Win Shares (WS) és una estadística creada pel pare de la Sabermetría, Bill James. Es va inventar per utilitzar-la en el món del beisbol, però s’ha adaptat també a l’univers del bàsquet. El concepte és senzill: busca conèixer la contribució d’un jugador a les victòries de l’equip, el que ens donarà un nombre teòric de les victòries que ens ofereix un jugador. Sembla simple, però, … El desenvolupament és una mica més complex. El jugador pot aportar tant defensivament com ofensivament a les victòries de l’equip. En aquesta primera edició parlarem de l’aportació ofensiva, del Win Shares ofensiu.
La diferència principal és que en el món del bàsquet pot haver-hi jugadors amb un Win Shares negatiu, mentre que en el beisbol el nombre mínim seria 0. També en el beisbol la suma dels WS dels jugadors ens dóna les victòries de l’equip, mentre que en el bàsquet és un nombre que s’aproxima, però no és exacte.
Si un jugador té un Win Shares de tres, aquests ens diu que el mateix ha aportat al seu equip tres victòries durant la temporada. Per tant i a priori, vol dir que si no hagués jugat ell i tinguéssim un jugador neutre en l’equip aquests haurien perdut tres partits i, per tant, un rècord de 50-32 passaria a ser un 47-35.
Més articles d’Estadística Avançada
Ara seria hora de desenvolupar un munt de fórmules, però no és molt aconsellable -les matemàtiques molen, però no estem en el Mathematical Institute d’Oxford-, ens centrarem en l’interessant: conèixer que factors s’utilitzen per calcular cadascuna d’elles. El resultat final d’aquestes ens donaran un nombre de victòries per jugador, que totes sumades s’aproximen molt a les victòries totals de l’equip, el que ens demostra que la fórmula té valor matemàtic. Per descomptat, en aquesta estadística podríem ficar un altre factor que sempre està present en l’esport, la sort. Llancem dues preguntes: ¿si un equip té un Win Share alt i les seves victòries han estat menys de les previstes, ha estat un equip amb mala sort? ¿I si els seus WS són menors a les seves victòries, ha estat un equip amb bona sort?
Win Shares Ofensiu
*Primer haurem de calcular els Punts produïts pel jugador, i per això s’utilitza aquesta fórmula:
En aquesta fórmula relacionem diferents estadístiques del jugador i de l’equip. No us espanteu amb tanta abreviatura, l’objectiu d’això és conèixer quins paràmetres fem servir per valorar el jugador. Per conèixer el desenvolupament exacte de la fórmula us deixem aquest article de Basketball Reference.
Tenim els FGp, abreviatura de tirs de camp part (i quan diem part no és partit, si no parteix), que valora tirs de camp, punts, minuts jugats i assistències, tant del jugador com de l’equip.
ASTp (Assistències Part) valora les assistències, els punts, els tirs lliures i tirs de camp, tant del jugador com de l’equip.
D’altra banda, tenim els rebots ofensius de l’equip (Team ORB).
Les possessions d’un equip que acaben en punts (Team ScPoss).
El pes dels rebots defensius de l’equip (Team ORB Weight), que es calcula amb els rebots ofensius l’equip, els rebots totals de l’equip contrari.
El Team Play% que és un percentatge de jugades que s’extreu dels tirs lliures, els tirs de camp i les pèrdues de pilota.
Finalment, tenim la part dedicada als rebots ofensius (ORBp), calculat a través dels ja esmentats ORB Weight i Team Play%. Tot això ens lliura una estadística amb els punts produïts per cada jugador.
*Calcularem ara les Possessions Ofensives del Jugador.
Per a això, hem de tenir en compte que no tots els jugadors tenen el mateix nombre de possessions. Evidentment, l’estrella d’un equip acostumen a tenir la pilota més a les seves mans i finalitzar jugades, per tant, solen comptar amb més possessions. Lamentablement, hi ha certa polèmica -raonable- en calcular les possessions individuals d’un jugador, atès que no és el mateix tenir la pilota amb tots els segons de possessió o que t’ho passin quan falten dos segons, tens un defensor a sobre i hagis de llançar. Aquest tir probablement es fallarà, produint una estadística negativa per al jugador. Per no embolicar-nos, es valoraran les Win Shares Ofensiva d’un jugador calculant les possessions que té aquest i, a més possessions, més probabilitats de donar més victòries a l’equip si ets una estrella, o restar-li victòries si no tens un bon dia.
