阿山哥現在在想什麼? - 網球 Tennis

Olga avatar
By Olga
at 2019-01-31T21:17

Table of Contents

※ 引述《youarefat (YouAreFat)》之銘言:
: ※ 引述《AirOctopus (AirOctopus)》之銘言:
: : 除了職業壽命長短,還有現在選收都普遍「各場地通吃」,雖然我也不知為什麼會這樣,
: : 但這顯然不是因為現在選手比較優秀,而是某種時代上的限制,你要山突然間突破時代限
: : 制,跟現在選手一樣每個場地都精通,顯然不合道理。


: 是喔
: 我也不知道你為什麼會這樣覺得

是,我也不知道為什麼你不會這樣覺得,因為實際上就是這樣。

: 那來看看除了三個bug(全場地75%up)
: 其他看勝率 有多少能算是全場地精通

每個場地勝率都差不多,叫做每個場地都通吃(自己跟自己比精通程度)

: 硬地 紅土 草地
1.Djokovic 84.3% 79.3% 83.0%
2.Nadal 77.4% 92.0% 77.6%
: 3.小z 64.1% 70.7% 66.7%
: 4.波羅 72.2% 70.9% 69.6%
: 5.安德森 61.1% 53.4% 59.0%
6.Federer 83.2% 75.9% 87.1%
: 7.圭 68.3% 71.2% 61.0%
: 8.Thiem 55.3% 74.5% 51.9%


看看1995年的top 8 表現吧。

硬地 紅土 草地
1.Agassi 79.0% 72.7% 73.5%
2.Sampras 80.4% 62.5% 83.5%
3.Muster 62.2% 77.0% 41.2%
4.Becker 78.2% 66.3% 82.3%
5.Chang 69.8% 64.5% 54.8%
6.Ivanisevic 58.2% 61.8% 72.0%
7.Kafelnikov 67.4% 57.8% 69.7%
8.Ferreira 62.2% 58.1% 66.7%

現在來看看誤差值
(三場地勝率平均為x,則 |x-硬地勝率| + |x-紅土| + |x-草地| = 誤差值)
比如小z平均為67.2%,則誤差值為 |67.2-64.1| + |67.2-70.7| + |67.2-66.7|= 7.1

top 8誤差值

2019年 1995年

1. 5.8 7.9
2. 19.3 25.9
3. 7.1 37.9
4. 2.6 18.6
5. 8.9 16.5
6. 12.3 16.0
7. 11.7 14.3
8. 27.9 8.7

top 8 平均

11.95 18.23

顯然1995年個場地變化高了6.28%,而且這不是因為Big 3很穩定導致現在勝率波動更小,
實際上他們浮動更大,扣掉Big 3的數據後2019平均誤差值只剩11.64。


而且仔細觀察誤差值,就會發現實際上2019年只有Thiem跟Nadal是異端,誤差值高過其他
人很多、只有他們兩個超過19,其他幾乎都低於12。

而1995年則完全相反,Agassi跟Ferreira誤差值比較低是異端,其他人幾乎全部都超過15
只有他們兩個低於9。


顯然對這兩個年代來說,場地變化、整體訓練方式有某種結構性問題,大部分top都更擅長
單一場地,要精通各場地、用自己的弱項碰撞別人強項1995年相較2019年更加困難。而
2019由於個場地能力相較起來更趨於相同,如果我草地比你強,則其他場地很高機率也比
你強,或至少不會差太多。


: 上色比較隨意一點
: 大致上 沒有特別高但又有差距的給綠色 很屎的也綠色
: (雖然有些數字樣本數不多 但我才不管
: 以勝率來說
: 能稱得上全場地精通的也沒幾個吧?

