Baloncesto y estadística: Consulta SQL para calcular el porcentaje de robos de un jugador

Seguimos con el tema de la estadística baloncestística avanzada. Ya vimos cómo se calcula el PIE,también los porcentajes de tiro avanzado y real y hubo otra entrada sobre estadísticas de asistencias. Hoy vamos con el porcentaje de robos.

¿Qué nos indica este porcentaje? Pues la cantida de balones que un jugador recupera, pero teniendo en cuenta los minutos que juega y el ritmo de juego del rival. Aquí es importante matizar ¿qué entendemos por robo? Pues cuando un jugador, por medio de una acción defensiva legal, logra que el rival pierda la posesión del balón ganándola a su vez para su equipo. Es decir, que no cuenta ni cuando se recuperan balones sueltos ni cuando se intercepta el balón cambiando su trayectoria pero sin recuperar la posesión. Ojo, ahora la NBA también recoge eso en sus estadísticas oficiales avanzadas como “Loose ball recoverd” y “Deflections“. Peor lo que ahora nos ocupa es el tema de los robos.

¿La fórmula? Es la siguiente:

100 * Robos del Jugador * Minutos totales de Partido / Minutos jugados por el jugador * Posesiones del equipo rival.

En una base de datos donde tuviéramos los campos Robos,MinutosPartido,MinutosJugador y PosesionesRival la consulta sería algo así

Select 100.00*Convert(Numeric(4,2),Robos)*Convert(Numeric(4,2),MinutosPartido)/Convert(Numeric(4,2),MinutosJugador)*Convert(Numeric(4,2),PosesionesRival) as StealPcnt

¿Limitaciones de esta estadística? Pues que recoge solo el porcentaje de éxitos, al igual que el total de robos, por lo que un jugador puede quedar sobrerrepresentado en la misma, pareciendo mejor defensor de lo que es. Gente como Monta Ellis o, en Europa, Bo McCalebb son jugadores con manos rápidas que por su estilo defensivo consiguen muchos robos pero que en el global no son grandes defensores.

Anuncios

¿Cómo exportar la configuración de Internet Explorer y Ajustes de Internet desde el registro del sistema de Windows?

A veces, ya sea por política de empresa o por el uso de una aplicación web propia, necesitamos una configuración concreta para Internet Explorer en los ajustes de Internet. Y a veces las actualizaciones del sistema nos mandan al guano dicha configuración, obligándonos a conectarnos para volver a configurarlo. Ok, cierto, en caso de tener un controlador de dominio la tarea es más sencilla, pero a veces no podemos tener dicha configuración por lo que sea. Entonces ¿cómo podemos facilitar el trabajo? Pues de una forma muy simple: una vez configurado el navegador exportamos esta configuración desde el registro del sistema.

Ejecutamos el regedit.exe y buscamos la siguiente ruta:

HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings

Hacemos click derecho sobre Internet Settings y en el menú emergente elegimos Exportar, como se ve en la imagen de abajo. Esto generará un fichero de registro de sistema, por lo que si la configuración se modifica bastará con ejecutarlo para recuperar la anterior.

Registro del sistema

Comandos de información del sistema en Linux

Existen una serie de comandos que nos dan información sobre el estado de nuestro sistema operativo Linux. Son los siguientes abajo listados:

  • date: muestra la fecha y hora actuales.
  • cal: muestra el calendario de este mes.
  • uptime: muestra el tiempo que lleva el equipo funcionando.
  • w: muestra quién está en línea.
  • whoami: muestra con qué usuario estás conectado al sistema.
  • uname -a: muestra la configuración del kernel.
  • cat /proc/cpuinfo: muestra información detallada sobre la CPU.
  • cat /proc/meminfo: muestra información detallada sobre la memoria del equipo.
  • man nombre_de_comando: muestra el manual de uso de un comando.
  • df: muestra el espacio usado del disco.
  • du: muestra el espacio usado del directorio.
  • du -sh: muestra el espacio usado del disco en un formato más legible, en Gigas.
  • whereis aplicación: muestra dónde están los binarios, documentación o código de una aplicacion.
  • which aplicación: muestra las rutas de los ficheros que serán ejecutados si llamamos a ejecución dicha aplicación.

