鬍子罰球相關性分析（2018-2019） - NBA

Agnes avatar
By Agnes
at 2019-01-28T18:10

Table of Contents

https://i.imgur.com/TUBQ5Ne.jpg　

不囉嗦先上分析圖&結論

沒有顯著相關的我就拿掉了

1.鬍子在客場可以獲得更多罰球
2.罰球愈多贏率愈高
3.CP3不在時平均罰球量顯著上升
4.上場時間愈多罰球量愈多
5.封阻數愈多罰量稍為下降
6.得分愈多罰球愈多（罰球會主要得分工具）
7.效率愈高罰球愈多（罰球為主貢獻）

很少看到罰球量跟得分/效率有這麼強的正相關……

==========================以下 得分vs罰球================================

綜合比較
https://i.imgur.com/d1APIOU.jpg

鬍子 的罰球vs得分

https://i.imgur.com/iKRCVsk.jpg

KI 的罰球vs得分

https://i.imgur.com/XB8gCSr.jpg

Curry 的罰球vs得分

https://i.imgur.com/IBFpeTe.jpg

正常的球員都像這樣

不會有太大相關性的...

--
Tags: NBA

All Comments

Tristan Cohan avatar
By Tristan Cohan
at 2019-01-30T08:16
6根本是廢話 靠北啊
Callum avatar
By Callum
at 2019-01-31T04:28
我怎麼不覺得有分析出什麼東西 這個分析跟上場時間
約多 得分越高有啥不一樣
Thomas avatar
By Thomas
at 2019-02-03T22:17
麻煩請做一篇完整開頭結尾起承轉合的論文再繳上來謝
謝謝謝
Thomas avatar
By Thomas
at 2019-02-04T09:39
這會被老闆退貨吧
Gilbert avatar
By Gilbert
at 2019-02-04T21:11
有哪些球員是得分越多 罰球越少的啊？
Rae avatar
By Rae
at 2019-02-09T02:38
一樓不一定吧
Suhail Hany avatar
By Suhail Hany
at 2019-02-12T02:23
大部分球員得分數與罰球沒有絕對相關性
Kama avatar
By Kama
at 2019-02-14T21:35
除了1比較反常之外 其他根本很合理吧...
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2019-02-17T15:22
所以你的相關係數呢？其他人的圖呢？
Kumar avatar
By Kumar
at 2019-02-18T10:59
他命中率普通但TS確很高就是因為罰球
Ursula avatar
By Ursula
at 2019-02-22T19:52
沒有絕對啊，原po在說正相關的“程度”鬍子很顯著
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2019-02-27T00:03
直觀想應該是罰球佔到一定比例才會正相關，大部分可
能是無顯著相關
Zora avatar
By Zora
at 2019-02-28T04:59
為什麼我覺得每一點都是廢話哈哈
Elma avatar
By Elma
at 2019-03-04T09:02
樓上你從哪得到這結論的？好歹也附上其他人的才有得
比啊
Kama avatar
By Kama
at 2019-03-07T05:51
你政治系的？拿出一堆好像很厲害數據，仔細一看全是
廢話
Charlie avatar
By Charlie
at 2019-03-07T07:11
你這樣分析 跟沒分析是一樣的
回去補七頁 週末前交
Zanna avatar
By Zanna
at 2019-03-10T19:42
佔總成績40%
Dorothy avatar
By Dorothy
at 2019-03-15T01:30
我覺得你要有對照組 雖然大家都知道鬍子買飯 但是
你這樣看不出所以然
Jacky avatar
By Jacky
at 2019-03-15T21:11
比如說全聯盟平均
Ursula avatar
By Ursula
at 2019-03-17T11:08
2.3.4.5.7幾乎是一般情況沒什麼統計價值
Hedy avatar
By Hedy
at 2019-03-21T07:04
第一點是很有趣的現象 其他倒是都沒違反邏輯...
Connor avatar
By Connor
at 2019-03-24T19:07
你想做分析結論的話至少要避開本來就有高度正相關的
Hedy avatar
By Hedy
at 2019-03-25T04:35
「正相關」阿，罰球少，得分一定會跟著減少嗎？
Eartha avatar
