NBA球员综合能力的统计教程
……NBA球员效率值计算方法
NBA球员效率值(PER)的计算John Hollinger提出的PER（The Player Efficiency Rating）可以告诉你。
现在，利用PER将球员所有表现记录下来（sums up all a player's positive accomplishments, subtracts the negative accomplishments），然后加权集成，综合而成，便可以对不同位置、不同年代的球员进行比较了。
马上开始：第一步是uPER (unadjusted PER)的计算先来看看uPER计算公式：uPER = (1/MP) ×{3P+ (2/3)×AST+ (2 - factor×tmAST/tmFG)×FG+ FT×0.5×[1 + (1 - tmAST/tmFG)]+ (2/3) ×tmAST/tmFG-VOPTO- VOP×DRBP×(FGA - FG)- VOP×0.44×[0.44 + (0.56×DRBP)] ×(FTA - FT)+ VOP×(1 - DRBP) ×(TRB - ORB)+ VOP×DRBP×ORB + VOP×STL + VOP×DRBP×BLK - (PF ×lgFT/lgPF) - 0.44×lgFTA/lgPF ×VOP } 其中，分母MP，表示球员出场时间。
用作总分母说明了PER的per-minute性质。
不是数据越高越好，而是效率越高越好分子的逐项分析：第一项：3P 3P，球员3分球命中数。
第一项衡量球员远投能力。
第二项：(2/3)*AST 第二项衡量球员在助攻上的贡献。
第三项：(2 - factor*(tmAST/tmFG))*FG factor = (2/3) - (0.5*(lgAST / lgFG)) / (2*(lgFG / lgFT)) lgAST / lgFG，联盟助攻数／联盟命中数；lgFG / lgFT，联盟命中数／联盟出手数由此看来factor应该是一个联盟数据，与球员个人表现无关。
如何填写球员技术统计中的进攻与防守数据
如何填写球员技术统计中的进攻与防守数据在球员技术统计中，准确填写进攻与防守数据是非常重要的。
这些数据不仅可以反映球员的表现，还能为球队制定战术策略提供参考。
本文将介绍如何填写球员技术统计中的进攻与防守数据。
一、进攻数据填写在填写球员的进攻数据时，需要包括以下几个方面：1. 得分：填写球员在比赛中的得分情况。
记录每个得分点数，并标明是通过命中投篮、罚球还是突破得分。
2. 投篮命中率：计算球员的投篮命中率是一项重要的指标。
在填写时，需要统计球员的总投篮次数和命中次数，然后用命中次数除以总次数，得出百分比表示球员的投篮命中率。
3. 三分球：记录球员在比赛中投掷三分球的情况。
填写球员的三分球命中次数和投掷次数，并计算出三分球命中率。
4. 罚球：填写球员的罚球情况，包括罚球次数和罚球命中次数。
同样，需要计算出罚球命中率。
5. 助攻：记录球员在比赛中的助攻数，即传球给队友直接导致得分的情况。
6. 篮板：填写球员在比赛中的篮板数，包括进攻篮板和防守篮板。
以上是进攻数据的填写要点，在填写时应该准确记录每个细节，以便于后续的统计分析。
二、防守数据填写防守数据记录球员在比赛中的防守表现，通常包括以下几个方面：1. 抢断：填写球员在比赛中的抢断次数，即成功从对方球员手中抢到球的情况。
2. 封盖：记录球员的封盖次数，即成功将对方球员的投篮或传球封堵的情况。
3. 盖帽：填写球员的盖帽数，即成功将对方球员的投篮封堵的情况。
4. 抢断成功率：计算球员的抢断成功率，即抢断次数除以对方出手次数的百分比。
5. 盖帽成功率：计算球员的盖帽成功率，即盖帽数除以对方投篮次数的百分比。
对于进攻与防守数据的填写，需要准确记录每个细节，并将其计算出百分比等统计数据。
这样可以更好地反映球员的技术表现和对球队的贡献。
总结起来，填写球员技术统计中的进攻与防守数据需要有条理、准确无误。
在填写时，要注意每个数据项的细节，保持数据的整洁美观。
同时，可以根据具体的比赛情况和统计要求设计合适的格式，以便于后续的数据分析和应用。
用统计方法建立NBA球员薪金与场上表现模型初探
用统计方法建立NBA球员薪金与场上表现模型初探中央财经大学梁嘉、周恺俣、张越目录摘要 (2)一、问题提出 (3)二、研究现状和存在的问题 (3)三、数据变量的来源和解释 (4)四、分析方法 (5)1.岭回归(ridge regression) (6)2.因子分析(factor analysis) (6)3.回归分析(Regression Analysis) (7)五、模型建立 (8)1.岭回归 (8)2.因子分析 (13)3.回归分析 (15)六、结论与建议 (17)附录 (19)附录1.原始数据： (19)附录2.R程序 (19)参考文献 (21)摘要NBA球星的薪金一直是广大球迷的关注对象，随着NBA的商业气息不断变浓，其在全球的影响力不断加深，进入NBA打球成为了无数篮球队员梦寐以求的终极目标，其中一个重要原因是其极高数额的薪金合同。
薪金数额主要取决于球队老板和教练，薪金能否与球员的场上表现有一个正相关的关系是我们关注的对象。
本文使用岭回归，因子分析方法，以及一般的最小二乘回归方法，分析薪金与球员各项数据指标关系，建立能够表明薪金与球员年度场上表现的模型，借此判断球员薪金合同的合理性，对球队分配薪金、激励球员有很强的指导意义。
笔者所用到的所有数据均来自于NBA官方网站公布。
关键词：NBA 岭回归因子分析最小二乘回归一、问题提出2010-2011赛季的NBA硝烟刚刚散去，小牛队卧薪尝胆数十年，终于拿到了总冠军。
