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數據井噴因聯盟攻強守弱?明星大包大攬才是根本

柴夫01-08 10:49 體壇+原創

體壇周報全媒體記者 柴夫

本賽季的NBA迎來了明星數據井噴,多諾萬·米切爾單場轟下71分,同一天克雷·湯普森雙加時射下54分。截至賽季行至一半左右的眼下,NBA球迷已經見證了14場單場50+的比賽,這個數字平單賽季歷史第7。照這個速度發展,本賽季我們會見證NBA歷史最多的單場50+的表現。

這其中有7場50+都是在12月打出的,這也平了NBA歷史單月50+次數第7多的紀錄。為什么本賽季球星飆分的頻率顯得更高了?ESPN數據專家凱文·佩爾頓在他的最新一期郵包問答中進行了解讀。

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問:眼下的一些數據太瘋狂了,是什么導致了得分井噴?

佩爾頓:最明顯的解釋是過去十年,聯盟整體的得分是在上漲的。本賽季場均得分達到113.8分,這是1969-70賽季以來的單賽季最高值。2年前聯盟場均得分達到NBA和ABA合并之后最高的112.1分,眼下的分數比當時高1.7分。但這也不能完全解釋50+場次的飆升。

畢竟從數據上看,相比于上一次場均得分不到110分的2017-18賽季,如今NBA的場均得分只上漲了7%,但50+場次的出現頻率卻已經是那一年的兩倍還多了——那個賽季全年一共出現13次單場50+。

事實證明整個聯盟的場均得分和50+場次之間并不是線性關系,隨著場均得分增加到110分以上,單場50+的出現頻率會迅速提升。

除此之外,還有一個因素可能導致了本賽季單場得分爆炸,那就是場均得分30+的球員很多,而這和他們的出場時間增加有關。截至目前,有5名球員場均得分突破30大關,追平了1961-62賽季的歷史紀錄。更多的上場時間當然意味著更高的得分,觀察這一現象的方法是看看各球隊的得分王平均拿到了球隊多少比例的分數。

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1961-62賽季,也就是張伯倫場均拿50分那一年,各隊得分王平均得分占比達到28%,創造歷史紀錄。而在21世紀初整個聯盟的得分落入低谷時,這個比例在26%左右。

近年來,隨著各隊更加強調讓明星在常規賽中休息,這個比例又有所下降。2014-15賽季,各隊得分王只拿到了球隊23.5%的得分,那是歷史新低。而上賽季,這一比例依然只有24%,而本賽季至今這個比例已經升到25%,是近12年的新高。

隨著明星球員負責了更高比例的分數,他們轟出高分的夜晚自然也會更多了。

問:我總是聽到有關一個組合的正負值數據(比如這兩人同時在場52分鐘,贏了14分),這種小樣本似乎很難說明問題。那么當同場時間達到多長時,這種正負值數據會有評估價值?

佩爾頓:陣容統計的隨機性是我一直在努力量化的東西,但我想嘗試一種新的方法。針對本賽季的雙人組合,我使用NBA官網的陣容數據來比較他們在主場和客場的凈勝分。(之所以觀察雙人組的數據,是因為這種組合比五人陣容樣本更多,而且他們往往會打更多時間,樣本更大。)

下圖縱軸是主場和客場凈勝分的差異,橫軸則是時間。

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不出意外,隨著時間的增加,這些差異趨于接近平均值——本賽季各球隊主場每百回合比客場多凈勝7.6分。但我們依然能看到主場和客場的凈勝分之間存在較大差異,這肯定反映出了對手實力和自己表現的一些隨機性。我們知道,對手的三分球往往是這些差異的主要原因,就像金州勇士的主場優勢一樣。

直到雙人組的出場時間超過500分鐘,他們和平均主場優勢的差值才到了百回合5分以內,這是一個相當高的門檻,因為截至目前,本賽季還沒有任何五人組同場超過500分鐘。在完整的2021-22賽季里,只有三個五人組合達到這個標準。

人們會直觀感受到,出場時間少于100分鐘的組合呈現出的數據并不可靠,但真正危險的是那些出場250分鐘左右的組合。這個數字看上去已經很大了,相當于好幾場48分鐘比賽的總和。如果以250分鐘為樣本觀察一名球員的表現,我們已經能得到一些有說服力的東西,但陣容表現則是另一回事。

在主場和客場都打了250-300分鐘的雙人組合里,與平均主客場差值的距離還在百回合8分左右,有的組合差值達到了百回合25分。如果我們僅僅觀察主客場都能出現這么大差異,那我們在以這么大樣本來討論現象時就要無比小心。

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問:之前凱文·卡拉布羅(超音速現場評論員)曾管內特·麥克米蘭叫2.5分之王,因為他總是投踩線三分。那么眼下的2.5分之王是誰呢?

佩爾頓:本賽季最喜歡投長兩分的球員應該是熱火的凱萊布·馬丁,他在22英尺的距離投進了13個兩分球,聯盟最多,比其他任何人都多進至少4個。

不僅是馬丁在這項進球數中領跑,還有一個現實是他在進長兩分很多的球員里是三分最少的。其他幾名球員是巴迪·希爾德、拉文、愛德華茲,那些都是三分命中數聯盟前25的家伙,偶爾踩線是可以理解的。相比之下,馬丁的三分命中數在100名開外,這意味著他確實有很大比例踩線錯失三分。

在這項數據中,21-22賽季的特雷·揚是絕對的“統治者”,那一年他進了24個22英尺或更遠的兩分球。

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