By Eartha
at 2019-03-29T23:59
這是小論文的話，會被砲到腿軟吧
Frederica avatar
By Frederica
at 2019-04-01T15:58
因素，像3.其實隱含了cp3不在時鬍子的進攻比重增加
Liam avatar
By Liam
at 2019-04-06T11:48
我怎麼覺得大部分球員都可以得到一樣結論
Candice avatar
By Candice
at 2019-04-09T12:48
所以罰球增加很正常，倒是6可以看看是否罰球占得分
比例會隨總得分增加
Thomas avatar
By Thomas
at 2019-04-13T14:45
大部分球員在最後兩項不會是正相關
Freda avatar
By Freda
at 2019-04-17T17:45
誰不是罰球越多得分越多...難道有人罰越多得分越少
？
Kyle avatar
By Kyle
at 2019-04-22T14:44
他是說"得分愈多罰球愈多"
Skylar Davis avatar
By Skylar Davis
at 2019-04-27T08:41
罰球佔比倒沒想過，等等再用用看
Jacob avatar
By Jacob
at 2019-05-02T06:54
所以你的對照組呢？
Cara avatar
By Cara
at 2019-05-06T02:39
第一點有趣可以當結論，好了准你口試
David avatar
By David
at 2019-05-10T10:11
舉個極端一點的例子，射手的得分就跟罰球數豪不相嚥
Dora avatar
By Dora
at 2019-05-15T06:48
是建議你拿其他幾個ws高的球員或是平均來做對照組
不然這樣看起來只會覺得好像本來應該就是這樣
Ethan avatar
By Ethan
at 2019-05-20T03:01
像KT,咖哩之流
Skylar Davis avatar
By Skylar Davis
at 2019-05-24T21:30
那是射手反常 不代表哈登異常啊 所以你的對照組呢？
Isabella avatar
By Isabella
at 2019-05-24T22:32
你應該拿個別人來對照的
Brianna avatar
By Brianna
at 2019-05-27T02:18
那有推薦用那個球員當對照組嗎？
Odelette avatar
By Odelette
at 2019-05-29T07:01
這不需要對照組 但就是沒有什麼分析價值沒錯XD
Mia avatar
By Mia
at 2019-06-02T17:14
會有分析價值的東西通常是比較不直觀甚至反直覺的
Zenobia avatar
By Zenobia
at 2019-06-03T13:08
不需要對照組是因為你隨便抽十個球員有八個都會是那
樣 甚至你拿Curry來分析趨勢大概也是一致
Faithe avatar
By Faithe
at 2019-06-04T22:02
比如說你拿其他隊伍WS最高的兩位球員來比較
Suhail Hany avatar
By Suhail Hany
at 2019-06-05T01:09
整篇看完一個總結 “廢話”
Selena avatar
By Selena
at 2019-06-06T16:32
....這啥鬼分析 不論誰都是正相關的數據阿
Hardy avatar
By Hardy
at 2019-06-06T17:47
一堆廢話，自以為懂統計，我是你老闆馬上噴
Madame avatar
By Madame
at 2019-06-11T08:16
括弧結論邏輯耶不對
Wallis avatar
By Wallis
at 2019-06-13T09:36
大二剛開始上統計課 當作練習題 大家不要太苛責
Steve avatar
By Steve
at 2019-06-16T05:26
我也發現火箭贏球場數越多，勝率就越高
Aaliyah avatar
By Aaliyah
at 2019-06-20T14:15
通篇廢話......
Kelly avatar
By Kelly
at 2019-06-22T02:40
大二學生作業的水準
Mia avatar
By Mia
at 2019-06-22T21:27
我覺得你去分析哪些裁判跟他罰球數有正相關還比較有
用
Todd Johnson avatar
By Todd Johnson
at 2019-06-27T11:43
統計？
Rae avatar
By Rae
at 2019-06-29T01:47
...
Candice avatar
By Candice
at 2019-06-30T20:55
CP3只要受傷 就會上不了場
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2019-07-01T04:07
怎麼覺得你在講廢話
Andy avatar
By Andy
at 2019-07-01T06:00
