Dick Vermeil odszedł na emeryturę dekadę temu. Czy możecie przestać używać jego przeklętego wykresu 2-punktowej konwersji?

Przed Super Bowl w lutym, opublikowaliśmy dość obszerny przewodnik po tym, kiedy iść za 2, uproszczony do jednego nieco skomplikowanego (ale bardzo łatwego w użyciu, gdy już się go opanuje!) wykresu. Oprócz, miejmy nadzieję, demistyfikacji sposobu oceniania wielu sytuacji granicznych, zidentyfikowaliśmy kilka dość jasnych przypadków, w których trenerzy NFL powinni zdecydować się na 2, ale tego nie robią. Ever.

Miałem oczywiście nadzieję, że drużyny to przeczytają (lub same się zorientują) i że zobaczymy natychmiastową i kataklizmiczną zmianę w strategii 2-punktowej – jak pójście za 2 punkty, gdy przegrywamy 4, 8 lub 11 punktami po zdobyciu przyłożenia (które są nie tylko prawdziwymi przypadkami, ale takimi, które są zazwyczaj jasne i znaczące). Ale, niestety, nie ma tego szczęścia.

Logika jest dość prosta: Jeśli możesz oszacować szanse swojej drużyny na wygraną przy X punktach przewagi/deficytu (X punktów to liczba punktów przewagi lub porażki po przyłożeniu) oraz szanse na wygraną przy X+1 i X+2, decyzja wynika z prostej arytmetyki. W rzeczywistości, biorąc pod uwagę, że próby 2-punktowe i próby extra-punktowe z linii 15 jardów (zgodnie z nowymi zasadami wprowadzonymi w 2015 roku) mają teraz mniej więcej taką samą oczekiwaną wartość punktową (obie około 0,95 punktu), wybór jest łatwiejszy niż kiedykolwiek. Po prostu oblicz (lub oszacuj):

  • Poprawa procentu zwycięstw, jeśli twój margines punktowy zmieniłby się z X na X+1.
  • Poprawa procentu zwycięstw, jeśli twój margines punktowy zmieniłby się z X+1 na X+2.

Jeśli pierwsza liczba jest większa, kopnij dodatkowy punkt. Jeśli druga, przejdź na 2.

Teraz możesz oszacować lub wyczuć te różnice samodzielnie, w locie, lub możesz użyć wymyślnego modelu prawdopodobieństwa zwycięstwa, jak my,1 ale logika jest taka sama.

Oczywiście, poszliśmy trochę dalej – nasz wykres wykorzystuje wiele zestawów założeń, aby stworzyć zakres dla każdego scenariusza obejmujący drużyny, które są relatywnie lepsze lub gorsze w konwersji 2-punktowej niż nasz punkt odniesienia. Na wypadek gdybyś przegapił, oto wykres:2

Krótka uwaga dotycząca czytania tego wykresu: Może on wyglądać trochę „głośno”, ale to cecha pozwalająca na błyskawiczne wyszukiwanie scenariuszy. Aby uzyskać szybkie przybliżenie, należy najpierw spojrzeć na minikartę odpowiadającą różnicy punktów (po przyłożeniu). Jeśli ćwiartka, w której się znajdujesz, jest w kolorze jasnofioletowym, prawdopodobnie chcesz kopnąć; jeśli jest w kolorze jasno pomarańczowym, prawdopodobnie powinieneś to zrobić. Jeśli się spieszysz, możesz na tym poprzestać i być w całkiem przyzwoitej formie.

Przez pierwsze dwa tygodnie tego sezonu NFL, drużyny trafiły za 2 (z linii 2 jardów) w sumie osiem razy. Co ważniejsze, z 30 razy, o których liczby mówią, że powinni byli pójść za 2, zrobili to tylko cztery razy, co daje wskaźnik 13 procent. Od 2015 roku, w sezonie regularnym i playoffach, drużyny, które powinny były pójść za 2 zrobiły to około 15 procent czasu.

Teraz oczywiście możliwe jest, że niektóre drużyny są lepsze lub gorsze w pójściu za 2 niż średnia, ale nie jest możliwe, że 85 procent drużyn jest gorszych niż średnia. Obliczyłem również jak często drużyny powinny „ewidentnie” trafiać za 2 – czyli w sytuacjach, w których powinny trafiać nawet jeśli są relatywnie kiepskie w próbach 2-punktowych3 – i takich przypadków było 16 do Tygodnia 2:4

Zobacz więcej!

Drużyny podjęły prawidłową decyzję w czterech z tych 16 przypadków, co daje 25-procentowy wskaźnik. (Dla porównania: Od 2015 roku, sezonu regularnego i playoffów razem wziętych, drużyny poszły za 2 punkty 27 procent czasu w scenariuszach „clear go”.)

