Understanding how different aspects of basketball performance translate into overall team efficiency is central to analysis and strategy. This paper derives a mathematical expression that presents team offensive, defensive, and net ratings directly in terms of a team's four factors and shooting percentages. The resulting formula captures the full nonlinear structure of how shooting, turnovers, rebounding, and free throws jointly interact to determine team efficiency. Using this relationship, we introduce a Shapley value-based framework that decomposes team net rating into a sum of contributions from individual factors. This way, different facets of the game are made commensurable. The decomposition requires only standard box-score statistics and a single parameter $μ$, which represents the relative frequency of possession-ending free throws and remains constant for a given league and season. Consequently, it can be applied equally to individual games, full seasons, or league-wide trends. Moreover, it is immediately applicable to box-score statistics from any league or competition level by a simple change of reference point and the estimation of league- and season-specific parameter $μ$. Empirical analyses using NBA data from 2000 to 2025 validate the offensive ratings produced by the formula against exact play-by-play data, showing a nearly perfect correlation ($r = 0.999$) and a low Mean Absolute Error of $0.188$ points per 100 possessions. These analyses further illustrate how the proposed framework can be used to quantify how teams achieve success in different ways or to explain the results of individual games.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
14+阅读 · 5月29日
ACL 2025 | 高效样本利用的大模型人类评估方法
专知会员服务
14+阅读 · 2025年5月22日
联合作战背景下的体系效能评估方法
专知会员服务
149+阅读 · 2023年6月11日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
YesOfCourse团队在Kaggle文本匹配竞赛中获得优异成绩
中国科学院网络数据重点实验室
10+阅读 · 2017年6月15日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
122+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
75+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
55+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
97+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
36+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
7+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
7+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
8+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
12+阅读 · 10月13日
相关资讯
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
YesOfCourse团队在Kaggle文本匹配竞赛中获得优异成绩
中国科学院网络数据重点实验室
10+阅读 · 2017年6月15日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
122+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
75+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
55+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
97+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
36+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员