気になる👀スタッツ解析記事✍️💾📈について考える🤔💮

ホーム フォーラム 鼻血ブログラボ 気になる👀スタッツ解析記事✍️💾📈について考える🤔💮

  • このトピックには24件の返信、1人の参加者があり、最後に下団により6年、 4ヶ月前に更新されました。
  • 作成者
    トピック
  • #55032 返信

      あいかわらず開店休業中の「鼻血ブログ分析班」ですが(笑)、少しでも活性化すべく、まずは情報取集からです。「鼻血ブログ分析班」フォーラムは自分のデータ解析発表の場で、データ分析に関する記事は「鼻血ブログラボ」ということのようなので、こちらでスレッドを立ち上げます。参考になるスタッツ記事を見かけたら投稿をお願いします。

    24件の返信を表示中 - 1 - 24件目 (全24件中)
    • 投稿者
      返信
    • #55033 返信

        ATPのスタッツ解説記事はよくみているのですが、Craig O’Shannessy氏によるリターン記事が出ています。記事によるとトップ10の選手のうち、錦織選手がブレークポイントで勝つ確率は、アドバンテージ・サイドでA.ズヴェレフに続く46.0%で堂々の2位です。デュース・サイドは平均以下の37.3%です。

        #55034 返信
        下団

          禮 さん、熱烈応援‼️渾身の観戦レポート😤
          お疲れ様でした🙇ありがとうございました🎌

          #55036 返信

            いつもお世話になっている井蛙堂さんのツイッターで紹介されてましたが、ここぞというときのサーブ/リターン(clutch serve/return)の統計解析記事です。記事を書いたのは、テニス・オーストラリアのデータ解析グループのテニスデータ解析専門家のStephanie Kovalchikさんです。我がJTAにはデータ解析担当者なんて居ないんだろうなあ。。。

            記事では、今年のRGでのサービスやリターンの割合を対戦相手により補正した数字が出ていますが、どう補正しているのか詳細は不明です。たぶんどこか他に補正手法の記事があるのだと思いますが。記事によると、ナダルのサービスポイント確率の割合75.6%が素晴らしい。確かにビッグ・サーバーというイメージがなかったのですが、今年はサービスが確実で、特に2ndサービスが素晴らしいです。ティーム戦では1stサービスポイントゲインが71%、2ndに至っては76%という信じられない数字でした。因みにワウリンカのマレー戦では、1stサービスポイントゲインが66%、2ndが61%とこちらも2ndのスタッツが素晴らしかったです。ナダルはリターンポイント獲得が53.9%でワウリンカを5%以上回っていますが、ワウリンカはラウンドが進むに従ってパフォーマンスが向上しています(マレー戦でも尻上がりに調子を上げた)。プレッシャーがかかる重要ポイントでの「クラッチ統計(clutch stats)」(どう定義しているのか詳細不明)では、ワウリンカはナダルに比べて遜色ないです。ナダルはRG序盤に楽なドローだったので、本当にテストされていないとあります。

            錦織選手のスタッツは、サービスレーティングで5位、リターンレーティングで6位ですが、いざというときのポイント(クラッチ統計)では、サービスが堂々の2位(1位はマレー)、リターンも堂々の2位です(1位はまたもやマレー)。なのでQFはATPツアーRGで最も勝負強い二人が試合していたことになります。

            #55038 返信
            NORICHAN

              禮さま、リターン・スタッツご紹介有難うございます。
              錦織選手の好物がアドサイド、を如実に表していますね(笑)
              ビックリするのはマレー選手とジョコビッチ選手の酷似。デュース・サイドが堂々の50%超え(50%以上って…)で、アド・サイドがほぼ同じ45%台。この2人の似てる具合は意外でした。
              で、錦織選手と似たタイプは~と探すと、これがほぼティーム選手! 続いてナダル選手! いやこれ、やっぱクレー巧者と言えるのではないでしょうか。

              #56429 返信

                こちらのスレッドが適切かどうか分かりませんが他に適当なのがすぐに見つからなかったので。GSの第1−4シードがBig4で占められてきたのか?のデータを過去10年について調べてみました。今年のウインブルドンでBig4第1−4シード揃い踏みは、2014年以来です。その他のGSでは2011年か2012年まで遡ります。

