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듀란트의 클러치 임팩트는 허상이 아닙니다.
 
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Updated at 2020-06-30 22:37:52

현존 스탯 중 임팩트를 가장 잘 반영하는 것은 Win probability added (WPA)입니다.

 

현재 점수차와 남은 시간에 따라 한 포제션이 승률에 미치는 영향이 다르다는 사실을 사용하여, 선수가 팀 승률에미친 영향을 단적으로 보여줍니다.  

 

 

 

지난 10시즌 동안 슈퍼스타들이 올스타급으로 성장한 시즌부터의 현재까지의 "경기당 WPA"를 구해보면

 

케빈 듀란트  + 9.82% 

르브론 + 8.00% 

커리 + 9.57%

하든 + 8.15%

카와이 +9.22%

 

듀란트가 1위입니다.

 

 

경기당 클러치 WPA 를 보더라도 (승률이 크게 변하는 순간에서의 포제션 소모)

 

듀란트 +3.1536%

르브론 + 3.08% 

커리 + 2.76%

하든 + 3.1477%

카와이 +2.87%

 

역시 듀란트가 1위입니다.

 

어떻게 클러치 조건을 정하냐에 따라 기준이 오락가락하고 샘플 수도 부족한 클러치 야투율보단 WPA가 훨씬 통계적으로 강력하다고 생각하며, 이를 바탕으로 듀란트의 클러치 플레이어 이미지는 확증편향이나 허상이 아니라 "수치화 가능한" 임팩트가 쌓여온 결과라고 생각합니다.

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Comments
2020-06-30 22:38:35

해당 스탯은 어디에서 볼 수 있나요? 레퍼런스에 있나요? 어떤 공식에 의해 나오는 수치인지, 다른 선수들의 수치는 어떤지 궁금하네요.

WR
2020-06-30 22:39:54
 | http://stats.inpredictable.com/…

여기서 보시면 됩니다. 

2020-06-30 22:42:14

전에 본적이 많지 않은 스탯이어서 올해 WPA를 찾아보았는데

올해 압도적인 클러치 퍼포먼스를 보여준 크리스 폴이 4.89로 9위, 보얀 보그다노비치가 5.68로 4위, 던컨 로빈슨이 5.61로 5위로 랭크되고 카와이 레너드가 2.42로 65위, 르브론이 2.51로 63위에 랭크되어 2.63으로 53위에 있는 필라델피아의 코크마즈보다 낮게 나오네요. 크게 신뢰할 수 있는 스탯인가요?

 | http://stats.inpredictable.com/…

WR
Updated at 2020-06-30 22:48:59

인위적 가중치가 들어가는게 아닌 경기 맥락에 의한 승률 변화를 보는 것이므로 신뢰하지 못할 이유는 없고요.


경기 내내 쉬운 야투를 쏘고, 턴오버 부담이 적은 캐치앤슈터들이 높게 나오는 경향은 있지만, 그런 경우는 다른 스탯까지 합산-고려한 kWPA로 필터링하면 거의 제외되므로 큰 문제는 없습니다. 여기서 비교하는 선수들은 애초에 그런 경우가 아니기도 하고요.

2020-06-30 22:52:30

아 경기결과에 영향을 줄 수 있는 샷을 꽂을수록 가중치가 높게 나오고, 턴오버를 할수록 낮게 나오는 편이군요. 혹시 kWPA는 어디서 볼 수 있는지 알 수 있을까요?

WR
2020-06-30 22:52:59

맨 오른쪽 열이 kWPA입니다!

2020-06-30 22:55:59

앗 확인했습니다. 감사합니다!

2020-06-30 23:24:02

다시 이해를 좀 더 하고 스탯을 보니 확실히 이해가 되네요. 말씀하신 대로 kWPA로 롤플레이어/캐치앤슛터들을 거르고 보면 임팩트를 비교하기엔 참 좋은 스탯인 것 같습니다. 과거 시즌들을 보면 흔히 말하는 ‘눈피셜’과 어느 정도 맞아들어가는 것 같기도 하구요. 좋은 2차스탯 공유 감사합니다!

WR
Updated at 2020-06-30 23:28:08

네, 여러 시즌을 걸쳐서 보시면, 이때 이선수 임팩트가 이랬었지라고 기억을 되살려주기도 합니다.

 

가장 기억에 남는게 16-17 아이재아 토마스였는데요. 

당시 진짜 미친 클러치 퍼포먼스를 보이면서, 세컨팀까지 들어갔는데 당시 시즌 WPA 11.03점을 기록했고 이게 아마 근 10년내 모든 선수 통틀어 최고일겁니다. (2위가 15-16 커리의 10.59점)

2020-06-30 22:49:00

보얀 올해 위닝 버저비터 꽂아서 높게 나오나 보네요. 스탯 성격상 표본이 적을 수록 신뢰도가 급격히 떨어지는 스탯인데, 커리어로 보면 신뢰도가 그리 낮은 스탯은 아니죠. 다만 아래 글들은 듀란트의 '파이널' 클러치 임팩트를 따지는 중이라 시즌 전체를 담은 wpa가 설득력 있을지는 좀 의문이네요. 그냥 듀란트 클러치 임팩트가 높다를 뒷받침 할 때는 쓸 수 있는 지표같고요.

