Magic Metric Playing Cards

Some good news again about Magic Metric. In the following link, you will find an interesting coparison between the rating system created by Dick Mays and other well-known indexes such as PER or Efficiency.

http://www.upct.es/~beside/Textos/MAGICMETRIC_PlayingCards.pdf

Beyond the interpretation of which system is the best based on the rankings created, you should consider the theoretical foundations of them. Remember that the Magic Metric rating system is grounded on a system of equations that yield the values of the linear weights employed. PER and Efficiency are much more subjective indexes.

Factors Determining Production in Basketball

Dear all,

Recently, I have published a new paper regarding player evaluation metrics. The complete reference of the paper is

Martínez, J. A. (2012). Factors determining production (FDP) in basketball. Economic & Business Letters, 1 (1), 21-29.

You may download the paper here:

http://www.unioviedo.es/reunido/index.php/EBL/article/view/9346/9224

As you may read in the paper, this is a new form of consider productivity of players in baskeball, by separating points (production) from factors determining production.

Comments are welcome!

In addition I have made some additional computations with the recently finished 2012 season.

https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0AriVPGsyun6gdEV0R2IyOTR5bjkxc3M4QmcwdnJBUkE#gid=0

In this spreadsheet, I have dropped players with less than 10 games played an less than five minutes per game played. Some results are very interesting.

Please be cautios. To compare players from different teams you may suppose that conditions of the game are the same among disparate players and teams, and this is a somewhat dangerous assumption... But if you want to "dream" with that ideal context, you can see that, for example,  that Lebron did better than Kobe and Durant...

Enjoy!

News about Magic Metric

My friend Dick Mays has revamped his coaching system based on the Magic Metric philosophy. Remember that I posted some material regarding this metric some months ago. I think it is a very interesting way of thinking about rotations in basketball. Maybe some coaches would be interested in the May's proposal.

Here I link the new paper on Dick Mays about this theme:

http://www.upct.es/~beside/Textos/MagicMetric_NBA.pdf

Please, be free to contact him (contact details are written in the paper), for any question or suggestion regarding this  paper.

Spatial statistics applied to basketball

During several months, Fernando López, Manuel Ruiz and me, we have been working on the applications of spatial statistics to basketball. We have written a paper which has been accepted for publication. If you are interested in this paper, please be free to email us.

We think this methodology may be succeesfully applied to the analysis of teams in the NBA and in the ACB League (and obviously in any league with play-by-play data available). This is the abstract of the paper, which will be published in Spanish and English.


The importance of quantitative analysis in sports using objective data such as game statistics has been prominent in recent years. In this paper we have shown an application of spatial statistics to understand more thoroughly the game of basketball. This methodology has been underused in sports research, and specifically in basketball. We have depicted how a spatial clustering technique, such as the Kulldroff test, which is widely used in epidemiology, can be applied to analyse basketball data. This test detects low and high incidence clusters of shots, and therefore better characterizes the game of teams and individual players. In addition, we have also used a test based on entropy, the V-test, which serves to statistically compare shooting maps. We show the interesting contribution of this methodological perspective in the case of the analysis of a Lakers performance, and the transformation of this team from a medium-level NBA franchise into a champion team because of, among other factors, the incorporation of two key players in the 2007-08 season: Pau Gasol and Derek Fisher.

El churridoctor

Ya comentamos en otro post anterior las “particularidades” de algunos investigadores. No voy a repetirme sobre ello, pero sí quería realizar un nuevo post relacionado con este tema, porque cada vez más se está convirtiendo en una lacra para la investigación seria. Se trata de la figura del “churridoctor”, nefasto personaje que hace mucho daño a la ciencia y al mundo de la universidad. Tras mi experiencia de varios años tratando con alguno de estos fulanos y menganas, voy a describir sus características (algunos las poseen todas y otros un buen número de los atributos que expongo a continuación).

El churridoctor (vale igual para masculino que femenino), por tanto:

-          Carece de formación científica, y su único interés en el doctorado es de imagen personal o profesional

-          Es un mal investigador, pero no le importa, su objetivo es medrar socialmente

-          No suele tener ni pajolera idea de estadística, matemáticas, método científico o filosofía de la ciencia. Ni pajolera idea, repito. No lo necesita, ya conseguirá arrimarse a alguien que sí sepa de ello.

