaki her pozisyona uyarlanabilir. Bu da oyunu tamamen şansa bağlı hale getiriyor.

Şimdi, bir sonraki soru şu: o zaman basketbolda neden istatistikler var, amaç ne? İstatistikler, bir şeyi tahmin etmek için değil, sahada ne olduğunu daha iyi anlamak için kullanılıyor. Basketbolda istatistiklerin kullanım şekli bu. 

Oyuna olan katkı ve durumları rakamlara dökmek, oyunu anlamak ve her açıyı kategorize etmemize yarıyor. Bu şekilde, rakip takımın trendlerini daha kolay anlıyor ve daha kolay önüne geçebiliyoruz. Ya da oyuncuların etkinliğini ve katkısını geliştirebiliyoruz. 
Şimdi iki örneğe bakalım: Geçtiğimiz sezon Zalgiris, Euroleague'de normal sezonda rakip olarak en zorlu takımlardan biriydi. Şimdi Zalgiris'in hücum etmek için en zayıf noktasını bulabilmek adına istatistiklere bakalım:



Buradan, Litvanya ekibinin galip gelinen maçta çok iyi şut attığını fakat özellikle 3 sayılık atışlarda çok iyi olduklarını söyleyebiliriz. Bu yüzden, Zalgiris şutörlerine iyi savunmacıları vermek gerekiyor. Bu muhtemelen bu istatistiklere bakmadan da tahmin edilebilecek bir şey. Aslında pace daha ilginç: galip gelinen karşılaşmalarda pace'in daha düşük olduğunu, kaybedilen karşılaşmalarda ise lig ortalamasının (69.5) üstünde olduğunu görüyoruz. Bu bilgi ile oyunun temposunu arttırmak, Pangos ve arkadaşlarını daha fazla yormak işe yarayabilir; istatistikler gösteriyor ki yüksek tempolu bir maçta Kaunas konfor alanından çıkıyor, hücumdaki etkinliğini kaybediyor ve savunmada daha fazla çaba harcıyor. Bu belli açı, sadece istatistik analitiklerinden çıkarılabilir. Bu örnek, Zalgiris'in bir sonraki maçta nasıl oynayacağını tahmin etmek için değil zaten oynanmış maçlar hakkında bir analiz aracı olduğunu anlamamıza yardımcı oldu. 

Bir diğer örnek: Olimpia Milano Avrupa'daki en iyi şutörlerden birine sahip, Dairis Bertans. Uygun data ile aşağıdaki Şut Çizelgesi'ni oluşturmak mümkün (yaptığı müthiş iş için @lostpgs'e teşekkürler):



Grafiği incelediğimizde, Bertans'ın sağ taraftan daha iyi şut atabildiğini görüyoruz. Aslında sol taraftan %38 ile atarken, sağ taraftan %46 ile atıyor. Koç ekibi, Letonyalı oyuncunun sağ taraftan daha fazla pozisyon bulabilmesi için hücumlar çizebilirler.

Bu yeni hücumlar, elbette Bertans'ın şut yüzdesinin artacağı anlamına gelmez. İstatistikler, Letonyalı oyuncunun daha iyi yüzde yakalayacağını öngörmek için değil, oyuncudan en iyi şekilde faydalanmak için kullanılır. İşe yarasa da yaramasa da diğer maçları bekleyip yeni dataları analiz edebilirler.

Bu iki örnek çok basit fakat basketboldaki istatistiklerin ne şekilde kullanıldığını görebilmemiz açısından faydalı. Basketbol tahmin edilemez (ve güzelliği de burada) çünkü sonsuz şansa bağlı durumlar ortaya koyar.

*Luca Cappelletti tarafından yazılmıştır.
H. Coşkun

H. Coşkun

Read also
Comments You must be registered to post a comment 0 Comments