Glossaire des stats avancées pour le basket

`Les définitions et les formules`

Il existe un grand nombre de stats avancées dans le monde du basketball. Parmis les différents types de statistiques avancées, il y celles basées sur des formules mathématiques, prenant en entrée des statistiques classiques que nous connaissons tous. Dans cette catégorie on retrouve le Player Impact Estimate (PIE), le Usage, l'AST/TOV ratio ou encore le Net Rating. D'autres stats avancées telles que le pourcentage d paniers assistés ou l'indice clutch s'appuient sur les données play-by-play (toutes les actions détaillées d'un match).

Viziball fonctionne avec un certain nombre de statistiques avancées. Pour une meilleure compréhension, nous vous expliquons tout ici.

Vocabulaire

Tout

% paniers assistés (fgast%)

Description: Ratio des paniers qui ont été marqués suite à une passe décisive. On calcule cette statistique par match et par équipe. Nous n'avons pas d'équivalent à l'échelle du joueur. Cette statistique est très pratique pour évaluer la capacité d'une équipe à jouer ensemble, à faire tourner le ballon et à limiter les actions individuelles.

Formule: AST / FG

% rebonds offensifs (oreb%)

Description: Pourcentage de rebonds pris en attaque par un joueur ou une équipe, en fonction du nombre de rebonds qui auraient pu être pris. Selon beaucoup de spécialistes, il s'agit de l'une des composantes les plus importantes en attaque (voir 4 factors). Au cours de la saison 2018-2019, les Denver Nuggets avaient le meilleur ratio de rebonds offensifs avec 30.8%, soit à peu près 3 rebonds tous les 10 rebonds en attaque. A noter qu’il existe une autre mesure proportionnelle au temps de jeu d’un joueur, mais elle n’est pas utilisée pour le moment par Viziball.

Quel joueur a eu le plus gros % de rebonds offensifs lors de la saison 2018-2019 ?

Formule: ORB / (TeamORB + OppDRB)

Adresse globale (true shooting percentage) (ts%)

Description: Cette statistique cumule les différents types de shoots qu’un joueur peut prendre : 2 points, 3 points et lancers francs. Cette statistique est sensée déterminer la qualité de shoot d'un joueur. Cependant, elle est parfois critiquée à cause de son manque de justesse dans le traitement des cas où il y a une majorité de 3 points ou de lancers francs. Un joueur shootant majoritairement des trois-points étant alors pénalisé, alors qu'un joueur shootant beaucoup au lancer francs peut se retrouver avec un TS% dépassant les 100% ! Contrairement à EFG%, on retrouve beaucoup de big men en haut du classement : beaucoup de paniers dans la peinture et beaucoup de lancers francs tentés (encore faut-il les mettre).

Rudy Gobert a eu la meilleure adresse globale de la NBA en 2018-2019 !

Formule: PTS / (2 * (FGA + 0.44 * FTA))

Assist vs. balles perdues (att)

Description: Cette mesure est particulièrement efficace pour mesurer le contrôle du ballon, car un joueur qui distribue le ballon et obtient des passes décisives sans perdre de ballon aura un rapport élevé. L'inverse est également vrai : des joueurs qui perdent le ballon plus qu'ils ne le distribuent à leurs coéquipiers peuvent être considérés comme des joueurs qui ont un contrôle médiocre du ballon. Cela permet aussi de pondérer la nombre brut de passes décisives.

Formule: AST / TO

Game score (GmScr)

Description: Pour calculer le Game Score, on prend toutes les stats classiques, on les coefficiente et on les mélange. On additionne les stats qui apportent quelque chose de positif à l’équipe : points, rebonds, assists, contres, interceptions et on soustrait les stats qui desservent l’équipe : fautes, balles perdues et shoots manqués. On obtient une valeur unique qui donne un ordre de grandeur de l’efficacité du joueur. C’est cette statistique que l’on retrouve le plus souvent dans les tableaux de stats dans la colonne Évaluation. A noter qu’il est possible de rencontrer cette formule avec des coefficients sensiblement différents.

Qui a eu le meilleur game score lors de la saison 2019-2020 ?