下一个赛季，中国巨星姚明的去留、新合同的签订与否一直牵动着中国球迷的心，其他球员转会情况以及薪金合同变化也随之拉开了帷幕。
联盟中各支球队不断顶破工资限制，给予球员更高的薪金，鼓励他们夺取总冠军。
球员工会也在不停努力来提高球员的薪金水平。
诸多因素的影响下，NBA球员的天价合同不断挑战观众的心理极限，一年上亿美元的合同已经不在少数。
这些合同是否合理、匹配于他们的场上表现是球迷和球队、球员工会关注的焦点。
基于主成分分析的NBA球员综合能力评价
基于主成分分析的NBA球员综合能力评价作者：满帅龙华熊新李一民刘霖璇来源：《软件导刊》2018年第06期摘要：目前对球员综合能力的评价方法有TOPSIS法、灰色关联分析法等，但当评价指标量多时，存在计算效率低等缺陷，同时有些评价指标并不是值越大越好，且会对最优排序和最劣排序造成影响。
为求取最适合的算法、作出准确的NBA球员综合能力评价，采用主成分分析法，以现役NBA联盟中538名运动员的得分、助攻、三分命中率等13项指标为实例，进行评价方法研究。
分析球员多方面能力，得出球员在各项成分中得分排名并计算出各项能力最强的前十名球员，与体育界分析结果进行比较，分析球员的强项和弱项。
实验结果表明，主成分分析能够高效地将数据降维，表现各项数据之间关联性，并且分析结果正确，适用于NBA球员综合能力评价。
关键词：主成分分析；NBA；球员综合能力评价DOI：10.11907/rjdk.172838中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）006-0185-05Abstract：At present，the evaluation methods of the player′s comprehensive ability mainly include Topsis method， gray correlation analysis and so on. However， the calculation efficiency is low when the evaluation index is large； indicator magnitude has an impact on optimal scheduling and worst ranking while not all large evaluation indicators equal better performance. Aiming to find the most suitable algorithm to make accurate evaluation of NBA players′ comprehensive ability， we use the principal component analysis to research the evaluation method with 13 indicators involving 538 NBA league athletes′ scores， assists， three point rates and other performance as examples. We analyze the players′ ability in various aspects， calculate the final scores， and select the top ten players to compare with the official analysis of NBA； and then we analyze the strengths and weaknesses of the players. The experimental results show that the principal component analysis can reduce the data dimensionality， present the relationship between the performance of the data and the results are correct.Therefore， it is applicable in NBA players' comprehensive ability evaluation.Key Words：principal component analysis； NBA；evaluation of players′ comprehensive ability0 引言篮球作为一种主流运动，受到广大球迷（特别是大、中学生）的关注。
评价与衡量NBA球员能力和薪资关系地数学模型
评价NBA 球员能力和薪资关系的数学模型摘要根据贝利提供的理论，一名NBA 球员所得到的薪酬和他们在场上得多少分有直接关系，不过这并不是唯一需要考虑的因素，因为这和是否能够帮助球队带来胜利、在场上的投篮出手数、失误数、篮板数以及犯规数也有着关联。
为了探讨球员能力和薪资的关系，本文主要运用多元分析中的主成分分析法和因子分析法，借助于SPSS 软件对数据进行分析，首先从衡量球员技术水平的得分、助攻、投篮命中率等10项指标出发，得出各指标与公因子的表达式123i i ZX aF bF cF ε=+++。
用因子分析法对2011-2012赛季的8个球队现役球员的综合能力进行评估分析，得到球员能力的综合指标模型，算出每个球员的综合得分。
最后，我们将球员所得薪资与个人能力进行二次非线性回归，用MATLAB 软件拟合出两者之间的函数关系2()1*2*3f x p x p x p =++。
将算得的应得值与实际所得值进行比较分析，得出检测值之间的误差，然后给出相关的合理解释。