WR
Updated at 2020-06-30 22:52:24

WPA는 경기당, 쿼터당으로도 구해지는 거라.. (심지어 포제션당..)

짧은 구간인 "파이널" 클러치 임팩트를 보려면 "파이널 WPA"를 보면 되겠죠. 

 

매냐에는 올리지 않았었지만, 예전에 파엠들의 파이널 WPA를 구해본 적이 있는데 골스시절 듀란트는 우승 시 항상 1위였습니다. 

2020-06-30 22:57:41

아 제 말은 위 글에 쓰신 퍼센테이지는 파이널 표본만 담은 것이 아니어서 말씀드린 겁니다. 아래 논쟁들이 그거에 기인한 거라서요. 댓글에서 언급하신 파이널 wpa를 본문에 적어주신 건 아니라 다른 분들이 태클 걸까봐요. 그리고 올해 한정으로 찾으니 보얀이 높게 나왔을 뿐이다라고 쓴 겁니다. 다시 읽어주시면 아시겠지만(제가 원댓글에 오해하시게끔 좀 강조 없이 썼네요..) 저는 신뢰도가 낮은 스탯이 아니라 생각합니다.

WR
2020-06-30 23:06:38

네,파이널만 따로 떼서 해야하나 싶었지만, "클러치 능력"을 추측하기엔 좀더 누적치가 많은 정규시즌이 좋지 않나라는 생각이 들어 이렇게 보여드리게 되었습니다  (따로 떼는 과정이 좀더 귀찮기도 하고.... )

감사합니다. 

2020-06-30 22:44:33

재밌네요. 저도 평가에 비해서 클러치에 강하다고 생각한 적이 없는데 기록으로 증명하는군요.

2020-06-30 22:54:09

wpa는 어시스트는 미반영인데 턴오버는 반영이라는 점에서 전 좀 그렇더라구요

WR
Updated at 2020-06-30 22:55:33

포제션 소모가 아니라는 점에서 제외하는 것 같습니다. 

포텐셜 어시스트를 받은선수가 실패했을때 패널티를 받지도 않기 때문에 개념적으론 제외하는게 맞다고 생각합니다. 

2020-06-30 22:57:31

결국 WPA의 세계관(?) 에서 패스는 리턴은 없고 리스크만 있는 행위가 되는 느낌이라 전 공감이 잘 안 간 것 같습니다. kWPA는 또 리바 어시까지 다 넣어버리니까 너무 말도안되게 고평가라 다른 의미로 공감이 안 갔고.. 그래서 재미로만 몇번 본거 같아요

Updated at 2020-06-30 23:26:51

아니죠. 패스가 리턴은 없고 리스크만 있는 행위가 되는 것이 아니라 어시가 리턴만 반영되고 리스크 시의 패널티가 반영 안되는 스탯이기에 빼 버린 거죠. 턴오버는 당연히 본인이 포제션을 날렸으니 반영되는 거고요.

WR
2020-06-30 23:03:37

네, 그렇다고 봐야할 것 같습니다.

기본적으로 리스크가 있는 스탯만 포함하는 개념이라고 보입니다. 

2020-06-30 23:09:05

패스의 리턴: 패스가 결과적으로 득점으로 연결된다 (어시스트로 기록)

패스의 리스크: 패스가 결과적으로 득점으로 연결되지 않는다
1) 패스 받은 선수가 슛을 놓친다
2) 패스 받은 선수가 턴오버를 범한다
3) 패스 과정에서 턴오버가 나온다 (패싱 턴오버)

만약 어시를 반영하지 않는다면 패싱 턴오버까지 빼야 합니다. 그렇게 하지 않은 이유는 이런 허점을 몰라서가 아니라, 아마 패싱 턴오버와 나머지 턴오버를 구별하기가 힘들어서일 겁니다.

2020-06-30 23:14:20

여기에 동의합니다. 패싱턴오버가 제외된다면 딱 좋을 것 같아요

2020-06-30 23:27:24

어시랑 턴오버를 둘다 반영하는게 리턴/리스크를 둘다 반영하는 방법 아닐까요? 밑에 분이 달아주신 내용처럼 패싱 턴오버랑 볼핸들링 턴오버를 구분할 수 없다는 이유로 턴오버는 다 포제션 손실로, 패스는 어떤 패스를 하건 0점으로 반영하는건 좋은 기준으로 보이진 않네요

WR
2020-06-30 23:29:49

기본적인 개념은 리턴/리스크도 있긴 하지만, 포제션 소모에 더 맞춰졌다고 보는게 적절해보입니다. 물론 말씀하신 이유로 facilitator들을 다소 저평가할 여지가 있죠. 

 

하지만 포제션과 승률변화라는 개념에서만 보면 틀렸다고 하기도 애매합니다. 

2020-06-30 23:34:21

최근에 BPM이 공식 갈아엎으면서 facilitator들의 영향력을 살짝 줄인 느낌이 있었는데 WPA도 그런 점만 보완될수 있으면 더 재밌게 볼 수 있을 것 같습니다. 트래킹 스탯이랑 결합되면 더 정확한 방향으로 갈 것 같기도 하구..

Updated at 2020-07-01 01:51:38

글쎄요 저는 볼핸들링 턴오버이건 패싱 과정의 턴오버이건 본인이 하는 턴오버기에 포함되는 것에 다른 분들과 달리 별 이견 없거든요. 어시 과정에서 패스 받은 선수에 의한 턴오버는 포함 안되니까, 패싱 과정의 턴오버를 집어 넣어도 결국 오롯이 평가 대상인 플레이어로 인한 포제션의 소모를 반영했다고 생각하거든요. 반면에 어시를 반영한다면 어시 받은 선수의 슛미스나 턴오버 역시 마이너스로 보정해서 넣어야 하는데 그렇게 되면.. 

2020-06-30 22:59:04

죄송하지만, 혹시 WPA를 어떻게 구하는지 알 수 있을까요?

 

처음 들어보는 스탯이라 이리저리 둘러봤는데 WPA의 헤비리프팅은 약 10년간의 play-by-play 데이터를 기초로 한 로지스틱 회귀분석 모델이라 나오네요. 그런데 아무리 봐도 데이터의 노이즈가 상당합니다. 특히 우리가 으레 '클러치타임'이라 부르는, 버저가 들리기 몇십 초, 아니 몇 분 까지 범위를 넓히더라도 그래프가 마구 요동치기 시작합니다. 작성자님께서 뽑아낸 최종 스탯이 1%p 이내로 두 선수의 클러치타임 퍼포먼스를 좌우할 수 있다면, 적어도 데이터 해석에 있어서 이것 이하의 허용오차를 보인다는 걸 증명해야 하는데, inpredictable 웹사이트를 아무리 둘러봐도 허용오차에 대한 내용은 없어서 신뢰성이 다소 떨어지지 않나 싶습니다. 혹시 이에 대한 자료가 있으셔서 공유해주실 수 있다면 감사드립니다

WR
2020-06-30 23:02:46
 | http://stats.inpredictable.com/…

한 경기 내에서 포제션 결과에 따라 팀 승률이 변하는 걸 한눈에 보여주는 꺾은선 그래프입니다.

이때의 승률 변화가 선수에게 할당되는 방식입니다. 

2020-06-30 23:34:32

링크 감사합니다. 해당 경기는 4쿼터 5분 이후부터 계속 5점차 이상 경기라서 그래프가 롤러코스터를 그리지 않는 듯한데, 만약 한 포제션 이내의 경기에서 리드가 계속 바뀌는 경우라면 그래프가 훨씬 아스트랄해집니다. (저희가 '클러치타임'이라 일컫는 상황이 그렇기도 하고요.) 이 글 최하단에 보이는 것처럼 말이에요.

  | https://www.inpredictable.com/…

 

제 입장은 이런 상황에서 win%를 따지기엔 데이터에 잡음이 상당하다는 것입니다. 물론 이건 심증일 뿐이고, 이걸 확인하기 위해선 이를 산출해낸 회귀분석의 적합도와 모델이 적합할 시 자료의 허용오차를 파악해야 되는데, 이에 대한 자료는 사이트에 없어서 안타깝습니다.

WR
Updated at 2020-06-30 23:55:41

저도 경기 맥락에 따라 win%를 산출하는 부분이 궁금하긴 한데 어디서 제공하는지는 잘 모르겠습니다. 

 

이전에 많은 경기샘플에서 보이는 일반적인 승리 추세 (아마도 로지스틱 회귀분석)를 통해 계산했을 것 같고, 샘플수가 많다면 방법론 자체는 딱히 문제될 것 같지 않습니다. 

 

다만 한가지 걱정되는 점은 최근 대 3점 시대가 되면서 예전보다 어떤 점수차에 대한 승률이 고평가 되고 있을 가능성은 있다고 생각합니다. 

 

90년대는 1분 5점차면 승률 80% 였는데 요즘은 빠른 페이스에 3점을 마구 쏘다보니 역전도 쉬이 일어나서 60% 쯤일 수도 있으니까요. 샘플수가 3점을 안쏘던 시대가 많아 잘못 피팅된 값이 적용되고 있을 수 있는데, 이것도 선수가 소모한 포제션 수가 많아지면 결국 다소 큰 진폭이더라도 가상의 참 값에 수렴하고 있지 않을까 생각해봅니다. 

2020-06-30 23:47:56

경기 시작시 수치가 반반이 아니네요? 단순 회귀분석이 아닌가요?

WR
Updated at 2020-07-01 00:01:33

0:0에서 시작하더라도 팀 전력에 따른 기대승률이 다르다는 점이 반영된 것입니다. 

초기 승률도 마찬가지로 회귀분석을 통해 구하는 듯 합니다.


개인적으론 이게 맞다고 봐요. 18-19 시즌 뉴올과 골스가 붙으면 게임 시작전에 이미 8:2로 지고 있는 느낌이거든요.. 결과도 그렇고..

2020-07-01 00:10:18

그럼 팀 전력이 WPA 수치에 꽤 반영되겠는데요. 가령 똑같은 mvp로즈의 wpa를 잰다고 해도, 10-11불스처럼 리그 굴지의 수비 팀의 에이스 로즈라면 2점만 넣어도 승리가 보장되는 스코어지만, 리그 최약팀의 로즈라면 이기기 위해서 4점 6점이 필요할 수도 있잖아요. 벤치가 강한 팀이라면 적당히 벌려놓고 퇴근해도 이기니까 적당히 벌리는 과정에서 wpa가 쭉쭉 올라갈 것이고, 벤치가 약한 팀이라면 같은 점수 차를 벌리더라도 질 가능성이 남아 있으니까 wpa는 덜 올라갈 것이구요. 저는 개인의 능력치를 재기 위함이라면 팀 전력이 최대한 반영이 덜 되게 하는 게 맞는 것 같은데 wpa는 그런 식이 아닌 모양이군요.

WR
Updated at 2020-07-01 00:17:18

오히려 약팀에게 보상을 주는 방식이라고 생각합니다.

예를들어 승률 80%에서 시작하면, 강팀이 예상대로 쭉 밀어붙여 승리한다고 하면 얻는 값은 고작 20%가 한계거든요. 반대로 약팀이 업셋하면 훨씬 많은 점수를 따낼 수 있죠. 

 

이방식으로 해야 팀전력 (팀원의 능력)에 의해 개인의 영향이 저평가되는 걸 막을 수 있다고 생각합니다. 

2020-07-01 00:32:06

만약 그 말씀이 맞는다면 그건 그것대로 문제가 아닌가요? 강팀에 유리하든 약팀에 유리하든 같은 스코어에서 같은 포제션을 소모하고 같은 득점을 올렸는데 다른 수치가 나온다면 그 선수의 능력이 아니라 다른 것이 섞여 들어갔다는 뜻이니까요.

그리고 전력을 반영한다면 분석할 표본의 양도 줄어들잖아요. 그냥 팀 전력 반영 없이 스코어만 보고 분석 돌리는 쪽의 메리트가 더 크지 않나 싶습니다.

WR
Updated at 2020-07-01 00:36:41

두 팀의 전력이 달라 생기는 승률 차이가 주는 문제가 더 크다고 생각합니다. 여기에 섞여있는 선수 외 요인 (주로 팀원 or 상대팀)이 매우 클 수밖에 없거든요.  


과장해서 미국대 드림팀과 한국 국대가 0:0에서 시작한다고 한국팀의 승률을 50%에서 시작할 수는 없죠. 

Updated at 2020-07-01 00:47:35

실제 승률은 당연히 반반이 아닐 겁니다. 하지만 실제 승률이 아니라 선수의 능력치를 재기 위해서라면, 이론적으로 동점 상황의 승률은 반반이라고 보는 거야 뭐가 문제겠습니까.

가령 조던이 이끄는 매니아 대표팀이 92드림팀과 붙는다고 가정하면, 조던의 실력은 변함이 없으므로 이상적으로는 두 조던의 wpa값이 똑같이 나와야 할 겁니다. 하지만 92드림팀의 초기 승률은 99.9+%이므로 드림팀 조던의 wpa는 1%도 안 될 것이고, 매니아 대표팀 조던의 wpa는 (짐작하기 힘들지만) 1%가 훨씬 넘지 않을까요?

WR
Updated at 2020-07-01 00:56:33

99.9%로 일방적인 값이 나오는 상황이면 반대쪽의 변화도 미미합니다. 

 

실경기에서 이런 장면은 대개 경기 종료 1분 이내인데 막 20점차 나는 상황인데.. 이럴 땐 지는 팀 에이스가 아무리 애써봐야 별 WPA 소득이 없습니다. 즉, 매냐 조던이 아무리 애써봐야 벌어들이는 WPA가 거의 없다는 말입니다. 

 

만약 매냐 조던이 초반부터 엄청난 하드캐리로 1-2%를 벌어오면, 미국 대표팀도 그만큼을 다시 뺏어올 여분이 생기게 되고, 이때는 드림팀 조던이 새로 생긴 1-2%를 벌어올수도 있겠으나 다른 팀원들이 나눠 가질수도 있겠죠. 