Formule: PTS + (0.4 * FG) - (0.7 * FGA) - (0.4 * (FTA - FT)) + (0.7 * ORB) + (0.3 * DRB) + STL + (0.7 * AST) + (0.7 * BLK) - (0.4 * PF) - TOV

Indice 4 factors (ff)

Description: Il s'agit d'une statistique expérimentale mesurant les 4 stats qui pourraient être les plus influentes sur une victoire : la réussite ajustée, le ratio de balles perdues, le pourcentage de rebonds offensifs et le % de fautes provoquées. Nous avons coefficienté les 4 facteurs, selon leur importance estimée par Dean Oliver, l'auteur de cette stat.

Formule: EFGP * 0.4 + TUR * 0.25 + ORBP * 0.2 + FTR * 0.15

Indice Clutch (clu)

Description: Nous utilisons notre propre mesure d'indice clutch. A l'instar d'un PIE ou d'un Game Score, nous cumulons plusieurs statistiques classiques pour produire une valeur unique. Sauf qu'ici, nous ajoutons un coefficient pour chaque stat, en fonction du temps de jeu restant et de la différence de points au moment où ce produit le fait de jeu.

Pace

Description: Estimation du nombre de possessions en 48 minutes de jeu (40 minutes pour la FIBA ou la WNBA). Une possession commence quand une équipe obtient le ballon en attaque. Elle se termine quand l’équipe marque ou perd la balle (un rebond offensif ne crée pas une nouvelle possession, mais une extension de la possession en cours).

Formule: 48 * ((TeamPoss + OppPoss) / (2 * (TeamMP / 5)))

Player Impact Estimate (pie)

Description: Le PIE montre le pourcentage des faits de matchs auxquels le joueur a participé. C’est une statistique intéressante car elle propose de montrer sous forme de ratio, la contribution d’un joueur sur un match. Il s'agit bien de tous les faits de matchs, donc pas uniquement les actions d'une équipe. C'est à dire qu'en additionnant les PIE de tous les joueurs on obtient très précisément 100%. Cela veut aussi dire qu'à chaque fois qu'un joueur réalise un fait de match positif (panier, rebond, passe décisive, contre, interception), cela va faire diminuer un peu la note de tous les autres. Ainsi, une ligne de stat identique sur deux matchs différents, ne donnera pas nécessairement la même mesure d’impact, et réciproquement, deux mesures d’impact identiques, ne proviendraient pas forcément de lignes de stats identiques. De même le score peut être négatif, dans le cas où le joueur n’a pas produit suffisamment de faits de match positifs pour passer au dessus de zéro. Le PIE d'un titulaire est en moyenne de 8%.

Dans quel match Tony Parker a t-il eu le plus d'impact ?

Formule: (PTS + FG + FT - FGA - FTA + DRB + (.5 * ORB) + AST + STL + (.5 * BLK) - PF - TO) / (GamePTS + GameFG + GameFT - GameFGA - GameFTA + GameDRB + (.5 * GamemORB) + GameAST + GameSTL + (.5 * GameBLK) - GamePF - GameTO)

Plus/minus (+/-)

Description: Montre le différentiel de points lorsque le joueur est sur le terrain. Dans notre outil d'analyse d'après-match, chaque joueur est positionné selon son Plus/Minus. D'un coup d'oeil, on voit si ce différentiel de point est positif ou négatif et où il se situe par rapport aux autres joueurs.

Dans le même match, deux joueurs de la même équipe à +23 et à -20 !

Plus/minus ajusté (dpm)

Description: Cette statistique permet de recalibrer la mesure brute de plus/minus en fonction de la différence de points. Lorsqu'un joueur a -5 de +/- et que son équipe a perdu de 15 points, son +/- ajusté sera égale de +10.

Ratio Défensif (defrtg)

Description: Mesure le nombre de points concédés pour 100 possessions.

Formule: Equipe : 100 * ( OppPTS / OppPOSS )

Ratio Offensif (offrtg)

Description: Mesure le nombre de points inscrits pour 100 possessions.

Formule: Equipe : 100 * ( PTS / POSS)

Ratio de balles perdues (tur)

Description: Mesure le pourcentage de possessions se terminant par une balle perdue. Statistiquement en NBA, cela concerne plus ou moins 1 possession sur 10.