-          Cree que una tesis doctoral o una investigación seria es una especie de “juego”.

-          Cree que puede hacer una tesis doctoral de forma rápida porque ha visto a otros que así lo han hecho (otros churridoctores, claro)

-          No tiene publicaciones en revistas científicas de impacto, y si ha conseguido alguna, ha sido por juntarse con otros compañeros que saben más que él.

-          Va por la vida de doctor, pero es un churridoctor, no lo olvidemos.

-          Suele hacer tesis doctorales utilizando “negros”, donde otros pringados le escriben en el ordenador, le hacen sus fotos o mediciones, le hacen los análisis estadísticos, le traducen los artículos en inglés, y para colmo le hacen luego la presentación de power point. Este es el caso más flagrante de churridoctor, el que subcontrata todo el trabajo.

-          Normalmente están en relación con otros churridoctores de la vieja escuela, titulares o catedráticos de hace muchos años, trepadores como ellos, y que si tuvieran que ser evaluados ahora por la ANECA no obtendrían esas plazas.

-          Forman “guetos” de churridoctores, que organizan sus cursos, congresos, etc, pero que a la vista de los investigadores serios no tienen ninguna credibilidad científica

-          Tienen tesis doctorales “cum laude”, porque aquí en España no se suelen suspender tesis. Por muy churrera que sea la tesis, siempre habrá algún amigo en el tribunal (probablemente otro churridoctor) que le de el visto bueno.

-          A veces sacan churrilibros de su churritesis, pero que no tienen un aval de publicaciones de alto impacto detrás.

-          Les suele gustar mucho las fotos, salir en prensa, etc. Es más, creen que el mero hecho de salir en un medio de comunicación ya es un mérito, independientemente de la razón por la que salga.

-          Algunos de estos personajes han evolucionado a la categoría de churridoctor supuestamente ilustrado, porque han sido capaces de publicar mucho pero de mala calidad, pero siguen siendo churridoctores de pura cepa.

-          Pueden incluso pagar a otros investigadores más reputados para que les rehagan los artículos y así incrementar la probabilidad de publicación.

Por tanto, desde aquí propongo crear oficialmente la figura del churridoctor, para distinguirlo del doctor, y que así la sociedad sea capaz de diferenciar claramente unas personas de otras.

Un consejo: Si os encontráis con un churridoctor o un aspirante a churridoctor, huid despavoridos.

Perder para ganar

Como sabéis, no es habitual en este blog hablar de otras investigaciones más allá de las que yo mismo participo, pero a veces el interés de algún estudio de otros colegas justifica que prestemos atención y nos desviemos un poco del objetivo del blog. Mi buen amigo Martí Casals, me pasó este reciente artículo publicado en la prestigiosísima Management Science. ¿Un artículo de baloncesto en una de las mejores revistas de Business y Management? ¡Qué gran noticia! Una muestra más del atractivo de analizar datos con gran dosis de objetividad y fiabildiad para sacar conclusiones que van más allá del deporte y tienen su aplicación en diversas disciplinas de la organización de empresas y la psicología (esto para los muchos cabezacuadradas que me critican cuando dedico parte de mi tiempo como investiga dor demarketing a este apasionante mundo del análisis del deporte a través de la estadística. Pues aquí están dos reconocidos investigadores de marketing publicando en una de las mejores revistas del mundo un estudio sobre baloncesto).

El artículo nos acerca a un interesante conclusión que puede resumirse como el que ir perdiendo de un punto al descanso de un partido beneficia más a ese equipo que al que va por delante, ya que consigue un efecto motivador mayor que hace rendir por encima y ganar el partido. Obviamente, todo esto controlando por diferentes variables y con un modelo estadístico detrás.