Baloncesto y estadística: Consulta SQL para calcular los ratios de asistencias de un jugador

Seguimos con el tema de la estadística baloncestística avanzada. Ya vimos cómo se calcula el PIE y también los porcentajes de tiro avanzado y real, así que hoy vamos con los ratios de asistencias.

En este caso tenemos dos fórmulas distintas, ya que por un lado tenemos el Ratio de Asistencias de Hollinger (hAST%) y por otro el de Pomeroy (pAST%).

El ratio de Hollinger se calcula respecto al número de balones que terminan en manos del jugador mientras que el de Pomeroy lo calcula respecto al tiempo que el jugador está en la pista y el número de posesiones.

La fórmula de Hollinger sería la siguiente:

ASISTENCIAS*100 / (TIROS DE CAMPO INTENTADOS POR EL JUGADOR+ 0.44 * TIROS LIBRES INTENTADOS POR EL JUGADOR + ASISTENCIAS + PÉRDIDAS)

Por su parte la de Pomeroy sería esta:

ASISTENCIAS*100 / (((MINUTOS JUGADOS / (MINUTOS TOTALES DEL EQUIPO / 5)) * TIROS DE CAMPO INTENTADOS POR EL EQUIPO ) – TIROS DE CAMPO INTENTADOS POR EL JUGADOR)

Entonces suponiendo que tenemos una tabla Estadisticas con los campos: Asistencias, Tiros, TirosLibres, Perdidas con los valores correspondientes, la fórmula de Hollinger la sacaríamos tal que así:

Select Convert(Numeric(5,2),Asistencias)*100.00  / (Convert(Numeric(5,2),Tiros)+ 0.44 * Convert(Numeric(5,2),TirosLibres) + Convert(Numeric(5,2),Asistencias) + Convert(Numeric(5,2),Perdidas)) as hAST from Estadisticas

Para la de Pomeroy necesitaríamos una tabla com los campos Asistencias,Minutos,MinutosEquipo,TirosEquipo y Tiros:

Select Convert(Numeric(5,2),Asistencias)*100.00  / (((Minutos / (Convert(Numeric(5,2),MinutosEquipo) / 5.00)) * Convert(Numeric(5,2),TirosEquipo)) - Convert(Numeric(5,2),Tiros)) as pAST from Estadisticas

Finalmente nos quedaría el ratio de asistencias por pérdida, que consiste simplemente en dividir las asistencias repartidas entre las pérdidas de balón sufridas. Suponiendo una tabla con los campos Asistencias y Perdidas la consulta sería:

Select Convert(Numeric(5,2),Asistencias)/Convert(Numeric(5,2),Perdidas) as ASTTO from Estadisticas

La críticaal ratio de Hollinger es que solamente refleja la tendencia de un jugador a asistir y no tanto su eficacia, mientras que la crítica al de Pomeroy es que si los compañeros fallan muchos tiros penalizan la estadística del asistente.

El Bandcamp de la Quincena: Hypnos – GBG Sessions.

Desde Suecia nos llega esta semana el disco a reseñar en el Bandcamp de la Quincena.

Publicado el pasado 20 de abril por el sello The Sign nos llega una nueva entrega de esta banda de Göteborg, un disco de 2018 pero que suena como si hubiera sido compuesto y grabado 40 años atrás.

Hypnos GBG

Formados en el año 2013 estos Hypnos no tardaron en llamar la atención del sello Crusher Records, publicando dos LP y un 7” con ese sello. Ahora nos traen esta nueva entrega, estas GBG Sessions, donde regraban cinco de esos temas en directo desde un estudio y añaden alguna novedad y alguna sorpresa.