Oczywiście, decyzja będąca jednoznaczna nie oznacza, że ma ona całe znaczenie, ale zauważcie, że nawet wśród decyzji o najbardziej znaczących konsekwencjach, drużyny wciąż regularnie dokonują złych wyborów (najprawdopodobniej z powodu trzymania się sztywnego i przestarzałego systemu Dicka Vermeila, który prowadzi je do powtarzania tych samych błędów w kółko). W szczególności, wspomniane wcześniej scenariusze, w których drużyna traci 4, 8 lub 11 punktów, są zarówno dość jasne, jak i ważne.

Innym ważnym przypadkiem jest sytuacja, w której drużyna zdobywa punkty, aby zdobyć 2 punkty: Go for 2! To może wydawać się oczywiste, ale od 2015 r. drużyny w takiej sytuacji zdecydowały się na kopnięcie dodatkowego punktu dopiero w czwartej kwarcie (raz, co jest zdecydowanie zbyt wiele razy), a także zrobiły to o połowę rzadziej w trzeciej kwarcie (6 z 12, i nadal bardzo źle) i 77 procent czasu w drugiej kwarcie (10 z 13, i nadal dość źle, zwłaszcza dla tak wczesnej decyzji).

W tym sezonie drużyny, które spóźniły się o 4, 8 lub 11 punktów, utrzymują się na poziomie 0 procent, próbując zdobywać punkty pięć razy na pięć, kiedy „ewidentnie” powinny były po nie sięgnąć. Oznacza to, że w ciągu ostatnich trzech sezonów, trafili je dokładnie zero razy na 105 szans.

Nieco jaśniejsze jest to, że drużyny dwukrotnie w tym sezonie traciły 2 punkty po przyłożeniu – obie w trzeciej kwarcie – i w obu przypadkach poprawnie próbowały doprowadzić do remisu! To jeszcze nie rewolucja – to nawet nie są strzały. Ale może, tylko może…

X

Szczególnie, wersja modelu zbudowanego przez Briana Burke’a z ESPN’s Stats & Information Group.

X

Specyficznie, wersja modelu zbudowanego przez Briana Burke’a z ESPN’s Stats & Information Group.

X

Powinieneś być w stanie użyć tego wykresu, aby dość dokładnie ocenić większość decyzji, które widzisz. Jeśli jesteś sceptycznie nastawiony do wykresu, możesz wyczuć swój własny, korzystając z metody przedstawionej w tym artykule.

X

Specyficznie, wersja modelu zbudowana przez Briana Burke’a z ESPN’s Stats & Information Group.

X

Powinieneś być w stanie wykorzystać ten wykres do dość dokładnej oceny większości decyzji, które widzisz. Jeśli jesteś sceptycznie nastawiony do wykresu, możesz wyczuć swój własny, korzystając z metody przedstawionej w tym artykule.

X

Ustawiłem ten próg na poziomie 40 procent oczekiwanego współczynnika konwersji (taki sam jak dolna część linii zakresu na powyższym wykresie). Lub 7,5 punktu procentowego niżej niż bazowe założenie współczynnika konwersji na poziomie 47,5%. Jest to przybliżone najlepsze oszacowanie (po dyskusji m.in. z Burke’iem), jak złe są w rzeczywistości drużyny, które są bardzo złe w 2-punktowych konwersjach).

X

Szczególnie, wersja modelu zbudowanego przez Briana Burke’a z ESPN’s Stats & Information Group.

X

Powinieneś być w stanie użyć tego wykresu do dość dokładnej oceny większości decyzji, które widzisz. Jeśli jesteś sceptycznie nastawiony do wykresu, możesz wyczuć swój własny, korzystając z metody opisanej w tym artykule.

X

Ustawiłem ten próg na poziomie 40 procent oczekiwanego współczynnika konwersji (taki sam jak dolna część linii zakresu na powyższym wykresie). Lub 7,5 punktu procentowego niżej niż bazowe założenie współczynnika konwersji na poziomie 47,5%. Jest to przybliżone najlepsze oszacowanie (po dyskusji m.in. z Burke’iem), jak złe są w rzeczywistości drużyny, które są bardzo złe w 2-punktowych konwersjach).

X

W przypadku scenariuszy na ten sezon, analizowałem każdą próbę indywidualnie (z dokładnością do sekundy), podczas gdy powyższy wykres jest obliczany minuta po minucie, więc mogą występować niewielkie różnice między nimi.

×

Najlepsze z FiveThirtyEight, dostarczone do Ciebie.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *