un método probabilístico para las clasificaciones estadísticas de jugadores en baloncesto. (a probabilistic method to statistically classify players in basketball).

un método probabilístico para las clasificaciones estadísticas de jugadores en baloncesto. (a probabilistic method to statistically classify players in basketball).

;José Antonio Martínez García
synthetic and systems biotechnology 2010 Vol. 6 pp. 13-36
245
garca2010revista<p

Abstract

Resumen

En esta investigación presentamos una nueva forma de interpretar las estadísticas individuales de la Liga ACB de baloncesto. Para ello, proponemos un enfoque probabilístico de los números individuales obtenidos por cada jugador al final de la temporada regular. Esto convierte a cada valor conseguido en un estimador del valor real teórico, por lo que tiene un error asociado que, en función de su magnitud, influye en los rankings de líderes estadísticos de la ACB. Asimismo, realizamos una aproximación paramétrica para cuantificar un tamaño de error máximo admisible, que debe servir como criterio para considerar si un jugador debe ser incluido en los rankings de cada apartado estadístico. Dada la importancia creciente que la utilización de la estadística está teniendo en el baloncesto profesional, este método presenta una contribución novedosa al análisis del desempeño de los jugadores, análisis que repercute en su valor económico y mediático, es decir, en el valor de mercado de éstos.

Abstract

We introduce a method to re-elaborate the rankings of individual stats in the ACB League. The method is based on a probabilistic approach to interpret the individual performance achieved by each basketball player at the end of the regular season. Therefore, each individual record is an estimate of the real value of the parameter, with the corresponding associated error. The size of this error influences the final elaborated ranking. Under a parametric approach, we quantify the size of a maximum admissible error. Because of the growing interest of statistics in basketball, our proposal is a valuable contribution to analyse the performance of players, which is highly related to their market value.

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