                % — Big4 #1-4 seed

                Australian Open
                AO 07 – Djokovic (#14) Murray (#15) not in top 4, Davydenko #3 Ljubicic #4
                AO 08 – Murray not in top 4 (#9), Davydenko #4
                AO 09 – all seeded in Top 4
                AO 10 – Murray not in top 4 (#5), Del Potro #4
                AO 11 – Murray not in top 4 (#5), Soderling #4
                AO 12 – all seeded in Top 4 (Nishikori #24)
                AO 13 – Nadal absent Ferrer #4 (Nishikori #16)
                AO 14 – Federer not in top 4 #6, Ferrer #3 (Nishikori #16)
                AO 15 – Murray not in top 4 #6 (Nishikori #5)
                AO 16 – Nadal not in top 4 #5 Wawrinka #4 (Nishikori #7)
                AO 17 – Federer #17, Nadal #9 not in top 4 (Nishikori #5)

                Roland Garros
                RG 07 – Djokovic #6 Murray absent Roddick #3 Davydenko #4
                RG 08 – Murray not in top 4 #10 Davydenko #4
                RG 09 – all seeded in Top 4
                RG 10 – all seeded in Top 4
                RG 11 – all seeded in Top 4
                RG 12 – all seeded in Top 4
                RG 13 – Murray absent Ferrer #4 (Nishikori #13)
                RG 14 – Murray not in top 4 #7 Wawrinka #3 (Nishikori #9)
                RG 15 – Nadal #6 Berdych #4 (Nishikori #5)
                RG 16 – Federer absent Wawrinka #3 (Nishikori #5)
                RG 17 – Federer absent Wawrinka #3 (Nishikori #8)

                Wimbledon
                Wim 07 – Murray absent Roddick #3
                Wim 08 – Murray not in top 4 #11 Davydenko #4
                Wim 09 – Nadal absent Del Potro #4
                Wim 10 – all seeded in Top 4
                Wim 11 – all seeded in Top 4
                Wim 12 – all seeded in Top 4 (Nishikori #19)
                Wim 13 – Nadal #5 behind Ferrer (Nishikori #12)
                Wim 14 – all seeded in Top 4 thanks to grass points (Nishikori #5)
                Wim 15 – Nadal not in top 4 #4 Wawrinka (Nishikori #5)
                Wim 16 – Nadal absent #4 Wawrinka (Nishikori #5)
                Wim 17 – all seeded in Top 4 thanks to grass points

                US Open
                USO 07 – Murray not in top 4 #19 Davydenko #4
                USO 08 – Murray not in top 4 #6 Ferrer #4
                USO 09 – all seeded in Top 4
                USO 10 – all seeded in Top 4
                USO 11 – all seeded in Top 4
                USO 12 – Nadal absent Ferrer #4 (Nishikori #17)
                USO 13 – Federer not in top 4 #7 Ferrer #4 (Nishikori #11)
                USO 14 – Nadal absent Murray #8 Wawrinka #3 Ferrer #4 (Nishikori #10)
                USO 15 – Nadal not in top 4 #8 (Nishikori #4)
                USO 16 – Federer absent Wawrinka #3 (Nishikori #6)

                % —

                #56441 返信
                すぅー

                  鱧さん、もとい禮さんwww興味深い調査ありがとうございます♪
                  ジョコさんは07年の全仏を最後に、以降トップ4シードで参戦していることにあらためて驚きです。ですが、それ以上に驚きなのは欠場していないこと!強靭なフィジカルが成しうる業ですね(≧▽≦)
                  まぁ~、サー・アンディもほとんど欠場してませんけどね(笑)この2人は尋常じゃないです(._.)

                  #56444 返信
                  NORICHAN

                    禮さま、凄い凄い! 大変な労作有難うございますm(__)m
                    これで見るに、BIG4揃って絶大なる権力を誇っていたのは2009~2012ですね。
                    それより以前は、ジョコ&マレーが明らかにフェデ&ナダルに迫らんとしていたと。
                    それより以降は、フェデ&ナダルが下がれば、ジョコ&マレーが上がるミラー現象に加え、スイスから出現した第5の男が隙間を縫って活躍と。
                    この構図を錦織世代がなかなか破れていない。ふうむ。やはりティーム世代やU21に先を超されるのはしゃくに触ります。頑張れ、ケイ&ミロシュ&マリン&グリゴール&ファンマルティン!