 

결국 이때는 매냐 조던이 받는 포제션과 드림팀 조던이 받는 포제션의 수가 일치하지 않음으로 생기는 차이가 있을 뿐이지, 능력의 차이라고 보기 어렵습니다.

2020-07-01 01:47:36

팀 전력을 감안해 기대 승률을 계산하는 방식의 또 다른 문제는, 계산의 바탕이 되는 팀 전력에 그 선수 자신의 기여 역시 들어 있다는 점입니다.

 

이야기하기 편하게 1:1을 가정하겠습니다. 동급의 실력자 a, b가1:1 10점 내기를 하는데 a에게 3점을 주고 시작한다면 a가 10점을 내기까지 wpa와 b가 10점을 내기까지 wpa는 달라야 합니다. a는 외부적 개입으로 유리한 상황에서 시작했고 그 유리한 상황을 굳힌 것에 불과하니까요.

 

하지만 그냥 a와 b가 실력 차이가 나서 a의 초기 기대 승률이 80%라면, a가 이겼을 때 wpa는 20%, b가 이기면 wpa는 80%가 되는데, 저렇게 10판을 붙어서 예상대로 최종 스코어 8:2가 나왔을 경우 총 wpa는 a는 160, b도 160으로 동점입니다. a가 원래 더 잘해서 초기 승률이 8:2였고, 실제로 더 잘해서 8판을 승리했는데 wpa가 같다는 건 불합리합니다.

 

팀 대 팀의 경우에도 마찬가지로, 기대 승률이 8:2인 팀이 10번 붙어 8승 2패 / 2승 8패했다면 총 wpa는 같을 겁니다. 하지만 이는 이상한 일입니다.

WR
Updated at 2020-07-01 02:01:43

Win probability "ADDED" 입니다. 

예상되는 승률에서 추가 시키지 못했다면 같게 나오는게 WPA의 목적에 부합합니다. 기대 이상으로 공헌할 수 있는지가 임팩트로 반영되는 거겠죠. 

 

 

팀 경기에선 한 선수가 팀 전력 전체에 미치는 영향이 개인 경기만큼 지대할 수가 없고, 그안에서도 포제션 소모 효율에 따라 선수간 차등이 발생하게 됩니다. 이걸 보는게 목적이므로 크게 이상하다고 생각되진 않습니다. 

 

반대로 실력차가 크게 나는 두 사람이 10점 내기를 하는데, 예상대로 고수가 쉽게 이긴다고 이 선수의 WPA가 하수가 이겼을 때와 동등하게 취급받는다면 문제가 더 커진다고 생각합니다. 

Updated at 2020-07-01 02:27:30

말씀하신 “added”에 집중한다면, 누가 기대보다 더 잘했는지를 드러낼 수 있을 겁니다. 하지만 누구의 평소 기대치가 더 높은지는 알 수 없습니다. 제가 이야기한 시나리오에서도 a, b의 wpa만 봐서는 누가 고수인지 알 수 없습니다. 하지만 만약 초기 기대 승률을 반반으로 놓는다면 a의 wpa는 400 b는 100이므로, a가 훨씬 고수라는 게 드러납니다. (하수를 상대로 승리할 때와 고수를상대로 승리할 때 똑같은 wpa가 더해진다는 문제가 있지만, 리그에서 만나는 상대의 수준은 사실상 동일하고, 더 많은 표본을 확보할 수 있다는 장점이 있으니 사실상 문제가 안 됩니다.)

 

팀내 공헌도는 별 문제없이 비교할 수 있을 것 같습니다. 하지만 듀란트의 클러치는 허상이 아니라고 할 때 우리가 비교하게 되는 건 주로 다른 팀 다른 상황의 선수들입니다. 

 

팀 전력을 기반으로 초기 승률을 설정하는 win probability added의 개념 자체는 불만이 없습니다. 하지만 이 수치를 바탕으로 서로 다른 환경의 서로 다른 선수들의 평소 실력을 비교할 수 있는지는 의문스럽습니다. 

2020-07-01 03:11:36

관점 차이 같은데, 개발자 의도는 강팀을 상대할 때와 약팀을 상대할 때 쌓는 스탯부터 차등을 두는 것 같고, 개인적으론 이게 합리적으로 보입니다. 가령 말씀하셨던 92 대표팀과 매냐 대표팀이 붙으면 조던이 100득점을 넣든 출전하지 않고 벤치에 앉아서 노라기 까든 92 드림팀 승률은 100%일 겁니다. 이런 관점에서 보면 저 100득점은 승률과 무관한 스탯이 되는 거죠. 개인이 아무리 뛰어나도 팀 전력에 기여하는 정도는 크지 않기 때문에 팀 전력을 고려한 건 타당한 선택이라 보여지고 오히려 의도에 부합한 설정 같습니다. 누가 더 뛰어난지를 가린다기 보단 보편적으로 인식하는 스탯 순도를 측정한다고 봐야겠죠. 여기에 동의하고 말고는 개인의 자유고요.