？？？？ 抱歉 所以重點在哪
Zenobia avatar
By Zenobia
at 2019-07-01T23:02
廢到爆XDDDDD
Adele avatar
By Adele
at 2019-07-03T06:26
這種廢文不要拿來丟臉
Daniel avatar
By Daniel
at 2019-07-04T05:34
統計還太菜啦
Tom avatar
By Tom
at 2019-07-08T13:32
不忍噓給箭頭 很多東西本來就是相關性很高 你要跟
其他球員比(高或低)才有意義
Yuri avatar
By Yuri
at 2019-07-11T07:17
這些本來就很容易正相關的..
Annie avatar
By Annie
at 2019-07-13T21:05
補血 不能說是廢話
Necoo avatar
By Necoo
at 2019-07-18T07:19
https://i.imgur.com/XB8gCSr.jpg
Sarah avatar
By Sarah
at 2019-07-22T12:36
哈哈
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2019-07-22T22:36
很多人邏輯真的不好 要廢話的方向是 罰球多->得分高
但是反過來 得分高->罰球多 是不同方向的論述了
Yuri avatar
By Yuri
at 2019-07-24T01:45
所以鬍子的相關係數離平均值有幾個標準差呢？
Elvira avatar
By Elvira
at 2019-07-24T17:49
你自己的結論就是需要比較才能得知的
Rae avatar
By Rae
at 2019-07-26T13:44
你這連統計都稱不上吧 條件亂選一通
Zora avatar
By Zora
at 2019-07-26T23:08
數學上哪有差
Jack avatar
By Jack
at 2019-07-31T01:20
就xy軸互換而已
相關性從來不能代表因果關係
Selena avatar
By Selena
at 2019-08-05T01:14
你至少要把標準差算出來吧
Oliver avatar
By Oliver
at 2019-08-08T09:29
沒有比較我哪知道這樣的相關程度是高還是低？
Tracy avatar
By Tracy
at 2019-08-11T07:06
https://i.imgur.com/IBFpeTe.jpg
Adele avatar
By Adele
at 2019-08-12T16:44
這假設比高中生還糟糕 笑死
Heather avatar
By Heather
at 2019-08-16T16:09
你要假設相關性 或因果性 並不是用XY軸然後肉眼判別
…
Charlotte avatar
By Charlotte
at 2019-08-17T10:47
你確定相關性是要算標準差???
Gary avatar
By Gary
at 2019-08-20T17:02
你早點丟對照組就不會被噴成這樣了
Kama avatar
By Kama
at 2019-08-21T16:26
因為統計結果本來就不需要對照組阿@@
Emma avatar
By Emma
at 2019-08-22T04:33
我覺得用散布圖比折線圖好
Damian avatar
By Damian
at 2019-08-23T20:15
統計是表現客觀事實 但是你最後一句是主觀評論
很少看到罰球量跟得分/效率有這麼強的正相關
這是最大的原因 做實驗是這樣的 統計是工具而已
Faithe avatar
By Faithe
at 2019-08-24T11:36
統計是不需要對照組 但是評論就需要了
Linda avatar
By Linda
at 2019-08-29T02:18
也是啦.....MY BAD
Kelly avatar
By Kelly
at 2019-09-01T07:07
哈 散布圖的確比較好
Tracy avatar
By Tracy
at 2019-09-02T14:19
你都丟excel了順便拉個相關係數就很清楚了
Lauren avatar
By Lauren
at 2019-09-04T10:48
不過樣本有點小就是了 看能不能多做幾個人的 看看
不同的典型角色有沒有一些經典模式
Hardy avatar
By Hardy
at 2019-09-08T12:39
找幾個罰球數也很多的球員
Tom avatar
By Tom
at 2019-09-12T21:29
只拉相關係數哪夠支持他的結論 我哪知道這數字是高
是低
Barb Cronin avatar
By Barb Cronin
at 2019-09-15T22:56
這故事告訴我們 大數據人人會做 怎麼分析才是重點
Tracy avatar
By Tracy
at 2019-09-16T13:24
第一點還可以啦
Xanthe avatar