关键词：因子分析法、综合能力指标、回归分析一、问题提出科比、斯塔德迈尔、德克-诺维茨基等球员是NBA联盟里闪耀的球星，他们能够拿到动辄几千万的年薪也是无可厚非的事情。
不过近日南犹他大学的经济学教授大卫-贝利在进行的一项统计中，得出科比、小斯、诺维茨基等人实际上属于高薪低能的表现。
他们的所得和所起到的表现并不能成为正比。
大卫-贝利对球员是否高薪低能的事情早有研究，为此他有着一套缜密的计算公式，而早在2006年的时候，他还和同伴一起撰写过一本名为“胜利的工资”的著作，在这本书中，贝利阐释了计算一名球员是否高薪低能的公式，这个公式被称之为“胜利产值”。
根据贝利提供的理论，一名NBA球员所得到的薪酬和他们在场上得多少分有直接关系，不过这并不是唯一需要考虑的因素，因为这和是否能够帮助球队带来胜利、在场上的投篮出手数、失误数、篮板数以及犯规数也有着关联。
12任务六 制作“NBA战绩统计表” 实验
对该节实验课学生的实际操作练习中普遍存在的问题进行讲解，对操作较好的学生给予表扬。
步骤四：编辑表格
1、表格的选定
选定单元格、选定行、选定列、选定整个表格
2、调整行高和列宽
（1）调整行高
选定要调整行高的行，单击“表格”菜单中的“表格属性”
命令。
（2）调整列宽
选定要调整列宽的列，单击“表格”菜单中的“表格属性”命令。
3、绘制斜线表头
教学内容或板书设计
附记
单击表格内任意单元格，单击“表格”菜单中的“绘制斜线表头”命令。
教案首页
授课形式
实验课
授课时数
2学时
授课日期
2010年10月27日第9周
备案日期
2010.10.13
授课章节
名称
课题二Word2003的使用
任务六制作“NBA战绩统计表”实验
教学目的
和要求
知识
目标
1、掌握Word中表格的基本使用方法
2、掌握Word中表格的基本设置方法
能力
目标
1、掌握Word中表格的基本使用方法
2、掌握Word中表格的基本设置方法
教学重点
Word中表格的基本使用方法
教学难点
Word中表格的基本使用方法
教学方法
讲授法、演示法
使用教具
计算机
课外作业
无
课后体会
教学内容或板书设计
附记
一、复习
1、文字的编排
2、段落格式的设置
二、导入实验课
上节课上我们对录入的“NBA专栏”的内容进行了字符的编排和段落格式方面的设置，整体效果美观了很多，今天我们来进一步丰富“NBA专栏”的内容。
三、讲授实验课
篮球数据权重统计法初步比较分析
篮球数据权重统计法初步比较分析随着现代篮球的飞速发展，篮球数据的统计也已经越来越丰富，统计的设备、人员数量、统计方法都已经变得更完善。
文章试着比较分析目前美国篮球职业联赛中美国数据统计专家的几种权重统计方法，以找出更适合现代篮球发展趋势的统计方法，从而更好地发现比赛中出现的问题，以便在平时的训练中更有针对性地进行训练，进而提高篮球水平。
标签：篮球数据;权重统计法;比较分析在本文中，我们将讨论几种用于评价NBA球员的线性权重方法。
这三种方法分别是NBA效率值、约翰·霍林格PER和比赛得分率、贝里·施密特和布鲁克的BBS（胜利值）。
美国职业男篮的效率评分由戴夫赫伦发明，它的计算公式如下：每场比赛效率=得分+篮板球+助攻+抢断+盖帽-失误-投失数-罚球投失数。
这个公式本质上说所有好的数据价值+1而所有不好的数据的价值是-1。
这有点说不通，举个例子，一个球员的三分球是18中5，他得了15分并且投失了13个球，这个球员的三分球出手的效率值就是15-13，即2个有效值。
如果他出手36中10，他的三分球出手的效率值就是30-26，即4个效率值，任何一个球员的三分球投成这样，那么别人肯定会告诉他不要投三分了。
相同的，如果一个球员的二分球命中率是36.4%（11中4），他11投得了8分，投失了7个球，那么他的效率值就是8-7，即1个效率值，如果他22投8中（联盟10%平均值）他的投篮效率值是2（16-14）。
虽然NBA效率值的计算比较简单，但是无法体现出数据的真实性，在近年来已经很少被采用了。
由约翰·霍林格提出的PER已经得到越来越多专家的认可，但是这个计算的方法在国内很少被提及。
这个计算方法是由NBA专家约翰·霍林格提出的球员价值评估数据体系，利用PER值，可以将每个球员的数据统计进行加权继承计算，进而对不同位置和不同球队的队员进行评估和比较。
其计算公式为PER=[（得分数+助攻数+总篮板数+抢断数+盖帽数）-（投篮出手数-投篮命中数）-（罚球出手数-罚球命中数）-失误数]/球员的比赛场次。
NBA球员综合能力的统计分析ppt课件
• 第二类: 3、5、1、2; • 第三类: 8、11、6、15、26、36、9，29、37、28、7、
• 各公共因子以及综合得分如下EXCEL表所示：
•
因子得分EXCEL表
2.8 聚类分析对因子分析的检验
• 通过聚类分析的组间连接法对上述NBA球员的数据进行聚 类，以对因子分析进行检验，分类结果如下表所示：
•
聚类分析结果（组间连接法）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.9 聚类分析对因子分析检验的解释
• 由聚类分析的分类结果:如果将聚类结果分为4类，即:
•
2013-2014常规赛联盟球员数据EXCEL表
• 将指标“失误”取倒数，记为“ 失误* ”然后对上述数据进行 SPSS分析。
2. 因子分析结果
2.1 上述数据因子分析的KMO 和 Bartlett 的检验为
0.611，大于0.6，适合作因子分析。
• 特征根及累计贡献率、碎石图、因子载荷矩 阵的输出结果如下：
NBA球员综合能力的统计分析
------- 基于因子分析和聚类分析
1. 摘要