Sin embargo, hay varias cosas de esta investigación que creo merecerían ser discutidas con mayor profundidad:

- La primera de ellas es sobre la interpretación de la Teoría de las Perspectivas, famosísima teoría por la que, entre otros trabajos, Daniel Kahneman consiguió el Nobel en 2002 (Tversky murío años antes, y probablemente lo habría compartido con Kahneman). Los autores del paper defienden que el hecho de ir detrás en el marcador al descanso es una "pérdida" que pesa más que la "ganancia" de ir por delante. Por tanto, y devido a la aversión a la pérdida, los jugadores tratarán de rendir mejor en la segunda parte. Pero creo que la interpretación debiera ser al contrario. Una vez que se consigue la ventaja en el marcador, el equipo que va por delante tiene el "caramelo en la boca", por lo que en términos relativos, le fastidiará mucho más perderlo ahora que lo tiene en la boca que el equivalente a conseguirlo cuando no lo tiene, es decir, cuando va por debajo en el marcador. Pienso que esta es una de las consecuencias más claras del trabajo de Kahneman y Tversky, y que es bien conocido en marketing. Por eso, por ejemplo, las marcas tratan que la gente pruebe los productos gratuitamente, porque una vez que se tienen cuesta mucho más renunciar a ellos que el equivalente a conseguirlos desde cero. Le he comentado esto al autor principal del paper, Jonah Berger, quien me ha contestado que entiende mi interpretación, que puede tomarse como correcta, pero que ellos piensan que depende de dónde se sitúe el punto de referencia. A mí me sigue sin convencer su respuesta, y pienso que si los resutlados del paper son correctos, irían entonces en contra de la Teoría de las Perspectivas, o al menos, de la interpretación sobre ganancias y pérdidas, y como estas últimas pesan más que las primeras.

- La segunda cuestión que no me convence demasiado es la relativa a la situación en que los equipos van por debajo 2 o 3 puntos al descanso. Según los datos que se visualizan en el apéndice del paper, no existen diferencias significativas en relación a ir delante en el marcador por esa misma diferencia. Habría que preguntarse entonces, porqué ocurre con -1 punto y no con -2 o -3, cuando virtualmente, a nivel práctico, esas diferencias son mínimas y se convierten en cero con sólo una canasta. Yo creo que el no encontrar diferencias para -2 y -3 puntos va un poco en contra de la consistencia de los resultados obtenidos para -1. No sé qué pensáis vosotros, amigos lectores del blog...

En definitiva, un muy interesante artículo que os recomiendo para que penséis sobre las posibilidades del análisis de datos en baloncesto. Un gran trabajo de estos autores, tanto por el volumen de datos utilizado como por el enfoque dado, aunque hayamos hecho aquí estas puntualizaciones que más que una crítica son un estímulo a seguir profundizando sobre estos temas.

Evidence for a momentum effect in the NBA

Hi all, this is one of my latest publication. This research was a collaboration between Jeremy Arkes, from Naval Posgraduate School of Monterey (California) and me. We created a large data base of NBA games and we ran several logit models to study the existence of a "trend effect", i.e., a "momentum".

This is the abstract of the paper.

No previous study on momentum in team sports has found any valid evidence for a momentum effect—i.e., an effect of success in the past few games, over and above the effect of team quality. We develop an econometric model to determine if there is a momentum effect in the NBA by examining how success over the past few games leads to a higher probability of winning the next game. The model takes into account the home vs. away strengths of the teams in the current game as well as their opponents in the previous games (to calculate measures of “adjusted success over the past few games”). Thus, success in previous games is adjusted for quality of the wins or losses. In addition, we account for rest days before the current game for both teams. Using data over three NBA seasons (2007-2009), we find strong evidence for a positive momentum effect.

You may download the paper here:
http://www.bepress.com/jqas/vol7/iss3/13

This is the recommended citation:

Arkes, Jeremy and Martinez, Jose (2011) "Finally, Evidence for a Momentum Effect in the NBA," Journal of Quantitative Analysis in Sports: Vol. 7: Iss. 3, Article 13.
DOI: 10.2202/1559-0410.1304

And this is some discussion of other colleagues at APBRmetrics

http://sonicscentral.com/apbrmetrics/viewtopic.php?f=2&t=304


Enjoy!