2004-2005赛季NBA常规技术统计与特点分析.docVIP

2004-2005赛季NBA常规技术统计与特点分析 第32卷第2期 2006年4月 曲阜师范大学 JournalofQufuNormal Vo1.32No.2 Apr.2006 2004—2005赛季NBA常规技术统计与特点分析 刘成①,李伟林② (①曲阜师范大学体育教研部,273165,曲阜市;②枣庄市第三中学,277100,山东省枣庄市) 摘要:应用关联分析和B型关联分析对NBA比赛中的13项技术指标进行了数据分析.结果表明,从总 体作用上看,命中率因子对于比赛的最终结果影响较大,但从作用的稳定性上看,除投篮命中率外,罚球次数, 后场篮板球,盖帽等技术对获胜也有着相当稳定的贡献.同时,通过对分类技术因子的关联分析阐述了进攻, 防守和失误之间的相互关系,从而对提高或避免其它有利或不利技术指标有一定的借鉴作用. 关键词:NBA;关联分析;B型关联分析;评价 中图分类号:G80—32文献标识码:A文章编号:1001—5337(2006)02一O112—05 0引言 篮球是一项复杂多变,技术性强,对抗激烈的体 育运动.比赛中球队攻防战术的制定,攻防转换的快 慢是影响比赛的关键.每一支球队都有各自的技战 术特点和打法风格,但是又很难有一支球队可以做 到完美无缺,故自身的技战术弱点便会成为对手着 重攻击的目标.教练员在平时的训练以及比赛的临 场指挥时应该知道哪些技术弱项是致命的,哪些是 较次要的,哪些是无关紧要的.所以,在一定分差下 哪些技术对获胜的贡献率更高,是一个值得研究的 课题.在此之前,叶庆晖通过比赛名次与技术统计的 关联度计算口以及贾齐等通过某支球队技术统计与 得失分的分析计算l2.]对此进行了研究.本文则旨 在通过对各项技术统计与分差之间的关联分析和B 型关联分析,研究技术指标对比赛净胜分的影响. 1研究对象和方法 1.1研究对象 NBA2004—2005赛季所有比分差距在1一l2分 的共764场比赛(包括常规赛和季后赛). 1.2研究方法 (1)文献资料调研:根据NBA官方网站 所提供的原始资料,查阅近年来篮 球技术方面的文献资料,详细了解国内,外篮球运动 及现状.13项指标的数据作为常规技术指标,均由 NBA官方提供. (2)数理整理:对2004-2005赛季的NBA全 年比赛的各项技术统计进行了归纳.所涉及的篮球 技术指标包括:出手投篮数,投篮命中率,3分球投 篮数,3分球命中率,罚球次数,罚球命中率,前场篮 板(进攻篮板),后场篮板(防守篮板),助攻,犯规,抢 断,失误,盖帽13项,在研究因子上力求更加宽泛, 使得研究结果更具说服力和实效性.将数据输入 Excel中,并对其进行相应处理.对一定分差下两队 的各项技术统计做差,再求得所有差值的平均值. (本文只统计了分差从1—12分的比赛,分差在12分 以上的可以理解为大胜,没有太多研究价值). 2结果与讨论 表1为在1—12分的净胜数下各种技术统计 的差值.从表1可以看出,除了犯规和失误两种失误 因子外,投篮次数和前场篮板球也出现了较多负值. 这说明,这两项指标不是获胜的关键因素,但在的实 践中却很难做出解释.虽然各种因子的差值各有变 化,但从表面很难看出一定的规律.引入关联分析和 B型关联分析对数据进行处理,可以对结果有更为 直观和科学的解释. *收稿日期:2005-10—28 作者简介:刘成,男,1969一,硕士生,讲师;主要研究方向:体育管理与体育系统工程 第2期刘成,等:2004—2005赛季NBA常规技术统计与特点分析113 表1一定分差下两队各项技术统计的差值 2.1各项技术统计差与净胜分之间的相近性和相似性 2.1.1技术统计的关联分析 minminlxo(志)一五(志)I+』DITlaxmaxIXo(k)--xl(志)I 关联分析的计算公式:(志)一_i西矿,其中lD为分辨系数,ID取0?5 i 1 计算(志)的算术平均值作为关联度,即ri一(志)一÷∑(志).应用公式对表1中的数据进行计算得: 一 (0.953,0.783,0.558,0.675,0.444,0.465,0.451,0.414,0.368,0.375,0.361,0.348), 一(0.774,0.894,0.847,0.675,0.755,0.695,0.647,0.636,0.554,0.545,0.517,0.491), 一(0.980,0.715,0.659,0.595,0.526,0.508,0.499,0.467,0.404,0.449,0.374,0.366), 一 (0.739,0.702,0.838,0.691,0.613,0.898,0.792,0.567,0.946,0.581,0.812,0.625), 一(0.982,0.892,0.821,0.801,0