• 对NBA球员综合能力的评价是广大球迷非常关心的一件事 。联盟利用各种各样的奖项来评价球员的素质,比如常规 赛MVP,最佳新人,进步最快球员,最佳防守球员等,但是这些 指标都不能体现一个球员的综合素质。在NBA赛场上，临 场技术统计的单项技术指标能从一个侧面反映一个篮球与 动员的比赛能力。但是，其单一性和局限性决定了它无法 对篮球员动员的比赛能力给予客观的综合评价。
NBA球员能力综合评价模型
由于一个球队的领袖球员对于比赛的胜负起着很大的作用，同时明星球员对 球队带来的经济效益也是不容忽视的。本文主要选取各个球队的领袖球员在 2009-2010 赛季的数据作为样本。我们选取命中率、篮板、助攻、抢断、盖帽、 失误、犯规、得分、上场时间作为原始指标进行统计分析。
3 数据分析
3.1 描述性统计分析：
为了更好的说明问题，我们运用 SPSS 软件得到各个变量之间的相关系数如 下表所示：
表 2 相关系数矩阵
从表 2 中可以看到，某些变量间的相关系数较高，表明这些变量间存在某些
相关性。例如， ρ (x2 , x4 ) = 0.705 篮板与盖帽的相关系数为 0.705，这说明篮板和
盖帽能力有较强的关联性，而事实上，我们也知道，一个球员的篮板能力和盖帽 能力存在着很大的相关性。因此有必要对这 9 个变量进行降维处理。
prin2 = 0.123x1 + 0.272x2 + 0.321x3 + 0.224x4 + 0.213x5 + 0.594x6 − 0.322x7 + 0.555x8
prin3 = 0.328x1 + 0.192x2 − 0.15x3 + 0.208x4 = 0.81x5 + 0.146x6 + 0.318x7 + 0.117x8
因为各个主成分的解释原始变量的大小并没有显著的差异，故只取其中的某
个成份进行球员排名会有失公平性，所以我们做如下三种改进： wg1、 wg2 、 wg3
表示前四个主成分的综合得分：
wg1 = 1 prin1 + 1 prin2 + 1 prin3 + 1 prin4
小篮球队统计数据分析教案设计
小篮球队统计数据分析教案设计班级：七年级五班教学主题：小篮球队统计数据分析时间：两个课时教学目标：1.了解小篮球队比赛的基本规则和胜利条件。
2.学习如何对小篮球队的比赛数据进行收集、整理和分析。
3.运用统计学原理，了解比赛数据的含义和价值。
4.能够通过比分、得分、篮板球、助攻等数据指标，对小篮球队的表现进行评价和分析。
教学内容：1.球赛规则和胜利条件的介绍2.比赛数据的收集和整理3.如何进行数据分析4.不同指标之间的关系分析教学过程：第一课时：1.引入：用多媒体展示NBA比赛的视频，并问学生们在观看比赛时会注意哪些数据。
2.知识讲授：介绍小篮球队比赛的基本规则和胜利条件。
3.综合练习：让学生们以小组为单位，对某场小篮球队比赛的数据进行收集和整理，并将结果呈现给全班同学。
4.分析比赛数据：让学生们对比赛数据进行分析，并结合球员表现进行评价，给出球员的优劣势。
第二课时：1.引入：通过多媒体展示NBA比赛中各种数据指标的含义，引导学生更好地理解统计数据分析的意义。
2.知识讲授：介绍如何进行数据分析，包括如何计算比分、得分、篮板球、助攻等指标，以及如何结合胜负情况进行分析。
3.案例分析：结合某场小篮球队比赛的数据，让学生们运用统计学原理，分析出队员的优劣势。
4.引导思考：帮助学生们思考数据指标之间的关系，让他们明白不同指标的互相影响，以及在比赛中如何进行权衡。
教学方式：1.活跃课堂气氛，采用PBL教学法。
2.利用多媒体工具，实现视觉化、数字化和图像化呈现。
3.结合小组讨论和个人思考，鼓励学生进行自主学习和发散思维。
教学手段：1.教师讲授、学生提问。
2.多媒体展示。
3.学生举手发言、小组讨论、互动合作。
4.统计分析软件应用。
教学重点：1.小篮球队比赛的数据收集和分析方法。
2.统计数据分析的原理和实践应用。
3.数据指标之间的关系和影响分析。
教学难点：1.如何对小篮球队的比赛数据进行收集和整理。
2.如何运用统计学原理进行数据分析。
体育学公式大揭秘运动员成绩的统计模型
体育学公式大揭秘运动员成绩的统计模型体育学公式大揭秘：运动员成绩的统计模型运动是人类活动中的重要组成部分，不仅有助于身体健康，还能够提升个人的竞技能力和团队协作精神。
在体育学中，研究运动员成绩的统计模型，能够帮助我们更好地理解运动员的表现，并为他们的训练和竞争提供指导。
本文将向您展示一些体育学中常用的成绩统计模型。
一、力量训练成绩模型力量是一项重要的运动指标，对于诸如举重、摔跤等力量型运动尤为重要。
力量训练成绩模型是衡量力量水平的指标，可以通过以下公式计算：力量训练成绩 = 重量（kg） ×重复次数 ×系数其中，系数是一个根据运动员技术水平和训练进度进行调整的常数，可以根据实际情况进行调整。
二、速度训练成绩模型速度是衡量运动员快速反应和爆发力的重要指标，对于短跑、游泳等速度型运动尤为重要。
速度训练成绩模型可以通过以下公式计算：速度训练成绩 = 距离（m） ÷时间（s） ×系数其中，系数同样是根据运动员技术水平和训练进度进行调整的常数。
三、耐力训练成绩模型耐力是衡量运动员持久力和身体适应能力的重要指标，对于长跑、骑行等耐力型运动尤为重要。
耐力训练成绩模型可以通过以下公式计算：耐力训练成绩 = 距离（m） ÷时间（s） ×系数同样，系数是根据运动员技术水平和训练进度进行调整的常数。
四、灵敏度训练成绩模型灵敏度是衡量运动员反应速度和协调能力的重要指标，对于篮球、足球等需要灵活性的项目尤为重要。
灵敏度训练成绩模型可以通过以下公式计算：灵敏度训练成绩 = 技术要素个数 ×完成数量 ×参考数值参考数值是根据运动员技术水平和训练进度进行调整的常数。
