Ini adalah bagian terakhir dari seri statistik/statistik terbaik terkait NFL dan produksi sepak bola fantasi – karier, proyeksi sepanjang musim, dan kinerja dalam musim. Jika Anda melewatkannya, klik untuk bagian metrik Running Backs dan Wide Receivers/Tight Ends.
(Anda dapat melewati bagian selanjutnya jika Anda membaca dua kolom sebelumnya)
Sebagai pengingat, ada tiga area yang kami lihat dengan “metrik”. Metrik yang menentukan karier adalah ukuran, kecepatan, terukur, rancangan investasi, dll. Semua ini sering digunakan diprediksi kemungkinan pemain berhasil di NFL. Proyeksi musim penuh/pramusim sangat berguna diprediksi kinerja pemain (jumlah mereka). Di musim inilah hal ini menjadi sedikit sulit, karena banyak yang berkorelasi secara inheren karena mereka “bekerja mundur” dengan cara tertentu, namun seperti yang disebutkan dalam komentar minggu lalu, mereka bisa diprediksi regresi untuk pemain yang melebihi atau berkinerja buruk dari norma. Cara termudah untuk menjelaskan nilai di sini adalah dengan upaya terburu-buru Goal-to-Go untuk berlari kembali. Tingkat rata-rata mencetak touchdown pada upaya bergegas G2G (di dalam garis 5 yard) adalah 29,9% (delapan musim terakhir). Jadi, upaya terburu-buru G2G adalah 1) lebih bernilai dibandingkan upaya terburu-buru lainnya dan 2) jika pemain memiliki skor 1-untuk-10 atau 8-untuk-10, sebaiknya melihat kemunduran terhadap norma ketika dia terus melihat pekerjaan/peluang itu. Tidak, ini tidak sempurna – oleh karena itu tingkat korelasinya tidak 1:1 – tetapi ada statistik yang berharga, terutama untuk memproyeksikan satu musim penuh, dan ada banyak sekali statistik tidak relevan yang dilempar setiap tahun (siapa pun yang memiliki tinggi penerima lebar ) ?).
Menggunakan database statistik TruMedia, saya melewati quarterback dengan minimal 100 upaya selama delapan musim terakhir. Ini adalah sampel jangka panjang setelah pengukuran tersebut terbukti akurat dan serupa setiap tahunnya. Jika Anda belum familiar dengan R-squared (alias: rSq, r2), ini menunjukkan variasi/korelasi antara dua variabel di mana 0 tidak ada korelasi dan 1 adalah hubungan sempurna/tepat – dalam penjelasannya yang paling sederhana.
Sebagai contoh visual, berikut adalah dua peta titik data statistik korelasi tinggi dan korelasi rendah.
Korelasi tinggi
Korelasi rendah
Kami berfokus terutama pada statistik per game—namun saya akan memberikan beberapa angka sepanjang karier sebagai referensi—karena ini memberikan gambaran yang lebih baik tentang korelasi metrik. Tentu saja, lebih banyak jepretan/sentuhan/dll. akan menghasilkan lebih banyak poin fantasi.
Biru: Terukur
Kuning: Metrik lawan
Tekan: Statistik tim
Statistik karir
Sekali lagi, sebagian besar “pengukuran”, termasuk ukuran tangan, tidak berarti apa-apa dalam memprediksi kesuksesan karier. Quarterback melihat lebih penting dengan draft round dan 40 kali dibandingkan posisi lain, meskipun sebagian besar masih tidak relevan.
Statistik proyeksi pramusim/sepanjang musim
Lebih banyak upaya operan sama dengan kemungkinan keberhasilan fantasi yang lebih tinggi. Ini adalah koneksi yang mudah dilakukan, bahkan tanpa melihat angkanya. Tim dengan tingkat passing lebih tinggi, rebound lebih banyak, dan keberhasilan touchdown tampil lebih baik. Selain itu, quarterback yang hanya mencoba permainan besar (20+ yard) memiliki angka fantasi yang lebih tinggi, yang sekali lagi merupakan korelasi yang jelas. Namun yang menarik, frekuensi melintas di zona merah tidak menjadi masalah.
Metrik peringatan dalam musim dan regresi
Air Yards, dan AY yang belum direalisasi (pada tingkat lebih rendah), menunjukkan potensi regresi. Kembali ke pemikiran sepanjang musim, frekuensi operan dan kesuksesan paling berkorelasi, sehingga tidak memberi kita lebih banyak hal untuk digunakan dalam regresi. Meskipun menariknya, YPG Lawan (YPG lebih rendah, keluaran fantasi lebih tinggi) dan persentase kemenangan mereka (% Kemenangan lebih rendah, keluaran fantasi lebih tinggi) memiliki korelasi yang biasa-biasa saja. Jadi, menargetkan jadwal yang lebih lemah untuk pertarungan quarterback membantu mengatasi situasi yang sulit (tidak cukup untuk mengubah peringkat/proyeksi secara liar). Dalam hal metrik/tingkat tim, saya menyertakan beberapa penggunaan formasi, yang tentu saja lebih banyak permainan per game menghasilkan produksi lebih tinggi, tetapi jika Anda menjadikannya persentase penggunaan, itu tidak relevan.
Secara keseluruhan, lebih dari posisi mana pun, semua ini menunjukkan bahwa sebagian besar metrik tidak dapat diandalkan dalam korelasi fantasi. Jadi, lain kali seseorang menggunakannya untuk berdebat demi karier, musim, dll. yang lebih baik, Anda tahu apa yang harus dilakukan.
Kredit Foto: Rich Barnes-USA TODAY Sports