Quelle est l’explication de toutes les énormes efficiencies individuelles de la NBA cette saiSon? Pourquoi ont-ils augmenté en fréquence au cours des dernières semaines ?
Lundi, quelques heures après que Donovan Mitchell a marqué 71 dans une victoire en prolongation contre les Chicago Bulls – le plus grand nombre de joueurs dans un suit depuis la efficiency de 81 factors de Kobe Bryant en 2006 – Klay ThompSon a marqué 54 dans une victoire en dual prolongation contre le Hawks d’Atlanta.
Ces jeux ont mis en évidence une tendance récente à obtenir des ratings élevés. Vers le scene de la saiSon 2022-23, la NBA compte déjà 14 suits à 50 factors – à égalité au septième sounded que nous ayons vu en une saiSon régulière entière. Sept d’entre eux Sont venus en décembre seulement, également à égalité au septième sounded en un mois. Voyons Pourquoi les joueurs partent si souvent.
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En plus de la inquiry principale, le cavity postal de cette semaine aborde également le nombre de mins nécessaires avant que les statistiques d’alignement ne soient considérées comme des mesures fiables de leurs efficiencies et des tirs effectués avec un pied sur la ligne des 3 factors.
« Certaines de ces lignes de statistiques ont été folles. Qu’est-ce qui reason cette enhancement du rating? »
–JM
L’explication évidente est que le rack up a augmenté en général au cours de la dernière décennie. Les 113,8 factors par suit de cette saiSon seraient les plus élevés depuis 1969-70, en hausse de 1,7 factor the same level relationship au sommet précédent de 112,1 après la blend il y a deux ans. Cependant, cela n’explique pas totalement la poussée de 50 factors.
Après promote, le rating n’est que de 7% supérieur à celui de 2017-18 – la dernière fois que les équipes de la NBA avaient en moyenne moins de 110 PPG. En revanche, les matchs à 50 factors ont été plus de deux fois plus fréquents qu’en 2017-2018, alors qu’il y en avait 13 au complete cette saiSon-là.
Il s’avère que la connection entre le rating à l’échelle de la ligue et les matchs à 50 factors n’est pas linéaire. Ils deviennent rapidement plus probables à mesure que le rating augmente au-dessus de 110 PPG.
En plus de cela, un autre facteur Pourrait être de bar de gros buts cette saiSon. En novembre, j’ai discuté sur le podcast Hoop Collective avec Brian Windhorst que le nombre document de joueurs avec une moyenne de 30 PPG (actuellement cinq, ce qui égaliserait 1961-62 Pour le plus jamais) Pourrait s’expliquer en partie the same level des étoiles enregistrant plus de mins qu’en dernières saiSons.
Naturellement, un temperatures de jeu plus lengthy Pour les celebrities signifie plus de factors. Une façon de voir cela est de savoir quel Pourcentage des factors de Son équipe le meilleur marqueur d’un suit satisfied en location. En 1961-62, lorsque Wilt Chamberlain avait en moyenne plus de 50 PPG, le meilleur marqueur était responsable de près de 28% des factors de Son équipe – un document. Plus récemment, lorsque la symbols a atteint un creux au début des années 2000, cette marque était d’environ 26 %.
Les équipes mettant davantage l’accent sur le repos de leurs celebrities en saiSon régulière, ce Pourcentage a chuté au cours des dernières saiSons malgré la tendance à jeu héliocentrique à use intensif. En 2014-15, le meilleur buteur n’a produit que 23,5 % des factors de l’équipe, un plus bachelor’s degree historique. Cette marque n’était repetition que de 24% la saiSon dernière, mais est remontée à 25% jusqu’à présent en 2022-23 – le plus haut en 12 ans.
Comme les étoiles marquent un Pourcentage plus élevé de factors par suit au niveau de l’équipe, cela se traduira inévitablement the same level des efficiencies plus importantes.
