A evolução das estatísticas na NBA

As estatísticas dentro dos esportes não são uma novidade. Em diversos momentos elas acabam passando em branco pela simplicidade que apresentam. No futebol e no hockey, por exemplo, as estatísticas eram mais simples, tendo a base no número de gols e assistências. Já alguns esportes como o basquete, baseball e futebol americano apresentam números mais elaborados.

Nos últimos anos houve um boom de estatísticas em todos os esportes. Não é possível dizer o momento em que isso tomou mais “corpo”, mas algumas pessoas acreditam que tudo iniciou com a ideologia do General Manager do Oakland A’s (time de baseball), que inclusive foi base para o livro/filme Moneyball. A história resume-se ao GM que consegue montar um time que chega nos playoffs com uma folha salarial de 20% a 30% dos grandes times. Para fazer isso ele cruza e analisa alguns números, tentando encontrar jogadores eficientes que, se olharmos apenas as estatísticas tradicionais eles não chamam atenção, mas combinando com outras mostram o real valor do jogador que nenhum outro time valoriza.

Falando em NBA, até o início da década de 70 as estatísticas computadas eram:
– FG% – Field Goal percentage, arremessos convertidos/arremessos tentados.
– FT% – Free Throw percentage, lances livres convertidos/lances livres tentados.
– PPG – Points per Game. Pontos feitos/número de jogos.
– APG – Assists per Game. Assistências feitas/número de jogos.
– RPG – Rebounds per game. Rebotes pegos/número de jogos.

A partir da temporada de 73/74, novas estatísticas foram incluídas como Steal per game (roubos de bola por jogo), Block per game (tocos por jogo), além de separar os rebotes em ofensivos e defensivos.

E daí em diante não parou mais. Turnovers, Points/rebounds/assists per 36 minutes, defensive/offensive win shares, defensive/offensive box plus/minus, Value over Replacement Player e por aí vai. Além disso, foram criadas também estatísticas por time e não individuais, como Points Scored/Allowed per 100 possessions, Possessions per 48 minutes, Consistency Rating e por aí vai.
Ficou muito complicado? Veja a fórmula para se calcular o PER (player efficiency rating) de um jogador específico:
uPER = (1 / MP) *
[ 3P
+ (2/3) * AST
+ (2 – factor * (team_AST / team_FG)) * FG
+ (FT *0.5 * (1 + (1 – (team_AST / team_FG)) + (2/3) * (team_AST / team_FG)))
– VOP * TOV
– VOP * DRB% * (FGA – FG)
– VOP * 0.44 * (0.44 + (0.56 * DRB%)) * (FTA – FT)
+ VOP * (1 – DRB%) * (TRB – ORB)
+ VOP * DRB% * ORB
+ VOP * STL
+ VOP * DRB% * BLK
– PF * ((lg_FT / lg_PF) – 0.44 * (lg_FTA / lg_PF) * VOP) ]

Tentando simplificar um pouco, toda essa combinação de números é uma estratégia dos times para conseguir uma vantagem e enxergar valor em algum jogador específico. O mais intrigante disso tudo é que cada time tem suas próprias fórmulas/estatísticas para avaliar um jogador. Um exemplo disso é o draft. Não é coincidência que times como o Spurs consegue draftar, em anos consecutivos, jogadores internacionais como Manu Ginobili (2o round/escolha 53 em 1999), Tony Parker (1o round/escolha 28 em 2001), Luis Scola (2o round/escolha 55 em 2003) e Leandrinho Barbosa (1o round/escolha 28 em 2004, mas foi trocado no draft day com o Suns). Ou mesmo o Warriors, que montou a base do time campeão escolhendo o Stephen Curry (1o round, escolha 7 em 2009), Klay Thompson (1o round, escolha 11 em 2011), Draymond Green (2o round, escolha 35) e Harrison Barnes (1o round, escolha 7 em 2012, mas só esteve presente no 1o título). Esses times enxergaram alguns números que por um período de tempo outros times não viram, e acabaram tirando proveito do momento.

Autor: Marcel Yoshizako

Programador de formação tendo a estatística esportiva como paixão.

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