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Tags: 網球

All Comments

Cara avatar
By Cara
at 2019-02-03T12:39
結論就是1995的人全都比big3弱
Bennie avatar
By Bennie
at 2019-02-06T04:02
樓上噓屁噓這篇退團打錯 這篇推推
Xanthe avatar
By Xanthe
at 2019-02-08T19:25
紅土硬地草地就不一樣的場地啊,就場地來說沒有什麼太大改變吧,應該是選手適應各場地能力更強了
Tom avatar
By Tom
at 2019-02-11T10:48
而且應該看一個趨勢,而不是只取兩年就下這結論
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By Elma
at 2019-02-14T02:10
92%...
Poppy avatar
By Poppy
at 2019-02-16T17:33
20
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By Cara
at 2019-02-19T08:56
推 數據很清楚
Joseph avatar
By Joseph
at 2019-02-22T00:19
我覺得兩個人對於精通的定義不太一樣就是
Andy avatar
By Andy
at 2019-02-24T15:41
其實是主辦單位窮了,場地變異性下降
Zora avatar
By Zora
at 2019-02-27T07:04
是因為排名算法不一樣,當時只取14場比賽算排名當年Muster好像贏了12場紅土冠軍 因此排名很前面
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2019-03-01T22:27
現在不能靠刷同場地奪top8 因此top8場地全能性提高
Olga avatar
By Olga
at 2019-03-04T13:50
(資料來源:精華區-> rankings)
Ina avatar
By Ina
at 2019-03-07T05:12
S大說得有理,主要是現在不能靠一個場地強變頂尖球員
Yuri avatar
By Yuri
at 2019-03-09T20:35
過去的計分規則有時候反而讓選手變得故步自封
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By Hardy
at 2019-03-12T11:58
像Muster本來幾乎只打也主宰紅土,開始多打其他場地
Oscar avatar
By Oscar
at 2019-03-15T03:21
還在室內硬地連贏阿山哥跟Washington奪冠
Dora avatar
By Dora
at 2019-03-17T18:43
埃森超九賽是地毯表面
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By Cara
at 2019-03-20T10:06
對啦那個紅紅的地毯場,現在都室內都硬地打習慣了XD
Enid avatar
By Enid
at 2019-03-23T01:29
因為現在草地慢以前很多 紅土比以前快
Susan avatar
By Susan
at 2019-03-25T16:52
因為現在球員必須更全能啊~
Emily avatar
By Emily
at 2019-03-28T08:14
現在場地差異性沒以前大 各種場地速度都改很多了
Jacob avatar
By Jacob
at 2019-03-30T23:37
而且現役的都還沒退休 勝率還會往下修正
Tristan Cohan avatar
By Tristan Cohan
at 2019-04-02T15:00
用離均差平方和(X-mean)^2會好一點,絕對值包含未知數的情況下判斷群體離散狀況不太方便
Joe avatar
By Joe
at 2019-04-05T06:23
總是有貴古迷以為體育選手會變爛 演化上就不可能了
Hamiltion avatar
By Hamiltion
at 2019-04-07T21:45
完全不能接受,不管實際勝率,只要場地勝率差不多就叫精通
John avatar
By John
at 2019-04-10T13:08
那你等於在說,7784比納豆更是全場地精通,儘管納豆最差的場地勝率都比7784高差不多20%
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By Bethany
at 2019-04-13T04:31
再說了,你提的是選手普遍全場地精通,我只拿了top20已經有點少了,你更少只拿8個,這樣能說明普遍性?
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By Vanessa
at 2019-04-15T19:54
你對於精通的假設一開始就有問題,後面再算的東西基本沒意義了,這樣得出的結論沒用啊
Yuri avatar
By Yuri
at 2019-04-18T11:16
一個選手從沒全精通到全精通,基本是一個進化進步的過程。而納豆如果紅土一陣連敗,勝率掉到77%,在你的定義裡就是從沒全精通變全精通,但這明顯是退步的,於是矛盾就出現了,這只能是你的定義出了問題。
Rae avatar
By Rae
at 2019-04-21T02:39
微積分16世紀末就出現了 你要17世紀Euler想什麼

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By Bethany
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阿山哥現在在想什麼?

Zora avatar
By Zora
at 2019-01-31T11:04
※ 引述《AirOctopus (AirOctopus)》之銘言: : 除了職業壽命長短,還有現在選收都普遍「各場地通吃」,雖然我也不知為什麼會這樣, : 但這顯然不是因為現在選手比較優秀,而是某種時代上的限制,你要山突然間突破時代限 : 制,跟現在選手一樣每個場地都精通,顯然不合道理。 是喔 我也不知道 ...

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By Isla
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