« J’entends beaucoup de références à des statistiques plus-moins Pour diverses data d’attente (the same level exemple » ces deux-là Sont plus-14 en 52 mins « ). Cela semble être une taille d’échantillon incroyablement tiny Pour discerner quoi que ce soit. Quel est le nombre approprié de mins Pour pouvoir évaluer les turnings ? »
Le caractère aléatoire des statistiques de make-up est quelque selected que j’ai eu du mal à quantifier, mais je veux essayer une nouvelle approche. Pour les combinaiSons à deux joueurs cette saiSon, j’ai utilisé les données de la gamme NBA Advanced Stats Pour comparer leurs notes nettes à domicile et à l’extérieur. (Pourquoi des combinaiSons à deux joueurs ? Parce qu’il y en a beaucoup plus que des alignements complets à cinq joueurs, et ils ont tendance à jouer beaucoup plus de mins.)
Voici à quoi ressemble la différence entre les notes nettes à domicile et à l’extérieur the same level relationship à la moyenne des mins jouées à abode et sur la course.
Sans shock, ces différences convergent vers l’avantage moyen du surface à abode (environ 7,6 factors Pour 100 properties cette saiSon, en pointillés sur le graphique) à mesure que les mins augmentent. Mais nous constatons toujours de grands écarts entre les notes nettes à domicile et sur la course, qui reflètent presque certainement le caractère aléatoire des adversaires affrontés et des résultats. (Nous savons que le tir à 3 factors de l’adversaire a tendance à entraîner une grande partie de ces différences, comme c’est le cas Pour l’avantage du surface des Golden State Warriors en tant qu’équipe.)
Ce n’est que lorsque les combinaiSons à deux joueurs atteignent au moins 500 mins jouées dans chaque endroit que leur range moyenne the same level relationship à l’avantage worldwide du surface à abode descend en dessous cinq factors Pour 100 properties. Pour considérer la hauteur de cette barre, aucune development de cinq joueurs n’a encore joué 500 mins cette saiSon et seulement trois l’ont fait au cours de toute la campagne 2021-22.
Les gens réalisent intuitivement que les combinaiSons de programmation avec moins de 100 mins ne Sont pas fiables, mais ce qui est dangereux, ce Sont celles avec environ 250 mins jouées. Cela semble beaucoup, non ? Cela vaut plusieurs matchs de 48 mins et les statistiques des joueurs faire ont tendance à se normaliser à ce stade. Les statistiques d’alignement ne le font style .
La range moyenne the same level relationship à l’avantage worldwide du surface Pour les duos avec entre 250 et 300 mins jouées à abode et sur la course est toujours de près de huit factors Pour 100 properties, avec jusqu’à 25 factors à l’un ou l’autre extrême. Si cela peut arriver lorsque la seule différence est de savoir si brain regardons les matchs à abode ou les matchs sur la course, cela vaut la peine de gérer les statistiques de make-up avec vigilance.
« À l’époque, Kevin Calabro avait l’habitude d’appeler Nate McMillan le roi du 2,5 factors auto il avait régulièrement les orteils sur la ligne des 3 factors. Qui est l’actuel roi du tir 2,5 et Pourrait bénéficier le plus du tir d’un quelques centimètres plus loin ? »
–Shaun
Je me souviens aussi avec émotion de la tendance de McMillan à faire les 2 factors les plus yearns possibles dans les années 1990. Le roi d’aujourd’hui semble être Caleb Martin du Miami Heat. Selon les données de Second Spectrum, il a réussi 13 tirs à 2 factors d’au moins 22 pieds cette saiSon – le plus de n’importe qui dans la ligue the same level quatre successful strokes.
Ce n’est pas seulement la huge avance de Martin sur le surface, c’est aussi le fait qu’il n’est pas aussi prolifique en tant que tireur à 3 factors que les autres joueurs de ce groupe. Buddy Hield mène la ligue en 3 secondes, tandis qu’Anthony Edwards et Zach LaCreeping Plant Sont tous les deux dans le leading 25, il n’est donc pas surprenant qu’ils se retrouvent plusieurs fois avec le pied sur la ligne.
En revanche, Martin est en dehors du leading 100, ce qui signifie que les 3 manquantes qu’il a perdues avec un pied sur la ligne (et la vidéo révèle que c’est le cas sur presque toutes ces tentatives plutôt que d’être légitimement à l’intérieur de l’arc) ajouteraient à Son complete d’environ un quart.
PerSonne n’a dominé cette catégorie de la même manière en 2021-22, lorsque les 24 2 factors de Young de 22 pieds ou au-delà ont mené la NBA selon Second Spectrum.
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