通过以上四个成绩统计模型，我们可以更全面地了解运动员的表现和进步情况。
这些模型可以为运动员的训练提供参考，帮助他们更加有针对性地进行训练，并及时调整训练计划。
除了上述成绩统计模型，体育学中还有其他一些针对特定项目的衡量指标和模型。
体育统计学参考公式
体育统计学参考公式体育统计学是一门研究运动项目中相关数据的收集、整理、分析和解释的学科，通过分析和解读数据，可以为教练员和运动员提供有益的信息和指导，帮助他们优化训练和竞技表现。
在体育统计学中，有一些常用的公式可以帮助我们分析和解释数据。
以下是一些常见的体育统计学参考公式。
1. 得分率（Scoring Percentage）= 得分/出手次数得分率是衡量球员或球队得分能力的指标，它表示在出手次数中得分的比例。
得分率越高，表示球员或球队的投篮效果越好。
2. 命中率（Field Goal Percentage）= 命中次数/出手次数命中率是衡量投篮准确性的指标，它表示在出手次数中命中的比例。
命中率越高，表示球员或球队的投篮准确性越高。
3. 三分命中率（Three-Point Percentage）= 三分球命中次数/三分球出手次数三分命中率是衡量三分球准确性的指标，它表示在三分球出手次数中命中的比例。
三分命中率越高，表示球员或球队的三分球准确性越高。
4. 篮板率（Rebound Rate）= 篮板数/（篮板数 + 对手篮板数）篮板率是衡量球员或球队争取篮板球能力的指标，它表示争取到的篮板球在总篮板数中的比例。
篮板率越高，表示球员或球队在争取篮板球方面的能力越强。
5. 助攻率（Assist Rate）= 助攻数/出手次数助攻率是衡量球员或球队传球能力的指标，它表示助攻比例。
助攻率越高，表示球员或球队的传球能力越好。
6. 失误率（Turnover Rate）= 失误次数/出手次数失误率是衡量球员或球队失误能力的指标，它表示失误比例。
失误率越低，表示球员或球队的失误能力越强。
7. 抢断率（Steal Rate）= 抢断次数/对手进攻次数抢断率是衡量球员或球队抢断能力的指标，它表示抢断比例。
抢断率越高，表示球员或球队的抢断能力越强。
8. 盖帽数（Block Number）= 盖帽数/对手投篮次数盖帽数是衡量球员或球队盖帽数量的指标，它表示盖帽比例。
篮球运动员个人技术数据统计分析.docx
篮球运动员个人技术数据统计分析２０１９年３月６日，ＦＩＢＡ男篮世界杯抽签分组仪式如期举行，中国也抽到上上签，世界杯分别面对委内瑞拉、波兰、科特迪瓦三个国家。
对于中国队来说，委内瑞拉实力在中国之上，而科特迪瓦男篮整体实力都弱于中国队。
对中国队来说，小组前两名才能出线，所以与波兰队的较量也成为重中之重。
波兰队现当家球星马齐兰佩（ＭａｃｉｅｊＬａｍｐｅ），出生于波兰罗兹，是波兰职业运动员，司职大前锋。
在２００３年ＮＢＡ选秀中，马齐兰佩于第二轮第一位被纽约尼克斯选中。
开启了自己的ＮＢＡ生涯。
２０１６年７月２５日，加入ＣＢＡ球队至今，一直在ＣＢＡ球队效力。
对于波兰篮球国家队来说，大家比较熟悉的是有着波兰铁拳之称的戈塔特。
论实力可以称得上为波兰男篮一哥，但随着戈塔特退出国家队，兰佩成为波兰男篮的核心球员，兰佩无论是在国家队效力，还是在ＣＢＡ效力其数据都是非常出色，本文章通过对马齐兰佩个人技术数据的统计与分析，为中国男篮提供一些建议。
１．研究对象与方法１．１研究对象主要是以马齐兰佩加入国家队以来、以及２０１６－２０１８年在ＣＢＡ三个赛季里的表现为研究对象。
１．２研究方法文献资料法；数据统计法；比较研究法；比赛录像分析法等方法２．结果与分析２．１得分能力分析篮球比赛得分是最终目的，想要获取更多的分数就要有多次投篮。
作为一名内线球员，在内线与中距离要获得更多的投篮机会。
通过兰佩在ＣＢＡ三个赛季的表现可以看出，兰佩在场均得分上表现十分稳定，不管是第几个赛季，在得分和投篮命中率上都十分高，可以说兰佩不管在哪个队伍都是核心球员的存在，也说明兰佩能很跨融入到ＣＢＡ赛事中。
三个赛季兰佩场均得分在２０分以上，投篮命中率也在５０％以上，足以说明兰佩能在有限的投篮次数里使自己的命中率提高。
在罚球上，兰佩罚球命中率为７０％左右。
对于一名内线球员来说，已经算是优秀球员的行列率。
而三分球命中率接近４０％，这就说明兰佩作为内线球员有着三分能力，对于防守兰佩的内线球员是非常吃力的。
NBA球员能力评价指标及收入与能力指标的回归模型
二、建立模型
SALARY GP MIN PPG REBOUND AST TURNOVER STEAL BLK
薪水
出场 次数
场均 时间
得分
篮板
助攻
失误
偷球 盖帽
1. 尝试通过最直观的解释建立模型
Adjusted R-square = - 0.2943, F-statistic = 0.033, Prob(F-statistic) =
0.313EFT+0.454PPG-0.194REBOUND+0.425AST+0.425TURNOVER X1
+0.469STEAL-0.278BLK
0.169EFT+0.318PPG+0.593REBOUND-0.220AST+0.431TURNOVERX2
0.050STEAL+0.531BLK
四、与EFF和PER的比较
EFF: evaluates all players based on the efficiency formula: ((Points + Rebounds + Assists + Steals + Blocks) - ((Field Goals Att. - Field Goals Made) + (Free Throws Att. - Free Throws Made) + Turnovers)).