                    #59377 返信

                      2017年のBig4+1のATPポイント変遷とファイナルまでのプロジェクションの図を作って見ました。リンクは、ドロップボックスのこちらです。

                      これをみると、シーズン当発に1万ポイント以上あった差が半年で2千ポイント以下まで収束してしまったことが分かります。ATPポイント8千ポイント以下の争いというのは、2015年シーズン年末のジョコビッチのATPポイントの半分です。

                      今後ファイナルまでのポイントドロップは、マレー、ジョコビッチ、ワウリンカで激しく、昨年ケガ等でプレーしなかったフェデラー、ナダルが他に3千ポイント以上の差をつけており、圧倒的に有利な立場にあります。今シーズンはフェデラー、ナダルの2強状態ですが、年末ランク1位はこの二人のどちらかになりそうです。

                      #59535 返信
                      すぅー

                        USO欠場を表明したジョコさんは、シーズンエンドまで欠場すると3,000ptを切ることになるんですか^^;マレー選手の体調も気になるところです。
                        10,000ptオーバーで1位を争っていた2人が1年でこんなことになるとは・・・、ランクの維持は大変ですね(._.)

                        #59944 返信
                        下団

                          上げ〜🎶

                          #61327 返信

                            ATPサイトのSTATSページはデータの宝庫で、いろいろとプロットすると見えてくることがあります。

                            ATPの試合結果全体のスタッツ(セットごとは分かりますが)では大まかな平均化されたことしか分からず、肝心のセットやポイントでどうだったのか?が分かりません。ATPのスタッツのページによると、過去1年間のパフォーマンスでは、錦織選手はサービスでは36位(トップ10に入ってくれとは言わないが。。。)、リターンは10位(さすが)、アンダー・プレッシャー18位です。

                            アンダー・プレッシャーについて詳しくみると、
                                             過去52週 2016 2015 2014 2013 2012 2011
                            アンダープレッシャー・レート   18位    4位  23位   1位  29位  13位  10位
                            ブレークポイント・コンバーテッド 18位   18位  36位  25位  14位  48位  70位
                            ブレークポイント・セーヴド    14位   13位  28位  21位  78位  62位  47位
                            タイブレーク・ウオン       42位   15位  70位  10位  35位  39位  35位
                            デシジブセット・ウオン       7位    8位   8位   1位  34位   7位   5位

                            と、タイブレーク勝率が落ちていますが、ブレークポイント関連とデジジブセット勝利は特に過去1年悪くなったわけではないです。しかし、特に最近の負けっぷり(笑)の印象が非常に悪く、勝負弱くなった(総合評価のアンダープレッシャー・レートが悪くなった)という印象を受ける、ということだと思います。

                            ちなみに杉田選手の成績がすばらしく、ブレークポイント・セーヴドで2014年1位、ブレークポイント・コンバーテッド、過去1年で6位だったりします。過去52週間のアンダープレッシャー・レートでは堂々の39位。勝負強い。 

                            ここぞという場面での勝負強さ”Clutch”を解析したデータ解析があります。いつものよく行くTennis Abstractのブログページの左欄でClutchでサーチするといろいろと記事が出てきます。あと、テニスオーストラリアのデータ解析をしているStephanie Kovalchik女史(こんな言い方はもう古いのか?)の”Clutch”データ解析: RG Final Nadal vs Wawrinka, Wimbledon R16 Clutch
                            とかありますが、まだよく研究していません(錦織選手のデータがあまり見つかりません)。ツイートは@StatsOnTheTで様々なデータの情報がツイートされています。

                            Clutchに関しては、Serve For The Match(SfM)の最近のデータが、ATPサイトでのCraig O’Shannessy氏の記事で議論されています。

                            トップ10のうち、2015−2017年(7月31日まで)シーズンのSfM率を並べると
                             1 チリッチ   90.6%
                             2 ラオニッチ  90.2%
                             3 錦織     89.9% (89/99セット)
                             4 ティーム   89.8%
                             5 フェデラー  89.6%
                             6 ズヴェレフ  89.1%
                             7 ナダル    88.2%
                             8 ジョコビッチ 87.6%
                             9 ワウリンカ  87.0%
                            10 マレー    86.7%
                            と堂々の3位ですが、2017年シーズンは、18/21セットとなっていますが、カナダ・モントリオール2R対モンフィス戦の2セットを勘定に入れると、既に5回失敗したことになり、18/23セット=78.3%と急落です。