By Xanthe
at 2019-09-20T20:24
所以才要你找標準差啊...
Wallis avatar
By Wallis
at 2019-09-23T05:19
https://i.imgur.com/iKRCVsk.jpg
James avatar
By James
at 2019-09-26T05:07
如果我們發現罰球更多的球員在罰球與得分的相關性
就越強 那反而哈登作為罰球王 罰球跟得分的相關性
高就不太意外了
Edward Lewis avatar
By Edward Lewis
at 2019-09-26T16:01
畢竟得分=兩分球命中數*2+ 三分球命中數*3+罰球命
中數 這一定多少會有相關性的
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2019-09-30T19:02
你這數據有點陽春 不如做哈登容易在哪邊要到飯
或是做哪些裁判容易買哈登的帳
Carol avatar
By Carol
at 2019-10-03T04:20
先把折線圖換成散佈圖喇QQ
Candice avatar
By Candice
at 2019-10-06T12:50
哪些球隊 哈登不容易要到飯 等等
Poppy avatar
By Poppy
at 2019-10-07T01:31
上面這兩個看對手/裁判 的樣本太小
Michael avatar
By Michael
at 2019-10-11T09:28
單年看樣本小 不然看歷年啊
Frederica avatar
By Frederica
at 2019-10-16T06:08
又不是今年才買飯
Robert avatar
By Robert
at 2019-10-17T23:41
這樣有比較清楚嗎? https://i.imgur.com/d1APIOU.jpg
Andrew avatar
By Andrew
at 2019-10-19T10:33
笑死人這個統計學0分
Kama avatar
By Kama
at 2019-10-23T03:35
這是高中期末作業嗎
Emily avatar
By Emily
at 2019-10-27T04:53
零分
Ula avatar
By Ula
at 2019-10-30T08:11
笑死 用折線圖？？？
你的相關係數呢？
Jake avatar
By Jake
at 2019-11-02T00:58
相關性沒有代表有因果關係......
Andy avatar
By Andy
at 2019-11-02T06:38
幫補血
Regina avatar
By Regina
at 2019-11-04T20:45
懂原po想表達的意思
Gilbert avatar
By Gilbert
at 2019-11-07T10:52
喔喔
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2019-11-07T22:03
但結論不能那樣亂下
Necoo avatar
By Necoo
at 2019-11-11T06:28
統計學當掉
Annie avatar
By Annie
at 2019-11-14T15:40
............
Ida avatar
By Ida
at 2019-11-17T03:23
統計老師在哭
Kyle avatar
By Kyle
at 2019-11-20T04:51
有小瑕疵 但不是廢話 會覺得是廢話的多半沒仔細看
Heather avatar
By Heather
at 2019-11-24T06:47
出發點沒錯推一個
Zanna avatar
By Zanna
at 2019-11-25T17:20
一看又知道文組的
Rebecca avatar
By Rebecca
at 2019-11-26T06:16
這個會被教授電到翻掉
Odelette avatar
By Odelette
at 2019-12-01T05:15
再去多繳一學期註冊費
Agatha avatar
By Agatha
at 2019-12-02T22:39
可以找關係線斜率，應該是你要表達的意思
Victoria avatar
By Victoria
at 2019-12-05T09:17
用折線圖先噓再說 完全沒料的廢文
Mason avatar
By Mason
at 2019-12-09T04:44
圖的質量有夠爛 有沒有寫過論文還是paper阿
Vanessa avatar
By Vanessa
at 2019-12-14T02:46
重寫

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By Enid
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By Kelly
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