*Ofensiva Marginal (Marginal Offense)
Aquí utilitzem els dos conceptes abans desenvolupats:
MO = Punts Produïts pel Jugador – {0,92 * (Punts de la Lliga per Possessió) * (Possessions Ofensives del Jugador)
Als punts produïts pel jugador restem els que hagués aconseguit si estigués en la mitjana amb les possessions ofensives que aquest ha tingut, més un factor de correcció igual a 0,92. Això ens donaria el que s’ha produït un jugador sobre la mitjana de la competició. Com veieu, si un jugador produís menys punts que la mitjana, aquest valor seria negatiu.
*Punts Marginals per Victòria (Marginal Points per Win)
Farem servir els punts per partit, les possessions per partit de l’equip i la mitjana de la lliga.
PMV = 0,32 * (La Mitja de Punts dels Equips per partit) * (Possessions de l’Equip per Partit / Possessions Mitjanes de la Lliga per Partit)
*La fórmula del Win Shares Ofensiu vindrà de dividir els dos últims conceptes desenvolupats:
Win Shares Ofensiu = Ofensiva Marginal / Punts Marginals per Victòria
Aquesta és una forma d’avaluar al jugador tant en la seva actuació personal com en l’impacte que té aquest en la mitjana de la lliga. Evidentment, un jugador que aconsegueix 30 punts per partit en una lliga en què la mitjana de punts per equip és de 80 té més impacte que un jugador amb aquests mateixos punts en una lliga en la qual la mitjana és de 110. Amb això, valorem tots els aspectes numèrics del joc, i el resultat dels resultats individuals i de l’equip es divideixen per la qualitat de la lliga. Una lliga amb més punts tindrà un denominador més alt, per tant, un Win Shares Ofensiu més baix.
El WS Total serà la suma del WS Ofensiu més el WS defensiu -que tractarem en el pròxim capítol-. I es llegeix fàcilment: són les victòries que ens dóna aquest jugador sobre un jugador neutre.
Us deixem la taula amb els jugadors amb millors Win Shares Ofensius de la temporada 2018/19. Com podeu veure, els números ens donen quins han estat els millors jugadors ofensius de la lliga, que “casualment” són pels aficionats i periodistes els millors atacants, això si, l’ordre pot variar segons els gustos de cadascú.
Tota | Tota | Tota | Tota | Tota | Tota | Tota | Shoo | Shoo | Shoo | Shoo | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Rk | Player | Age | Tm | OWS | FG | 2P | 3P | TRB | AST | STL | TOV | FG% | 2P% | 3P% | eFG% |
1 | James Harden | 29 | HOU | 11.4 | 843 | 465 | 378 | 518 | 586 | 158 | 387 | .442 | .528 | .368 | .541 |
2 | Damian Lillard | 28 | POR | 9.7 | 681 | 444 | 237 | 371 | 551 | 88 | 212 | .444 | .499 | .369 | .522 |
3 | Giannis Antetokounmpo | 24 | MIL | 8.9 | 721 | 669 | 52 | 898 | 424 | 92 | 268 | .578 | .641 | .256 | .599 |
4 | Rudy Gobert | 26 | UTA | 8.7 | 476 | 476 | 0 | 1041 | 161 | 66 | 130 | .669 | .669 | .669 | |