Lors de la saison 2018-2019, les Hawks ont eu le plus grand ratio de balles perdues.

Formule: (TO * 100) / (POSS)

Ratio de lancers francs (ft%)

Description: Ratio de lancers francs tentés en fonction du nombre de shoots pris. Il s'agit de l'un des 4 facteurs les plus déterminants pour gagner un match. En NBA, le taux de réussite moyen de la ligue au lancer franc est de 76%. Cela veut dire que chaque faute provoquée vaut en moyenne 1.52 points. Pour égaler cette efficacité, il faudrait shooter à 50% à 3 points et à 76% à 2 points. Face à l'importance de rejoindre la ligne des lancers francs régulièrement au cours d'un match, nous pouvons considérer qu'une équipe qui a un % de fautes provoquées élevé, optimise ses chances de gagner.

Formule: FTA = FTA / FGA

Ratio de passes décisives (astr)

Description: Mesure le pourcentage de possessions se terminant par une passe décisive. Cela permet de mieux comparer les équipes car la stat est calculée sur le même nombre de possession pour chacune d'elles. Attention, à ne pas confondre avec le % de paniers assistés.

Formule: (AST * 100) / (POSS)

Ratio off vs. def (netrtg)

Description: Mesure le différentiel de points pour 100 possessions. Cette stat est plus juste que le différentiel de point brut. En effet, le rythme de jeu change d'un match à l'autre et il arrive qu'il y ait 110 possessions sur un match pour une équipe et que le lendemain cette même équipe n'ait que 90 possessions. En appliquant un ratio sur 100 possessions, on estime avec plus de justesse, les écarts de points que les équipes sont en mesure de créer. On peut alors comparer justement, les performances d'une même équipe au fil de ses matchs, mais aussi les performances de toutes les équipes entre elles.

Formule: OFFRTG - DEFRTG

Réussite ajustée (effective field goal %) (efg%)

Description: Cette statistique permet de donner plus d’importance aux 3 points. Pour être exact, avec cette statistique un trois points vaut 1.5 fois plus qu'un 2 points (FG comprenant à la fois 2-pts et 3-pts). Lorsqu'un joueur fait 4/10 (FG% = 40%) et que l'ensemble de ses shoots sont des 3-points, sa réussite ajustée sera de 60%. Cela donne une idée un peu plus réaliste de la performance d'un joueur ou d'une équipe.

Qui a eu la meilleure réussite ajustée de la NBA en 2018-2019 ?

Formule: ((FG + (0.5 * 3PTS)) / FGA

Usage (usg)

Description: Montre le pourcentage de possessions se terminant dans les mains d’un joueur lorsque il est sur le terrain. En général, on peut considérer qu’un USAGE moyen est aux alentours de 20%. A partir de 40% le USAGE est considéré comme très élevé. Ceci étant dit, les joueurs jouants très peu font exception et peuvent avoir un USAGE très élevé. Par exemple, dans le cas où un joueur reste une minute sur le terrain, le temps de deux possessions, et qu’il tire deux fois, il aura un USAGE de 100%.

Sur toute la saison 2018-2019, James Harden a un usage supérieur à 40% (playoffs inclus).

Formule: 100 * ((FGA + 0.44 FTA + TOV) * ( TeamMP / 5)) / (MP * (TeamFG + 0.44 * TeamFTA + TeamTOV))

Dernière journée

mardi 23 avril 2024

Après chaque journée, Viziball détermine un Most Viziball Player en fonction du PIE et de l'issue du match. Le joueur ayant le plus gros impact parmi les équipes victorieuses est élu MVP.

Most Viziball Player

Pascal Siakam

`Rappel des statistiques classiques`

AST	Passe décisive
BLK	Contre
DRB	Rebond defensif
FG	Panier marqué
FGA	Panier tenté
FT	Lancer franc
FTA	Lancer franc tenté
MP	Temp de jeu
ORB	Rebond offensif
PF	Faute personnelle
POSS	Possession
PTS	Points
STL	Interception
TO	Balle perdue