2020-07-01 08:10:16

네 관점 차이 같습니다. 기대 승률 값을 어떻게 설정하는지만 확실해진다면 동의를 하지 않을 수는 없고, 다만 참고하고 안 하고만 열려 있는 스탯인 듯합니다.

 

만약 매니아 대표팀 조던이 어떤 활약을 하든 팀이 이길 확률이 전혀 변하지 않았다면, 매니아 팀의 조던의 wpa은 0일 겁니다. 팀이 이길 확률을 높인 플레이가 없었다는 점에서 이 수치는 스탯의 의도에 부합합니다. 하지만 이 수치는 경기 후 nba 구단 관계자와 기자들이 왜 그리 바쁘게 움직이는지는 설명하지 못할 겁니다.

 

 아래 댓글을 보면 14-15르브론의 플옵 wpa이 음수라고 하시는데, 체감 상 이때 르브론이 보여준 능력은 안티들도 돌려놓을 정도였죠. 비슷한 경우로 보입니다.

 

 글의 본래 목적은 듀란트의 클러치 능력을 평가하는 것이었으므로, 이렇게 "팀의 승률 변화"에 초점을 맞춘 wpa가 듀란트 개인의 클러치 능력을 어떻게 반영하고 있을지는 아직 잘 모르겠습니다. 듀란트는 10년대 내내 강팀에서 뛰었고, 골스는 몰라도 okc의 기대 승률이 높은 건 듀란트의 기여가 꽤 컸다고 생각되는데, 거기서 더해주는 값만 본다는 건 듀란트의 초기 승률에의 기여를 무시하게 될 것 같습니다. 그러나 플레이 스타일 상으로는 피니셔에 치우친 듀란트가 이득을 볼 것 같고요. 종합적으로는 약 이득일까요?

 

 충분히 참고할 만한 스탯이라는 데는 동의합니다.

Updated at 2020-07-01 00:41:35

기대 승률과 실제 승률이 근사치에 가깝다는 가정 하엔 문제될 게 없어보이네요.

기대 승률 값을 산출하는 방식에 의문을 가진 거라면 모를까요.

이건 스탯이 가진 한계일 수밖에 없습니다. 일례로 TS% 구할 때 FTA에 0.44라는 계수가 붙는 건, 보편적인 케이스에서 누적이 되면 이게 가장 근사치에 가까워지기 때문이죠.

Updated at 2020-07-01 01:06:53

기대 승률 값을 어떻게 구하는지도 궁금하긴 합니다. 가령 15-16골스의 82번째 경기 기대 승률은 어떻게 구하는 걸까요? 지금까지 72승 9패 팀이 있었던 적이 없는데요. 꼭 승패가 아니라도 팀 전력을 수치화할 방법이야 많지만, 모든 경기를 다 고려하는 것보다 표본이 줄어드는 건 피할 수 없을 겁니다.

 

팀 전력을 고려하지 않고 기대 승률을 반반에서 시작하게 만들든 팀 전력을 고려해서 6:4, 7:3에서 시작하게 만들든 나름의 수치는 나올 겁니다. 어느 쪽이 선수 개인의 능력을 더 잘 반영할지는 좀 긴가민가하네요.

WR
Updated at 2020-07-01 01:14:41

한가지 방법으로, 두 팀의 승률 차에 따른 경기 결과를 구하되 너무 적은 표본일 때 시점 제외하고 대략 30경기 이상만 꼽으면 매 시즌 수백경기의 샘플이 나옵니다. 이게 수십 시즌이 누적될 수 있고요. 

 

여기서 승률 차에 의한 예상 승률 추세선을 구할 수 있습니다. 

굳이 72승 9패 팀이 없어도 이 팀이 일반적인 승률차에 의한 기대 승률을 따른다고 전제하면 충분히 적용가능합니다. 

 

시즌 극초반에는 50:50으로 하다가 점점 기대 승률 비중을 높여가는 방법도 가능하겠고요. 

2020-07-01 00:28:29

제가 플레이오프 수치를 보면서 좀 그런걸 느꼈는데 팀전력이 강하거나 압도적 승리가 많은 경우는 실제로 찍어낸 스텟이나 효율과 관계없이 좀 낮게 나오는거 같더군요. 예를들어 한동안 워리어스 캡스 대전일만큼 압도적인 양팀의 전력과 승리에도 불구하고 비교적 스텟이 평범하게 나옵니다. 상대적 약팀에서 캐리해야 높게 나오는 편이구요.

Updated at 2020-07-01 01:41:07

그렇군요. 위 thenext23님 댓글대로 강팀 에이스가 더 불리한 모양입니다.

2020-06-30 23:12:57

포제션을 소모한다는 점에서 턴오버를 포함한 부분은 이해가 가고

어시스트의 경우 포제션의 변화가 없어서 영향이 없다는 부분도 이해는 갑니다만

아무래도 볼운반을 하는 선수들에게 조금 불리하다는 느낌이 있네요.