拟合结果相当好，表明NBA的效率评价与本文建立的主成分指标 之间不存在显著差异；
2. 主成分指标与PER指标的比较
Adjusted R-square = 0.7713, F-statistic = 38.1157, Prob(F-statistic) = 0.000
NBA球员综合能力的统计教程
NBA球员综合能力的统计教程NBA球员综合能力的统计是一种重要的方法，用于评估和比较球员在不同技术和战术方面的表现。
统计数据可以提供对球员的整体能力和优缺点的洞察，为球队和球员自身的发展提供有价值的参考。
以下是关于NBA球员综合能力统计的教程，包括常用统计指标、使用方法和注意事项。
一、常用统计指标在统计球员综合能力时，通常使用以下常用指标：1. 得分（Points）：反映球员个人的进攻得分能力，包括罚球和三分球。
2. 篮板（Rebounds）：反映球员的争取篮板球的能力，包括进攻篮板和防守篮板。
3. 助攻（Assists）：反映球员的组织进攻、传球能力。
4. 抢断（Steals）：反映球员的防守能力，即从对方球员手中抢到球的次数。
5. 盖帽（Blocks）：反映球员的防守能力，即封盖对方球员投篮的次数。
6. 失误（Turnovers）：反映球员的犯规能力，包括传球失误和个人犯规。
7. 命中率（Field Goal Percentage）：反映球员的投篮准确性，包括两分球和三分球的命中率。
8. 罚球命中率（Free Throw Percentage）：反映球员的罚球准确性。
这些指标可以帮助衡量球员在攻防两端的整体表现，但并不能完全代表球员综合能力的全部。
二、使用方法在使用统计数据评估球员综合能力时，可以采取以下方法：1.对比分析：将球员的统计数据与同位置的其他球员进行对比，看哪些方面有优势或劣势。
2.趋势分析：观察球员在不同比赛或赛季中的统计数据，看是否有显著的变化，从而判断球员的发展趋势。
3.效率评估：将得分、助攻等数据与出场时间、投篮次数等数据进行比较，计算出球员的效率值，用以综合评估球员的能力。
4.综合排名：将多个统计指标综合计算，得出球员在联盟中的排名，从而直观地了解球员的整体水平。
三、注意事项在使用统计数据评估球员综合能力时，需要注意以下几点：1.统计数据必须结合现场观察和比赛录像等实际情况进行分析，不能单纯依赖统计数据。
【精品】NBA球员詹姆斯和安东尼技术分析SPSS(DOC)
N B A球员詹姆斯和安东尼技术分析S P S S(D O C)题目：NBA球员勒布朗-詹姆斯和卡梅隆-安东尼职业生涯能力技术统计分析姓名：李玉玲学号：1133098一、摘要篮球运动已成为人们体育生活中必不可少的一部分，作为全球最具影响力的篮球俱乐部赛事，NBA每个赛季的比赛都吸引了全球众多球迷的眼球，在世界范围内产生了巨大的影响。
作为每一个球员而言，最大的目标就是获得尽可能对的得分并取得比赛的最终胜利。
众所周知，决定每一场比赛结果的因素很多，既有偶然性，但更多的是其必然性。
那么是哪些主要的影响因素主导着一个球员的得分的多少呢？为此，本文利用SPSS统计软件用一系列统计分析方法（包括主成分分析、聚类分析、非参数检验和回归分析等）对最热门的两位年轻实力球员勒布朗·詹姆斯和卡梅隆-安东尼至今为止在NBA的职业生涯常规赛各赛季平均个人技术数据进行统计分析，以达到对他们的比较和进行个人得分影响因素的研究。
通过分析研究得出：1、詹姆斯在命中率、三分命中率、助攻、盖帽、得分方面比安东尼出色，其中的三分命中率、失误稳定度也比安东尼高，詹姆斯在三分命中率方面比安东尼有较大的优势，而助攻、盖帽、得分方面稳定性不如安东尼，两者都是在命中率为45%~50%时得分最高。
就失误而言，安东尼的失误较少但是稳定度不比詹姆斯高。
在罚球命中率方面安东尼占绝对优势。
安东尼与詹姆斯的篮板技术水平大致相同。
安东尼较詹姆斯而言更容易犯规。
2、詹姆斯平均得分总体的分布不服从正态分布，安东尼平均得分总体的分布服从正态分布。
3、詹姆斯的得分与其防守、篮板、盖帽、助攻、犯规、命中率、罚球命中率、依次存在显著的线性相关性，与失误存在显著线性负相关性，与进攻、抢断、三分命中率无明显的线性相关性。
安东尼的得分、罚球命中率、助攻分别都与其他指标无明显的线性相关性，4、詹姆斯的平均每场得分的线性回归方程为：平均每场得分=5.356*防守—0.66*命中率+27.767。
11任务六 制作“NBA战绩统计表”
为了丰富“NBA专栏”的内容，在其中加入NBA西南联赛06—07赛季各球队的战绩表。
2、任务分析
表格是一种常见的信息组织形式，在实际应用中使用相当广泛。要制作“NBA战绩统计表”首先要创建一个表格，然后录入表格的内容，再对表格进行编辑及格式化操作。
3、任务实施
步骤一：打开文件并输入表格题目
附记
一、复习
1、符号的插入
2、字符格式、段落格式的设置
3、首字下沉、设置分栏和项目符号
二、导入新课
上节课我们学习了Word的基本知识，了解了有关符号的插入和对字符、段落、首字下沉和项目符号的相关设置方法，这节课我们来学习一下Word的新的知识点。
三、讲授新课
课题二Word2003的使用
任务六制作“NBA战绩统计表”
2、掌握Word中图片的插入方法、文本框的相关设置方法
2、掌握Word中边框及底纹的设置方法和公式的使用
教学重点
1、Word中表格的基本使用方法
2、掌握Word中基本设置的操作方法
教学难点
掌握Word中基本设置的操作方法
教学方法
讲授法
使用教具
计算机
课外作业
P83练习题（在书上完成）
课后体会
教学内容或板书设计
教案首页
授课形式
新授课
授课时数
2学时
授课日期