                            そこで、過去52週間のデータを元に、トップ10の勝負強さ(Clutch)を調べて、2Dプロットしてみました。結果は、ドロップボックスにアップロードしてあります。

                            1)SfM rate (2017) vs Service Game Won (last 52 weeks)

                            SfM率は、Craig O’Shannessy氏の記事の記事にある2017シーズンのデータしか分からないので、これでプロットします。SfMを勝つ確率とサービスゲームを勝つ確率を2Dプロットすると、左上のプロットになります。フェデラーとワウリンカがSfM率8割を切っていますが、錦織選手も低く、カナダ・モントリオール2R対モンフィス戦の敗退で8割を切ってしまいましあ。つまり、通常のサービスゲームのキープ率より低く、勝負弱いということです。他の7選手は、SfM率がサービスゲームのキープ率より上で、さすがに勝負強いと言えます。

                            2)Return vs Service Games Won (last 52 weeks)

                             右上のプロットは、横軸サービスゲームのキープ率、縦軸リターンゲーム勝率(ブレーク)です。これはビッグサーバーかリターナーかを判断するためによくみるプロットです。錦織選手は、サービスゲームのキープ率が比較的低いものの、良いリターナーであることが分かります。反対にビッグサーバーがフェデラーやラオニッチです。

                            3)Break Points Converted vs Saved (last 52 weeks)

                             左下のプロットは、横軸はサーヴのときのブレークポイントのキープ率、縦軸はリターンのときのブレークポイントのコンバージョン率をプロットしたものです。錦織選手は、トップ10の中では平均的なバランスが良い選手と言えます。ナダルは守り、マレーは攻撃型と言えます。

                            4)Deciding Sets vs Tie Breaks Won (last 52 weeks)

                             右下のプロットは、横軸にタイブレークの勝率、縦軸はデシジブセットの勝率です。錦織選手は、タイブレークの勝率はほぼ5割で低いですが、デシジブセットの勝率は7割と高いです。

                            %ーーー

                            #61426 返信

                              錦織選手のキャリア全期間のパフォーマンスについてATPサイトのスタッツデータを元に2Dプロットをアップデートしてみました。結果は、ドロップボックスにアップロードしてあります。

                              プロットではトップ10の成績も示してありますが、これは2017年7月31日付のデータでその時点で過去52週間のデータです。従って、2016年のデータとは半分重なっていることになります。なので、2016年とこの7月31日付のデータの加重平均(単にウエイトを1/2としただけですが)を取って、2017年の錦織選手の推定値を計算してプロットしてあります。

                              1)SfM rate (2017) vs Service Game Won (last 52 weeks)

                               下の昨日の投稿と変わっていません。

                              2)Return vs Service Games Won (last 52 weeks)

                               右上のプロットは、横軸サービスゲームのキープ率、縦軸リターンゲーム勝率(ブレーク)です。サービス+リターンの合計%=115%について線を引いています。この辺りのラインが、ビッグ4を決める分水嶺になりそうです。錦織選手ののパフォーマンスを年ごとに示しています。2015−16年にはビッグ4並みのパフォーマンスだったことが分かりますが、今年はサービスゲームのキープ率が推定で80%まで落ち込んでいるようです。

                              3)Break Points Converted vs Saved (last 52 weeks)

                               左下のプロットは、横軸はサーヴのときのブレークポイントのキープ率、縦軸はリターンのときのブレークポイントのコンバージョン率をプロットしたものです。錦織選手のパフォーマンスは2014年以来あまり変わってませんが、今年は2016年よりは少し低迷しているようです。

                              4)Deciding Sets vs Tie Breaks Won (last 52 weeks)

                               右下のプロットは、横軸にタイブレークの勝率、縦軸はDeciding Set(第3または第5セット)の勝率です。錦織選手は、推定で2017年のパフォーマンスが落ちていることが分かります。2017年のデータは切れていますが、推定でタイブレーク勝率39.4%、Deciding Set勝率67.9%です。

                              #62646 返信
                              NORICHAN

                                U21のBPに関する興味深いデータがありました。対象はATP250以上で3試合以上こなした選手。
                                <Match Dominance Among Next Gen>
                                http://on-the-t.com/2017/08/19/next-gen-bp-plus/