El disco se abre con las dos canciones nuevas: Aint no Fool y Border Patrol, dos piezas cuyo sonido nos transporta a los inicios de la NWOBHM, a un heavy metal primitivo, veloz y melódico, ¿Como la primera entrega de sus compatriotas Enforcer? Mmmmm, no, con un espíritu similar pero en su caso más rockero. Las guitarras podrían estar sacadas del primer disco de Iron Maiden o de los momentos más heavies de Thin Lizzy y la voz suena como una mezcla entre Bruce Dickinson y el Joey Tempest de la época más metalera de Europe. Tras eso llegan las revisiones de sus temas antiguos con piezas como Hands of Evil, donde su sonido se acerca a los Judas Priest de los años 70, una Looking Out donde la velocidad se duplica para ofrecernos una pieza de rocanrol heavirulo y desenfrenado a la Girlschool o temas como Nightmares, The Mountain o 1800 donde el blues se hace con el mando y hasta coquetean con la psicodelia, por una parte con mucho de sus compatriotas Graveyard y por otro con cierto aire a Wishbone Ash en esas dobles guitarras. Como sorpresa final, una versión de Gimme, Gimme, Gimme de Abba, que ya parece obligatorio que todo grupo sueco haga una versión de sus compatriotas eurovisivos (este mismo tema también había sido metalizado previamente por Yngwie Malmsteen)

Se trata de una grabación un poco rara el sacar un directo desde un estudio, pero supongo que tendrá algo que ver con el cambio de sello. En cualquier caso, una buena colección de temas para introducirse en el universo de estos Hypnos.

Baloncesto y estadística: Consulta SQL para calcular el porcentaje de tiro efectivo (eFG%) y el porcentaje de tiro verdadero (TS%)

El otro día habláblamos un poco sobre estadística avanzada en baloncesto viendo cómo se calcula el PIE, y como ha sido un artículo bien recibido vamos a ver cómo podemos calcular las dos principales estadísticas avanzadas de tiro y aplicarlas a una consulta SQL. Pero veamos primero qué son estas estadísticas.

La estadística de tiro clásica, el porcentaje de tiros anotados, ha dado resultados engañosos desde que se introdujo el tiro de tres. Pensemos por un segundo en dos jugadores que lanzan diez tiros: el primero lanza diez tiros de dos y anota seis, el segundo diez triples y anota cuatro. El porcentaje de tiro simple del primero es de un 60% mientras que el del segundo es de un 40%, pero en realidad ambos han anotado la misma cantidad de puntos: 12. El porcentaje de tiro efectivo y el porcentaje de tiro verdadero ponderan el mayor valor de los triples y el menor valor de los tiros libres para que el cálculo de la efectividad del tirador sea más realista. Dwight Howard o Clint Capela, que anotan mucho pegados al aro o machacando, tendrían mejores porcentajes simples que tiradores excelsos desde la larga distancia como Nowitzki o Curry. O en la ACB podría ser el caso de Tomic y Navarro.

El porcentaje de tiro efectivo es la estadística que pondera el mayor valor de los triples y la fórmula para su cálculo es: (Tiros de campo anotados+0.5*Triples Anotados)/Tiros de campo intentados.

El porcentaje de tiro verdadero incluye también el valor de los tiros libres y se calcula con la siguiente fórmula: Puntos / 2 * (Tiros de campo intentados + 0.44 * Tiros libres intentados)

Supongamos que tenemos una tabla llamada Tiros con las estadísticas de tiro de un jugador en una base de datos SQL-Server, con los siguientes campos: TirosIntentados, TirosAnotados, TriplesAnotados, TirosLibresIntentados y Puntos. Podríamos tener más, pero estos son los campos que necesitamos. Supongamos que todos estos campos almacenan números enteros, que sería lo lógico, y que tendremos que aplicar una conversión porque necesitamos un resultado decimal (en SQL-Server 2008 sería necesario ).