앞선 듀란트의 클러치 위력 이야기가 르브론과의 클러치 비교에서 시작된 걸로 알고있는데

패싱에 유의미한 차이가 있기에 르브론이 조금 불리해지는게 아닌가 싶어요.

그래도 확실히 흥미로운 지표인 것 같네요! 좋은 글 감사드립니다 :)

WR
2020-06-30 23:20:20

제 생각에도 facilitator 타입은 다소 저평가, 캐치앤슈터 타입은 고평가되는 것 같습니다.

 

르브론 같은 경우 팀승률에 미치는 영향이 큰 상황에서의 WPA (클러치 WPA)가 듀란트에 버금가게 향상되는 걸 보면, 르브론의 클러치 능력은 전체 WPA 에서 보이는 것 이상으로 뛰어나다고 생각합니다. 클러치 상황에서는 본인이 마무리하려는 경향이 커짐으로서 패스 턴오버에 의한 손해가 줄어든다고 볼 수도 있고요.

 

물론 두 경우 모두 1위인 듀란트의 클러치 능력은 의심할 수가 없겠죠

Updated at 2020-06-30 23:22:25

문득 궁금한게 그러면 wpa 가 가장 신뢰할만한 수치라고 하셨는데 듀란트의 클러치 야튜율이 낮게 나오는 이유는 뭐라고 생각하시나요??

WR
Updated at 2020-06-30 23:30:53

별 이유 있나요. 그냥 그 조건에서 잘 안 들어간거죠;

 

클러치 야투율은 자삥, 자유투 성공률, 턴오버가 들어가지 않고, 0점, 1점, 2점, 3점의 점수차에서 오는 미묘한 승률 차이도 반영하지 못합니다. 

2020-06-30 23:56:04

개인적으로 WPA가 체감이랑 가장 흡사한 클러치 스탯이긴 합니다. 지금까지 나온 스탯 중에서.

WR
2020-06-30 23:58:11

저도 그렇게 생각합니다. 

계산 방법을 보더라도 그럴 수밖에 없기도해요. 

 

회귀분석을 통해 이전 수백-수천번의 같은 경우에서의 실제 결과 빈도를 통해 예상되는 승리확률을 구하고, 이때 포제션 결과에 따른 승률 변화를 할당한다.. 개념적으론 참 깔끔하게 잘 만든 스탯입니다. 

2020-06-30 23:57:35

이런거 잘 모르지만 표본이 작을수록 신뢰도가 많이 떨어지나요? 플레이오프 쪽은 좀 공감이 안되는게 꽤 있네요. 작년 듀랜트는 커리어하이 수준 캐리였는데 비교적 평범한 수치로 전체 3위 정도고 14-15에 효율은 떨어져도 캐리한 르브론은 아예 음수값이 나오는정도구요.. 과장된 스텟으로 알려진 르브론의 13-14 플옵은 거의 3에 육박하게 역대급 시즌처럼 나옵니다. 파이널때 1,2차전 빼면 3,4,5차전 거의 내내 유의미한 득점이 없는 정도였는데요.. 정규시즌은 어느정도 신뢰할만한거 같고.. 이거대로면 르브론의 14플레이오프는 역대급 플레이오프 시즌, 15플레이오프는 최악급 플레이오프 시즌이 되어버립니다. 플레이오프 쪽은 공감이 많이 안가긴하네요.

WR
Updated at 2020-07-01 00:02:44

15 르브론의 처절한 하드캐리는 대단했지만, 포제션을 얼마나 잘 소모했냐는 관점으로보면 안좋은 조건이 너무 많습니다.

 

낮은 야투율, 높은 턴오버, 심지어 이미 지는 점수로 인해 득점이 주는 승률 상승폭이 미미하다는 점.. 이런 조건이면 샘플 수가 많더라도 크게 바뀌지 않을겁니다..

 

그리고 일반적으로 캐치앤슈터, 롤플레이어들은 노이즈가 특히 심하니 제외하고 보시는게 좋습니다.

Updated at 2020-07-01 00:23:16

대충 이해하기로는 스탯 자체가 듀란트에게 유리한 면이 있는 것 같습니다. 부정적인 뉘앙스로 말씀드리는 것은 아니구요.

한 포제션을 어떻게 마무리 짓느냐(특히 클러치 상황에서)라는 관점에서 봤을때, 플레이메이킹보다는 본인이 직접 피니쉬해내는 능력이 더 높게 평가받겠죠. '높은 타점으로 샷메이킹 자체가 자유로움(이게 좀 크다는 생각입니다. 수비의 터프함과 상관없이 어떻게든 자기 슛을 가져가니까요)+레인지를 가리지 않는 슛 정확도+돌파 피니쉬 및 자삥도 잘함' 패키지인 듀란트가 돋보일 수 밖에 없는 것 같습니다.