5 | Kevin Durant | 30 | GSW | 8.6 | 721 | 584 | 137 | 497 | 457 | 58 | 225 | .521 | .587 | .353 | .571 |
6 | Clint Capela | 24 | HOU | 7.8 | 474 | 474 | 0 | 848 | 96 | 44 | 94 | .648 | .648 | .648 | |
7 | Nikola Jokić | 23 | DEN | 7.5 | 616 | 533 | 83 | 865 | 580 | 108 | 248 | .511 | .569 | .307 | .545 |
8 | Stephen Curry | 30 | GSW | 7.2 | 632 | 278 | 354 | 369 | 361 | 92 | 192 | .472 | .525 | .437 | .604 |
9 | Karl-Anthony Towns | 23 | MIN | 7.2 | 681 | 539 | 142 | 954 | 259 | 67 | 240 | .518 | .562 | .400 | .572 |
10 | Paul George | 28 | OKC | 7.0 | 707 | 415 | 292 | 628 | 318 | 170 | 205 | .438 | .484 | .386 | .529 |
11 | LaMarcus Aldridge | 33 | SAS | 6.4 | 684 | 674 | 10 | 744 | 194 | 43 | 144 | .519 | .528 | .238 | .522 |
12 | Anthony Davis | 25 | NOP | 6.4 | 530 | 482 | 48 | 672 | 218 | 88 | 112 | .517 | .547 | .331 | .540 |
13 | Danilo Gallinari | 30 | LAC | 6.4 | 409 | 248 | 161 | 417 | 178 | 49 | 99 | .463 | .484 | .433 | .554 |
14 | Kyrie Irving | 26 | BOS | 6.2 | 604 | 430 | 174 | 335 | 464 | 103 | 172 | .487 | .533 | .401 | .557 |
15 | Montrezl Harrell | 25 | LAC | 6.1 | 546 | 543 | 3 | 535 | 162 | 71 | 132 | .615 | .623 | .176 | .617 |
16 | Kawhi Leonard | 27 | TOR | 6.1 | 560 | 448 | 112 | 439 | 199 | 106 | 121 | .496 | .542 | .371 | .546 |
17 | Bradley Beal | 25 | WAS | 5.9 | 764 | 555 | 209 | 411 | 448 | 121 | 224 | .475 | .548 | .351 | .540 |
18 | Mike Conley | 31 | MEM | 5.7 | 490 | 335 | 155 | 239 | 449 | 94 | 130 | .438 | .483 | .364 | .507 |
19 | Pascal Siakam | 24 | TOR | 5.7 | 519 | 440 | 79 | 549 | 248 | 73 | 154 | .549 | .602 | .369 | .591 |
20 | Dwight Powell | 27 | DAL | 5.6 | 290 | 251 | 39 | 411 | 112 | 44 | 67 | .597 | .699 | .307 | .637 |
Rk | Player | Age | Tm | OWS | FG | 2P | 3P | TRB | AST | STL | TOV | FG% | 2P% | 3P% | eFG% |
21 | Kemba Walker | 28 | CHO | 5.5 | 731 | 471 | 260 | 361 | 484 | 102 | 211 | .434 | .494 | .356 | .511 |
22 | Jimmy Butler | 29 | TOT | 5.4 | 418 | 351 | 67 | 342 | 263 | 123 | 95 | .462 | .494 | .347 | .499 |
23 | Nikola Vučević | 28 | ORL | 5.4 | 701 | 617 | 84 | 960 | 307 | 81 | 159 | .518 | .549 | .364 | .549 |
24 | Steven Adams | 25 | OKC | 5.1 | 481 | 481 | 0 | 760 | 124 | 117 | 135 | .595 | .596 | .000 | .595 |
25 | Blake Griffin | 29 | DET | 5.1 | 619 | 430 | 189 | 565 | 402 | 52 | 253 | .462 | .525 | .362 | .532 |
26 | D.J. Augustin | 31 | ORL | 5.0 | 318 | 187 | 131 | 203 | 426 | 52 | 128 | .470 | .511 | .421 | .566 |
27 | John Collins | 21 | ATL | 5.0 | 465 | 410 | 55 | 595 | 121 | 22 | 120 | .560 | .609 | .348 | .593 |
28 | Joel Embiid | 24 | PHI | 4.9 | 580 | 501 | 79 | 871 | 234 | 46 | 226 | .484 | .535 | .300 | .517 |
29 | LeBron James | 34 | LAL | 4.7 | 558 | 447 | 111 | 465 | 454 | 72 | 197 | .510 | .582 | .339 | .560 |
30 | J.J. Redick | 34 | PHI | 4.6 | 452 | 212 | 240 | 186 | 206 | 32 | 101 | .440 | .502 | .397 | .557 |