2010年10月25日第9周
备案日期
2010.10.11
授课章节
名称
课题二Word2003的使用
任务六制作“NBA战绩统计表”
教学目的
和要求
知识
目标
1、掌握Word中表格的基本使用方法
2、掌握Word中图片插入、艺术字和文本框的设置方法
篮球技术统计员手册
阅读感受
在我成为一名篮球技术统计员的初期，我感到无比的困惑和迷茫。篮球比赛 的复杂性和多样性，让我觉得需要掌握的技能和知识无穷无尽。在这个关键时刻， 我偶然发现了《篮球技术统计员手册》这本书，它如同一盏明灯，照亮了我前进 的道路。
这本书的作者是中国篮球协会，他们用专业的视角和丰富的经验，详细介绍 了篮球技术统计的重要性和具体操作方法。书中不仅有对技术统计概念的清晰解 释，还有各种实用的统计技巧和案例分析。它不仅为我揭示了技术统计的内在逻 辑，还教会了我如何将理论知识应用到实际工作中。
计数据，可以评估他们在比赛中的表现和作用；通过分析球队 的整体技术统计数据，可以评估球队的整体实力和战术特点。 本书还提供了大量的实例和案例分析，帮助读者更好地理解和应用所学的知识。这些案例既包括 了一些经典比赛的数据分析，也包括了一些具有代表性的技术统计问题探讨。通过这些案例，读 者可以更加深入地了解技术统计在实践中的应用，并提高自己在实际工作中解决问题的能力。 《篮球技术统计员手册》是一本全面、实用的篮球技术统计指南。无论是专业的技术统计人员， 还是对篮球数据分析感兴趣的球迷，都可以从本书中获得有益的参考和指导。通过阅读本书，读 者将能够更好地理解篮球比赛中的技术统计数据，更准确地记录和分析比赛数据，为球队的决策 提供有力的支持。
这本书还具有一定的权威性和可靠性。作者在篮球技术统计领域具有丰富的 经验和专业知识，确保了书中所提供的信息准确可靠。书中引用了大量的专业文 献和数据，进一步增强了其权威性和说服力。
《篮球技术统计员手册》这本书的目录分析表明，它是一本全面、实用、权 威的技术统计指南。通过深入研究和应用这本书的知识，篮球技术统计人员可以 不断提升自己的专业水平，为比赛和球队提供更加精准和有价值的数据支持。
NBA球员詹姆斯和安东尼技术分析SPSS
题目：NBA球员勒布朗-詹姆斯和卡梅隆-安东尼职业生涯能力技术统计分析姓名：李玉玲学号：1133098一、摘要篮球运动已成为人们体育生活中必不可少的一部分，作为全球最具影响力的篮球俱乐部赛事，NBA每个赛季的比赛都吸引了全球众多球迷的眼球，在世界范围内产生了巨大的影响。
作为每一个球员而言，最大的目标就是获得尽可能对的得分并取得比赛的最终胜利。
众所周知，决定每一场比赛结果的因素很多，既有偶然性，但更多的是其必然性。
那么是哪些主要的影响因素主导着一个球员的得分的多少呢？为此，本文利用SPSS统计软件用一系列统计分析方法（包括主成分分析、聚类分析、非参数检验和回归分析等）对最热门的两位年轻实力球员勒布朗·詹姆斯和卡梅隆-安东尼至今为止在NBA的职业生涯常规赛各赛季平均个人技术数据进行统计分析，以达到对他们的比较和进行个人得分影响因素的研究。
通过分析研究得出：1、詹姆斯在命中率、三分命中率、助攻、盖帽、得分方面比安东尼出色，其中的三分命中率、失误稳定度也比安东尼高，詹姆斯在三分命中率方面比安东尼有较大的优势，而助攻、盖帽、得分方面稳定性不如安东尼，两者都是在命中率为45%~50%时得分最高。
就失误而言，安东尼的失误较少但是稳定度不比詹姆斯高。
在罚球命中率方面安东尼占绝对优势。
安东尼与詹姆斯的篮板技术水平大致相同。
安东尼较詹姆斯而言更容易犯规。
2、詹姆斯平均得分总体的分布不服从正态分布，安东尼平均得分总体的分布服从正态分布。
3、詹姆斯的得分与其防守、篮板、盖帽、助攻、犯规、命中率、罚球命中率、依次存在显著的线性相关性，与失误存在显著线性负相关性，与进攻、抢断、三分命中率无明显的线性相关性。
安东尼的得分、罚球命中率、助攻分别都与其他指标无明显的线性相关性，4、詹姆斯的平均每场得分的线性回归方程为：平均每场得分=5.356*防守—0.66*命中率+27.767。
关键词：NBA 球员技术 spss 正态分布相关性线性回归方程目录1、摘要 (1)二、选题背景 (3)三、原始数据的介绍 (3)3.1 出处 (3)3.2 样本 (3)3.3 指标 (3)四、数据整理及分析 (5)4.1 分析数据集的介绍 (5)4.2 分析过程及结果 (5)4.4.1 基本描述统计量 (5)4.2.2 数据的图形展示 (6)4.2.3 总体分布正态性假设检验 (7)4.2.4 相关分析 (8)4.2.5 线性回归分析 (11)五、结论 (13)六、参考资料 (14)七、附录 (15)附录一球员个人信息附录二勒布朗·詹姆斯和卡梅隆-安东尼NBA的职业生涯常规赛各赛季平均数据.xls附录三全部指标的基本描述统计量附录四变量散点矩阵附录五回归分析图二、选题背景随着人们生活水平的提高，以及2008年奥运会、2010年亚运会在我国的顺利举行，我国人民对于体育的关注越来越高。
NBA运动员常规赛数据与其能力值的关系
NBA运动员常规赛数据与其能力值的关系
张荣辉
【期刊名称】《林区教学》
【年(卷),期】2018(0)12
【摘要】研究NBA篮球运动员在常规赛数据变化与其能力值变化的关系,进一步了解分析篮球运动员.依据能力值分布、能力值上升或下降、风格与打法、年龄、伤病、潜力等因素选取五名具有代表性的球员进行研究.采用文献资料法、录像观察法、逻辑分析法、数理统计法研究这五名球员在2015-2016、2016-2017赛季常规赛场均数据与能力值,建立五项基础数据综合对比评价体系,联系能力值的变化,寻找两者之间的关系.
