校正NBA技术统计中的记分员偏差
应用统计
2019-09-10 v2
摘要
国家篮球协会(NBA)的技术统计用于衡量和评估球员表现。其中部分统计本质上为主观的，且由于技术统计由每场主队雇佣的记分员记录，存在不一致与偏差的潜在可能。这些不一致性可能产生深远影响，尤其随着每日幻想体育的流行。利用技术统计数据，我们估计能够量化每位记分员对于最主观的两项统计——助攻和盖帽——的偏差与宽大程度的模型。随后我们使用2014-2015赛季的光学球员追踪数据，通过纳入其他上下文时空变量（如控球时间、球员位置和移动距离）来改进助攻模型。基于该模型，我们给出衡量记分员及其他上下文变量对一次传球被记录为助攻的概率之影响的结果。同时也给出了调整赛季助攻总数以消除记分员影响的结果。
引用
@article{arxiv.1602.08754,
title = {Adjusting for Scorekeeper Bias in NBA Box Scores},
author = {Matthew van Bommel and Luke Bornn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.08754},
year = {2019}
}
备注
16 pages, 7 figures, updated results to 2015-2016 season, added related works section, added model validation and consistency results