¿Cómo irían las consultas? Aquí para el eFG%:

Select ((Convert(Numeric(4,2),TirosAnotados)+0.5*Convert(Numeric(4,2),TriplesAnotados))/Convert(Numeric(4,2),TirosIntentados)) as eFG from Tiros

Aquí para el TS%:

Select (Convert(Numeric(4,2),Puntos) / 2.00 * (Convert(Numeric(4,2),TirosIntentados) + 0.44 * Convert(Numeric(4,2),TirosLibresIntentados))) as TS from Tiros

Baloncesto y estadística: ¿Cómo se calcula el porcentaje de impacto o PIE?

Iba a hacer una entrada hablando de cómo calcular el PIE en una tabla de Excel o en una consulta SQL, pero mejor dejaré por aquí la fórmula y que cada cual le de el uso adecuado. Pero vayamos por partes ¿qué es el PIE? ¿Existe también la MANO?

PIE no es otra cosa que el acrónimo de Player Impact Estimate, una estadística que pretende medir el impacto estadístico de un jugador respecto a las estadísticas totales de un partido. Citando textualmente a la web de la NBA:

In its simplest terms, PIE shows what % of game events did that player or team achieve”.

Desde el fenómeno “Moneyball” en (casi) todos los deportes vivimos una época de obsesión con las estadísticas. Este artículo de Andrés Monje es un guía genial para echarle un ojo a todas estas nuevas métricas que hacen que cada vez muchos llamados “intangibles” sean más tangibles y contables. También puedes pegarle una oída a los podcast de Javi Mendoza, un apasionado de todos los temas relacionados con estadística y baloncesto.

Este PIE fue incluído en un primer momento en las estadísticas oficiales de la WNBA en la temporada 2013, como una alternativa a la popular estadística avanzada de eficiencia (PER) de John Hollinger. Seguidamente la gente de su sección de estadística  lo incluiría dentro de las estadísticas oficiales de la web de la NBA también.

Para calcular el PIE tenemos que sumar y restar las estadísticas positivas y negativas del jugador y dividirlo entre los totales de esas estadísticas del partido. La fórmula, tal cual está recogida en la web de la NBA, es la siguiente:

(PTS + (FGM + FTM – FGA – FTA) + DREB + (0.5 * OREB) + AST + STL + (0.5 * BLK) – PF – TO) / (GmPTS + (GmFGM + GmFTM – GmFGA – GmFTA) + GmDREB + (0.5 * GmOREB) + GmAST + GmSTL + (0.5 * GmBLK) – GmPF – GmTO)

O lo que es lo mismo: Sumamos los puntos, tiros de campo anotados, tiros libres anotados, rebotes defensivos, asistencias, robos, los rebotes ofensivos divididos entre dos y los tapones divididos entre dos, y restamos los tiros de campo intentados, los tiros libres intentados, las pérdidas de balón y las faltas cometidas por el jugador. Luego dividimos ese resultado entre el producto de la misma operación pero con los valores totales del partido: todos los puntos, todos los tiros intentados, todos los rebotes, etc.

¿La diferencia con el PER? El PER nos da un valor ajustado por minutos, ritmo y la media de la liga, mientras que el PIE nos da un valor relativo a los totales del partido disputado (o de todos los partidos, si así lo queremos).

¿Y con la Valoración del basket FIBA? En ese caso esa estadística solo realiza la suma de la aportación estadística del jugador, pero no la pone en relación con los totales.

¿Qué estadística es más útil? Pues hay tantos defensores como detractores de ambas. Se critica, por ejemplo, que el PER no valora el impacto defensivo del jugador o que no tiene en cuenta la eficiencia de los tiradores, no penalizando a los que fallan muchos tiros. También hay quien critica que el PIE no es más que una versión actualizada de la antigua estadística de EFF de la NBA, añadiendo el denominador con los totales para compensar el que no haya una relación con el ritmo del partido.