다르게 표현하면, 새가슴이라든지 정신력이라든지 보이지않는 요소를 제외하면, 클러치에서 한 포제션을 맡기기에 가장 적합한 스킬툴을 가진 선수가 듀란트기에 높은 점수를 받았다고 말할 수 있을 것 같네요.

WR
2020-07-01 00:44:25

동의합니다.

어떤 상황에서든 그럴싸한 슛을 쏠 길이와 슛터치를 가진 선수라는 점 때문에 많은 분들이 최고의 클러치 유닛으로 꼽으시는 것일테고, 실제 수백경기 결과에서 나온 WPA도 이를 뒷받침한다고 생각합니다. 

2020-07-01 00:54:52

'내볼잘' 스탯이라 생각합니다 크크

WPA가 높을수록 선수들 사이에서 평가가 높은 경향도 있고.

2020-07-01 01:36:11

좋은 글 감사드립니다...!

2020-07-01 02:59:16

본문뿐만 아니라 댓글도 즐겁게 읽었네요. 좋은 글 감사합니다.

2020-07-01 07:05:42

글 잘 읽었습니다. 많이 알아가네요.

2020-07-01 07:24:41

이런 글 넘 좋네요 많이 배우고 갑니다

2020-07-01 07:40:47

재밌게 읽었습니다. 풋볼엔 epa(expected paints added)라는 스탯이 있는데 이와 어느 정도 비슷한 느낌이네요.

2020-07-01 08:06:44

예전 클러치 슈팅 확률 데이터 분석할때  "클러치 타임" 정의를 위해서 비슷한 모델링을 하려다가 포기했던 기억이 있어서 wpa 글이 반갑네요 :)

사실 처음 시작은 "3점차 클러치 상황에서 2점으로 따라가는것이 얼마나 유의미한가"에 대한 분석을 위해서 했던 것인데 결국 wpa문제로 회귀하더라구요.

wpa가 사실 가장 직관적이어서 매력적인 스탯이긴한데,  제가 다 follow-up을 못해서 그런것인지 좀 gray area가 많았던것 같습니다.  위에 댓글에서 나온 wpa, kwpa 등의 차이라던가, 이에 따른 facilitator와 shot-creator간의 보정이라던가. 

또한 (예전에 fitting 결과가 있었는데 못 찾겠네요) wpa가 구해지는 방식 자체가 과거 경기들을 기반으로 regression을 하는것인데, 생각보다 클러치 상황에서 잘 못 잡아내는 경우가 많더라구요. 아무래도 샘플수가 작아지다보니 그런것 같기도하고  

2020-07-01 08:11:33

추가1)  http://stats.inpredictable.com 사이트에 real-time 선수별 wpa 데이터가 있던가요? 따로 배포되는거같진 않아서 gamelog를 통해 계산하는 모델 만들다가 포기했었는데....

 

추가2) 르브론/듀란트 데이터를 한번 쭉 봤는데,  cWPA 는 아니지만 shooting WPA에서 르브론이 엄청 높게 잡히는것도 신기하네요. 르브론의 shooting WPA가 WPA에 비해 상대적 순위가 높다는 말은 1) 말씀하신대로 facilitator 들을 점수가 저평가 되고 있다,  또는 2) 르브론 스코어링 능력의 저평가?  라고 볼수있을까요

WR
2020-07-01 08:58:51

1. 사용하기 편한 폼으로 제공하지는 않는 것 같습니다. 경기 WPA 그래프 위에 커서를 올리면 변화를 포제션마다 볼 수 있긴한데 그방법으론 raw data만드는 게 한세월이겠죠..


2. 네, 말씀해주신 2가지 요인이 모두 작용한다고 생각합니다. 패스와 볼핸들링 시 발생하는 턴오버가 상대적으로 많아서 생기는 WPA 손해가 꽤 있는 것 같습니다.

 

마진스탯처럼 접근하는 개념이 강력한 스탯이죠, 결국 팀 마진에 도움을 줬냐라는 관점에서의 마진스탯, 그래서 이 포제션이 승리확률을 높여줬냐는 개념의 WPA.. 

 

개발자가 작성한 글을 보면 2004년 부터의 play-by-play 데이터를 통해 점수, 시간별 추세선을 그렸던 것으로 보입니다. 

2020-07-01 23:56:41

본문과 댓글 모두 재미있게 읽었습니다.
좋은 글 감사합니다

Updated at 2020-07-02 09:22:08

 

좋은 글과 댓글들 감사히 잘 보았습니다. 예전에 논의했었고 위에서도 말씀주신 것처럼 WPA만 볼때 생기는 노이즈들은 kWPA로 1차 필터링 후 적용하면 충분히 커버되는 것 같아요.

 

그리 보면 WPA는 꽤나 신뢰성높은 스탯이라 생각합니다. 개인적으로도 아이 테스트와 결과가 유사해서 선호하는 스탯이기도 하구요.

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