【总页数】3页(P108-110)
【作者】张荣辉
【作者单位】盐城师范学院体育学院,江苏盐城224001
【正文语种】中文
【中图分类】G841
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聚类分析对因子分析的检验
• 通过聚类分析的组间连接法对上述NBA球员 的数据进行聚类，以对因子分析进行检验， 分类结果如下表所示：
•
聚类分析
• 聚类分析结果分为三类 • 第一类: 詹姆斯、戴维斯、杜兰特、 库里、哈登、维斯布鲁克、考辛斯 • 第二类: 保罗、莱昂纳德、格里芬、 沃尔、利拉德、巴特勒 • 第三类: 加索尔、阿尔德里奇、霍华 德、 汤普森、欧文、格林、康利
2015-16赛季ESPN排名前20球员
• • • • • 詹姆斯 戴维斯 杜兰特 库里 哈登 • • • • • 保罗 威斯布鲁克 莱昂纳德 格里芬 加索尔 • • • • • 沃尔 考辛斯 阿尔德里奇 霍华德 利拉德 • • • • • 汤普森 巴特勒 欧文 格林 康利
球员数据
主成份因子分析法
NBA球员综合能力分析
背景介绍
• 对NBA球员综合能力的评价是广大球迷非常 关心的一件事。联盟利用各种各样的奖项 来评价球员的素质,比如常规赛MVP,最佳新 人,进步最快球员,最佳防守球员等 。 • 我们希望用多元统计的方法对球员常规赛 数据的各项指标进行因子分析。从比赛数 据的方面反映一个球员的能力。
内线 因子
综合 因子
组织 因子
计算综合得分
以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率 的比重作为权重进行加权，得出个球员的综合得分。
公式：F=(36.24*F1+24.71*F2+19.36*F3)/80.31
因子得分及综合得分
基于F1内线因子NBA球员实力
• F1在投篮命中率，前场篮板，后场篮板， 盖帽，犯规上的载荷值较大。 • F1得分较高的是考辛斯，霍华德，戴维斯 等球员，他们都是中锋，所以内线能力极 强。 • F1得分较低的是利拉德，沃尔，汤普森等 球员，他们都是得分后卫或控球后卫，内 线能力较差
基于F2组织因子分析NBA球员实力
• F2在助攻、抢断、失误的载荷值较大。 • F2得分较高的是威斯布鲁克，哈登，保罗 等球员，得分较低的是莱昂纳德，阿尔德 里奇，汤普森等球员。以上球员均为后卫 或小前锋。
• 上述位置负责团队组织进攻，身体灵活， 所以助攻，抢断较多，失误也较多。
基于F3得分因子分析NBA球员实力
聚类分析对因子分析检验的解释
• 第一类球员的平均因子得分均大于零 • 第一第二第三类平均因子得分依次递减
• 聚类分析法的分析结果与前述因子分析的 结果基本一致,说明前述因子易用数据表示的指标没有 考虑进来，比如球员工资。
• 综合得分有利于中锋，大前锋等内线球员 ，而造成中锋的排名普遍较高。
• 本文利用因子分析法和聚类分析法, 从球员 技术统计中的效率、投篮命中率、前场篮 板、后场篮板、助攻、抢断、盖帽、失误、 犯规、得分共计10个指标出发, 对2015-2016 年度NBA常规赛中20名球员的综合能力进行 评估分析，比较球员的综合素质和评分。
NBA球员位置简要介绍
• 组织后卫 控球极强 得分后卫 投篮精准 小前锋 全能风暴 大前锋 内线霸主 中锋 禁区屏障 • 内线：大前锋 中锋 • 外线：组织后卫，得分后卫，小前锋
左表是主成分 法因子分析的 结果 根据特征值大 于1的原则，我 们选择3个因子， 此时的累计方 差贡献率达到 了80.31%
旋转因子分析法
• 上表是旋转因子分析的载荷阵 • F1、F2、F3，其累计方差贡献率为80.31% • 且特征值大于一。
旋转后的 因子载荷矩阵
• 由旋转后的因子载荷矩阵可 以看出: • 第一个因子F1主要由投篮命 中率，进攻篮板、防守篮板、 盖帽，犯规五个指标决定， 我们命名其为内线因子。 第二个主因子F2主要由助攻、 抢断、失误， 三个指标决定， 我们命名其为组织因子。 得分 第三个主因子F3主要由效率 因子 值，得分两个指标决定， 我 们命名其为得分因子
• 公共因子F3在效率值，得分上的载荷值较 大。 • F3得分较高的是杜兰特，库里，詹姆斯等 球员，毫无疑问他们是公认的得分机器。 • F3得分较低的是康利，加索尔，霍华德等 球员。以上球员在本赛季的场均得分仅在 15分左右，在明星球员中属较低水平。
基于综合因子得分F分析NBA球员实 力
• 按照旋转因子分析得出来的排名中，排名 比较靠前的多为中锋类的位置。因为在这 些位置，球员可以有比较出色的数据表现， 例如较多的篮板，较高的命中率等。这也 就说明球员的排名与位置有一定的相关性。 • 。