                                1つ目のグラフは、対戦相手とのBP回数比較。プラス(=相手を上回る)の選手は以下敬称略でズベレフ弟、チョン・ヒョン、メデベデフ、ポール、カチャノフの5選手のみ。ズベレフ弟は突出。

                                2つ目のグラフは、BPチャンス・メイキング回数?を対戦相手と比較。どうやって数えたのかは不明ですが、プラス(=相手を上回る)の選手は以下敬称略でチョン・ヒョン、フリッツ、ズベレフ弟、カチャノフ、オフナー、サンティラン、ティアフォー、ポール、ドナルドソンの9選手。ブレイク・チャンスを作る能力に長けている選手ということですね。

                                このデータはU21に限っていますが、選手全般であるのでしょうか。あれば見てみたい気がします。

                                #62661 返信

                                  NORICHANさま、
                                  情報ありがとうございます。
                                  ちなみにStats On The T (テニスオーストラリア)ではデータ解析担当を2名公募中です。誰か応募しないかな。

                                  #64187 返信
                                  NORICHAN

                                    スタッツではないのですが、興味深いデータを発見しました。データなのでこちらで。まんま出るかも知れませんがご容赦ください。昨日海外記者さんサーフィンで、アナリストのLuca Brancher氏の呟きです。
                                    USO年代別の出場選手年齢分布。やっぱどんどん高齢者が多くなっています。

                                    #64188 返信
                                    NORICHAN

                                      ノン・スタッツの面白データPart2です。
                                      GS別年代別の出場選手平均年齢。こちらもやっぱどんどん高齢化(>_<)

                                      #64189 返信
                                      NORICHAN

                                        ノン・スタッツの面白データPart3です。
                                        2017USOはシード・ダウンが目立つ印象ですが、実は4R進出者のノーシード選手数はごく平均。ただ上位ランカーが軒並み欠場で、シードされるハードルは下がったということもありますね(>_<)

                                        #64190 返信
                                        NORICHAN

                                          ノン・スタッツの面白データPart4です。
                                          このデータが一番好き♪ GS別年代別の本戦最年少出場者(WCを除く)一覧。有名どころがいっぱい。
                                          凋落ぶりが最も顕著なのはトミック選手(>_<) ヤング選手ももう少し頑張って欲しいなあ。

                                          #64191 返信
                                          NORICHAN

                                            トップ選手は生まれるべくして生まれたと。
                                            ジョコビッチ選手⇒チリッチ選手⇒デルポトロ選手⇒錦織選手の流れ。
                                            チョリッチ選手⇒ズベレフ弟選手⇒フリッツ選手⇒シャポバロフ選手の流れ。

                                            #64192 返信
                                            NORICHAN

                                              この17年で一体全体どうなってるの!
                                               AO :4.42UP
                                               RG :5.76UP
                                               WB :4.77UP
                                               USO:3.46UP
                                              AOもWBも、ここ2,3年のうちに平均年齢がOVER30になりそうです(>_<)

                                              #64193 返信
                                              NORICHAN

                                                このデータは高齢化が一目瞭然ですが、単純にOVER30の増加が凄い!
                                                 1990:たった7人!
                                                 2014:32人
                                                 2015:40人
                                                 2016:47人
                                                 2017:46人 マレー、ジョコビッチ、バブリンカ出場なら49人!

                                                #66672 返信
                                                下団

                                                  上げ☝ます

                                                  #69131 返信
                                                  NORICHAN

                                                    ATP公式で発表された、ランキングTOP10選手におけるセカンド・サービス・ミス率の翻訳記事です。
                                                    生きるレジェンド、フェデラー選手が圧倒的に低いそうで。セカンド・サービスのミスが低い=DFが少ないということですね。
                                                    <フェデラー、セカンドサービスの正確さが数値で判明>
                                                    https://www.thetennisdaily.jp/news/contents/overseas/primary/20171014_0027626.php

                                                    おしなべてこれだけ低いとは…。恐ろしき36歳!

                                                    #72400 返信
                                                    下団

                                                      このアゲ~(V)o¥o(V)

                                                    24件の返信を表示中 - 1 - 24件目 (全24件中)
                                                    返信先: 気になる👀スタッツ解析記事✍️💾📈について考える🤔💮で#56444に返信
                                                    あなたの情報: