What is Ice Hockey Corsi Calculator?
▾
કોર્સી આધુનિક હોકી એનાલિટિક્સમાં પાયાના કબજાનું મેટ્રિક છે, જ્યારે કોઈ ખેલાડી બરફ પર હોય ત્યારે કુલ શૉટ પ્રયાસના તફાવત (વિરુદ્ધ વિરુદ્ધ) માપે છે. Buffalo Sabers ગોલટેન્ડર કોચ જીમ કોર્સીના નામ પરથી નામ આપવામાં આવ્યું છે, જેમણે ગોલટેન્ડર વર્કલોડનું મૂલ્યાંકન કરવા સત્તાવાર NHL આંકડા કરતાં વ્યાપક શોટ-ટ્રેકિંગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કર્યો હતો, મેટ્રિક 2000 ના દાયકાની શરૂઆતમાં બ્લોગર્સ દ્વારા લોકપ્રિય બન્યું હતું અને ત્યારબાદ NHL ટીમો દ્વારા અપનાવવામાં આવ્યું હતું. 50% ના% (CF%) માટે કોર્સીનો અર્થ એ છે કે ખેલાડીની ટીમ જ્યારે તે ખેલાડી બરફ પર હોય ત્યારે તેઓ પરવાનગી આપે છે તેટલા શૉટ પ્રયાસો લે છે - અનિવાર્યપણે એક સિક્કો ફ્લિપ પઝેશન. સિડની ક્રોસબી તેની ટોચ પર નિયમિતપણે 56-58% થી ઉપર CF% નંબરો પોસ્ટ કરે છે, જેનો અર્થ થાય છે કે તેની ટીમ જ્યારે રમતી હતી ત્યારે અનુમતિ આપવામાં આવેલ દરેક 44 માટે આશરે 56 શૉટ પ્રયાસો જનરેટ કરે છે - એક વિશાળ સતત પ્રાદેશિક પ્રભુત્વ. કોર્સી પાછળની મુખ્ય સમજ એ છે કે શૉટ પ્રયાસો પક કબજા માટે પ્રોક્સી તરીકે કામ કરે છે, અને ટકાઉ પક કબજો એ સમાન તાકાત પર જીતવાની સૌથી વિશ્વસનીય આગાહી છે. સત્તાવાર NHL પ્લસ/માઈનસથી વિપરીત, કોર્સી શુટિંગ નસીબ, ગોલટેન્ડર પ્રદર્શન અને સ્કોર અસરો માટે નિયંત્રણ કરે છે. 2000 ના દાયકાની શરૂઆતની ડેટ્રોઇટ રેડ વિંગ્સ અને 2016-17 પિટ્સબર્ગ પેંગ્વીન જેવી ટીમોએ આંશિક રીતે અસાધારણ કબજાના મેટ્રિક્સ પર રાજવંશોનું નિર્માણ કર્યું. મર્યાદાઓમાં સમાવેશ થાય છે કે કોર્સી ઉચ્ચ જોખમની તકો અને પરિમિતિથી શૉટના પ્રયાસો વચ્ચે ભેદ પાડતી નથી, શૉટની ગુણવત્તાને ધ્યાનમાં લીધા વિના તમામ શૉટ પ્રયાસોને સમાન રીતે વર્તે છે અને ઝોન સ્ટાર્ટ્સથી પ્રભાવિત થાય છે (જે ખેલાડીઓ વધુ અપમાનજનક ઝોન ફેસઓફ શરૂ કરે છે તેમની કોર્સી વધુ હશે). સ્કોર ઇફેક્ટ્સ - જ્યાં હારી ગયેલી ટીમો હતાશામાં વધુ ગોળીબાર કરે છે - તે ટીમો પરના ખેલાડીઓ માટે વ્યક્તિગત કોર્સી નંબરો પણ વિકૃત કરી શકે છે જે વારંવાર આગળ વધે છે અથવા પાછળ રહે છે.
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
સૂત્ર
▾
કોર્સી ફોર % (CF%) = CF / (CF + CA) x 100. CF = ખેલાડીની ટીમ દ્વારા શૉટના પ્રયાસો જ્યારે ખેલાડી બરફ પર હોય (એકપણ તાકાત પર). CA = જ્યારે ખેલાડી બરફ પર હોય ત્યારે પ્રતિસ્પર્ધી દ્વારા શૉટના પ્રયાસો (સમાન તાકાત પર). શોટના પ્રયાસોમાં ગોલ પરના શોટ્સ, બ્લોક કરેલા શોટ્સ અને ચૂકી ગયેલા શોટ્સનો સમાવેશ થાય છે. ઉદાહરણ: એડમોન્ટન દ્વારા 24 શોટ પ્રયાસો માટે મેકડેવિડ બરફ પર (CF=24) અને 18 વિરોધી દ્વારા (CA=18). CF% = 24/(24+18) x 100 = 57.1%. કોર્સી+/- = CF - CA = 24 - 18 = +6.Variable Legend
▾
| પ્રતીક | નામ | એકમ | વર્ણન |
|---|---|---|---|
| CF | કોર્સી ફોર | count | ખેલાડીની ટીમ દ્વારા શૉટના કુલ પ્રયાસો જ્યારે તે ખેલાડી બરફ પર હોય, જેમાં ગોલ પરના શૉટ, ચૂકી ગયેલા શૉટ્સ અને બ્લૉક કરેલા શૉટ્સનો સમાવેશ થાય છે. |
| CA | કોર્સી સામે | count | જ્યારે ખેલાડી બરફ પર હોય ત્યારે વિરોધી ટીમ દ્વારા શોટના કુલ પ્રયાસો |
| CF% | ટકાવારી માટે કોર્સી | percentage (%) | ખેલાડીની ટીમ જ્યારે બરફ પર હતી ત્યારે લીધેલા તમામ શૉટ પ્રયાસોની ટકાવારી |
| C+/- | કોર્સી વત્તા-માઈનસ | count | કોર્સી ફોર અને કોર્સી અગેન્સ્ટ (CF - CA) વચ્ચે કાચો તફાવત |
| relCF% | % માટે સંબંધિત કોર્સી | percentage points | જ્યારે ખેલાડી બરફ પર ન હોય ત્યારે ખેલાડીનો CF% બાદબાકી ટીમના CF%; ટીમ ઇફેક્ટ્સમાંથી વ્યક્તિગત યોગદાનને અલગ કરે છે |
How to Ice Hockey Corsi Calculator
▾
- 1સમાન-શક્તિની રમત દરમિયાન બંને ટીમો દ્વારા દરેક શૉટ પ્રયાસ (ગોલ પર શૉટ, અવરોધિત શૉટ, મિસ શૉટ) ટ્રૅક કરો.
- 2રીઅલ-ટાઇમ પ્લેયર ટ્રેકિંગ અથવા શિફ્ટ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને દરેક શોટ પ્રયાસ માટે કયા ખેલાડીઓ બરફ પર છે તે ઓળખો.
- 3રમત, સિઝન અથવા નિર્ધારિત સમયગાળા દરમિયાન દરેક ખેલાડી માટે (CF) અને વિરુદ્ધ (CA) માટે શૉટ પ્રયાસો એકઠા કરો.
- 4કુલ શૉટ પ્રયાસો (CF + CA) દ્વારા CF ને વિભાજીત કરો અને CF% મેળવવા માટે 100 વડે ગુણાકાર કરો.
- 5સ્કોર-સ્ટેટ ફિલ્ટરિંગ લાગુ કરો: ટાઇડ ગેમ્સ દરમિયાન અલગ કોર્સી (સૌથી વધુ તટસ્થ), લીડ કરતી વખતે અને સ્કોર ઇફેક્ટ્સ માટે નિયંત્રણમાં પાછળ હોય ત્યારે.
- 6જો ખેલાડીઓની તુલના ખૂબ જ અલગ આક્રમક વિ. રક્ષણાત્મક ઝોન ફેસઓફ ટકાવારી સાથે કરવામાં આવે તો ઝોન-સ્ટાર્ટ એડજસ્ટમેન્ટ લાગુ કરો.
- 7સંખ્યાને સંદર્ભિત કરવા માટે લીગ સરેરાશ (50%) અને સ્થિતિની સરેરાશ સામે બેન્ચમાર્ક.
Worked Examples
▾
મેકડેવિડના 56.8% CF%નો અર્થ એ છે કે એડમોન્ટને તેની સાથે બરફ પરના દરેક 100 શૉટ પ્રયાસોમાંથી 57 પર અંકુશ મેળવ્યો હતો, જે સંપૂર્ણ સિઝન માટે એક પ્રભાવશાળી વ્યક્તિ છે.
થોડા આક્રમક ઝોન સ્ટાર્ટ સાથે રક્ષણાત્મક ફોરવર્ડ 50% ની નીચે કાચો CF% બતાવી શકે છે પરંતુ એક વખત ઝોન સ્ટાર્ટને ધ્યાનમાં લેવામાં આવે તો તે સરેરાશથી વધુ પ્રદર્શન કરી શકે છે.
5v5 કોર્સી (પાવરપ્લે અને પેનલ્ટી કિલને બાદ કરતાં) ખાસ ટીમોના અવાજને દૂર કરીને સમાન-શક્તિની કબજાની ક્ષમતાનું સૌથી સ્વચ્છ માપ છે.
સંપૂર્ણ સીઝનમાં 53.7% ની એક ટીમ CF% પ્લેઓફની સફળતાની મજબૂત આગાહી કરે છે; ઐતિહાસિક રીતે, 53% CF% થી ઉપરની ટીમો લગભગ 60% રમતો જીતે છે.
Real-World Applications
▾
એન્જીનીયરીંગ અને ઈલેક્ટ્રીકલ ક્ષેત્રના પ્રોફેશનલ્સ ગણતરીઓ ચકાસવા, અંકગણિતની ભૂલો ઘટાડવા અને અનુપાલન હેતુઓ માટે સહકર્મીઓ, ગ્રાહકો અથવા નિયમનકારી સંસ્થાઓ સાથે દસ્તાવેજીકૃત, ઓડિટ અને શેર કરી શકાય તેવા સુસંગત પરિણામો ઉત્પન્ન કરવા માટે તેમના પ્રમાણભૂત વિશ્લેષણાત્મક કાર્યપ્રવાહના ભાગ રૂપે આઈસ હોકી કોર્સીનો ઉપયોગ કરે છે.
યુનિવર્સિટીના પ્રોફેસરો અને પ્રશિક્ષકો આઇસ હોકી કોર્સીને અભ્યાસક્રમ સામગ્રી, હોમવર્ક સોંપણીઓ અને પરીક્ષાની તૈયારીના સંસાધનોમાં સમાવિષ્ટ કરે છે, જેનાથી વિદ્યાર્થીઓ મેન્યુઅલ ગણતરીઓ તપાસી શકે છે, ઇનપુટ-આઉટપુટ સંબંધો વિશે અંતર્જ્ઞાન બનાવી શકે છે અને અંકગણિતને બદલે વૈચારિક સમજણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
કન્સલ્ટન્ટ્સ અને સલાહકારો આઇસ હોકી કોર્સીનો ઉપયોગ ક્લાયન્ટ મીટિંગ્સ દરમિયાન વિવિધ દૃશ્યોને ઝડપથી મોડેલ કરવા માટે કરે છે, જે પ્રશ્નોના રીઅલ-ટાઇમ અન્વેષણને સક્ષમ કરે છે જે અન્યથા વિગતવાર સ્પ્રેડશીટ-આધારિત વિશ્લેષણ અને રિપોર્ટિંગ માટે ઓફિસમાં પાછા ફરવાની જરૂર પડશે.
વ્યક્તિગત વપરાશકર્તાઓ વ્યક્તિગત આયોજનના નિર્ણયો માટે આઈસ હોકી કોર્સી પર આધાર રાખે છે - વિકલ્પોની તુલના કરવી, સેવા પ્રદાતાઓ પાસેથી પ્રાપ્ત અવતરણોની ચકાસણી કરવી, તૃતીય-પક્ષની ગણતરીઓ તપાસવી અને વિશ્વાસ કેળવવો કે મહત્વપૂર્ણ નિર્ણય પાછળના નંબરોની ગણતરી યોગ્ય રીતે અને સાતત્યપૂર્ણ રીતે કરવામાં આવી છે.
Special Cases
▾
ગોલટેન્ડરને પરંપરાગત રીતે ત્યારથી વ્યક્તિગત કોર્સી વિશ્લેષણમાંથી બાકાત રાખવામાં આવ્યા છે
ગોલટેન્ડર્સને પરંપરાગત રીતે વ્યક્તિગત કોર્સી વિશ્લેષણમાંથી બાકાત રાખવામાં આવે છે કારણ કે તેઓ તમામ પરિસ્થિતિઓ માટે બરફ પર હોય છે અને તેમની કોર્સી વ્યક્તિગત યોગદાન કરતાં ટીમના પ્રદર્શનને વધુ પ્રતિબિંબિત કરે છે.
આઉટડોર ગેમ્સ (વિન્ટર ક્લાસિક, સ્ટેડિયમ સિરીઝ) ઘણીવાર અસામાન્ય કોર્સી દર્શાવે છે
આઉટડોર ગેમ્સ (વિન્ટર ક્લાસિક, સ્ટેડિયમ સિરીઝ) ઘણીવાર બરફની ગુણવત્તા, પવન અને શૂટિંગની અસામાન્ય પરિસ્થિતિઓને કારણે અસામાન્ય કોર્સી નંબરો દર્શાવે છે - આ રમતો સિઝન-લાંબા વિશ્લેષણમાંથી બાકાત રાખવાની ખાતરી આપી શકે છે.
ટૂંકા હાથની પરિસ્થિતિઓ (પેનલ્ટી કિલ) સામાન્ય રીતે કોર્સીમાંથી બાકાત રાખવામાં આવે છે
ટૂંકા હાથની પરિસ્થિતિઓ (પેનલ્ટી કિલ) સામાન્ય રીતે કોર્સી મૂલ્યાંકનમાંથી બાકાત રાખવામાં આવે છે કારણ કે પેનલ્ટી કિલિંગ દરમિયાન ઇરાદાપૂર્વકની રક્ષણાત્મક મુદ્રા કબજાના માપદંડને ગંભીર રીતે વિકૃત કરશે.
NHL કોર્સી% બેન્ચમાર્ક માટે - એલિટ પ્લેયર્સ (2022-23 સિઝન)
▾
| પ્લેયર | ટીમ | CF% (5v5) | ઝોન પ્રારંભ% (બંધ) | પદ |
|---|---|---|---|---|
| કોનર મેકડેવિડ | એડમોન્ટન ઓઇલર્સ | 57.2% | 62% | કેન્દ્ર |
| નાથન મેકકિનોન | કોલોરાડો હિમપ્રપાત | 55.8% | 59% | કેન્દ્ર |
| નિકલસ બેકસ્ટ્રોમ | વોશિંગ્ટન કેપિટલ્સ | 55.1% | 55% | કેન્દ્ર |
| મિક્કો રેન્ટેનેન | કોલોરાડો હિમપ્રપાત | 55.5% | 58% | જમણી પાંખ |
| એડમ હેનરીક | એનાહેમ ડક્સ | 44.8% | 38% | કેન્દ્ર (રક્ષણાત્મક) |
Frequently Asked Questions
▾
NHL માં% માટે સારી કોર્સી શું છે?
આઈસ હોકી કોર્સી એ એક વિશિષ્ટ ગણતરી સાધન છે જે વપરાશકર્તાઓને એન્જિનિયરિંગ અને ઇલેક્ટ્રિકલ ડોમેનમાં મુખ્ય મેટ્રિક્સની ગણતરી અને વિશ્લેષણ કરવામાં મદદ કરવા માટે રચાયેલ છે. તે ચોક્કસ આંકડાકીય ઇનપુટ્સ લે છે - સામાન્ય રીતે વાસ્તવિક-વિશ્વના ડેટા જેમ કે માપ, દર અથવા જથ્થામાંથી દોરવામાં આવે છે - અને કાર્યક્ષમ પરિણામો ઉત્પન્ન કરવા માટે માન્ય ગાણિતિક સૂત્ર લાગુ કરે છે. સાધન મૂલ્યવાન છે કારણ કે તે મેન્યુઅલ ગણતરીની ભૂલોને દૂર કરે છે, વિવિધ દૃશ્યોની શોધખોળ કરતી વખતે ત્વરિત પ્રતિસાદ પૂરો પાડે છે, અને વ્યાવસાયિકો માટે નિર્ણય-સહાયક સાધન અને અંતર્ગત સિદ્ધાંતોનો અભ્યાસ કરતા વિદ્યાર્થીઓ માટે શિક્ષણ સહાય બંને તરીકે કામ કરે છે.
કોર્સી અને ફેનવિક વચ્ચે શું તફાવત છે?
આઇસ હોકી કોર્સીના સંદર્ભમાં, આ વપરાશકર્તાના ચોક્કસ ઇનપુટ્સ, ધારણાઓ અને લક્ષ્યો પર આધાર રાખે છે. અંતર્ગત સૂત્ર ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટ વચ્ચે નિર્ણાયક સંબંધ પૂરો પાડે છે, પરંતુ વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશન માટે એન્જિનિયરિંગ અને ઇલેક્ટ્રિકલ પ્રેક્ટિસના વ્યાપક સંદર્ભમાં પરિણામનું અર્થઘટન કરવું જરૂરી છે. વ્યાવસાયિકો સામાન્ય રીતે ઉદ્યોગના બેન્ચમાર્ક, ઐતિહાસિક ડેટા અને નિયમનકારી જરૂરિયાતો સાથે ક્રોસ-રેફરન્સ કેલ્ક્યુલેટર આઉટપુટ આપે છે. સૌથી વધુ ભરોસાપાત્ર પરિણામો માટે, ખાતરી કરો કે ઇનપુટ્સ ચકાસાયેલ ડેટામાંથી લેવામાં આવે છે, સૂત્ર કઈ ધારણાઓ બનાવે છે તે સમજો અને સંભવિત પરિણામોની શ્રેણીને કૌંસમાં મૂકવા માટે બહુવિધ દૃશ્યો ચલાવવાનું વિચારો.
શું કોર્સી વત્તા/માઈનસને બદલે છે?
આઇસ હોકી કોર્સીના સંદર્ભમાં, આ વપરાશકર્તાના ચોક્કસ ઇનપુટ્સ, ધારણાઓ અને લક્ષ્યો પર આધાર રાખે છે. અંતર્ગત સૂત્ર ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટ વચ્ચે નિર્ણાયક સંબંધ પૂરો પાડે છે, પરંતુ વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશન માટે એન્જિનિયરિંગ અને ઇલેક્ટ્રિકલ પ્રેક્ટિસના વ્યાપક સંદર્ભમાં પરિણામનું અર્થઘટન કરવું જરૂરી છે. વ્યાવસાયિકો સામાન્ય રીતે ઉદ્યોગના બેન્ચમાર્ક, ઐતિહાસિક ડેટા અને નિયમનકારી જરૂરિયાતો સાથે ક્રોસ-રેફરન્સ કેલ્ક્યુલેટર આઉટપુટ આપે છે. સૌથી વધુ ભરોસાપાત્ર પરિણામો માટે, ખાતરી કરો કે ઇનપુટ્સ ચકાસાયેલ ડેટામાંથી લેવામાં આવે છે, સૂત્ર કઈ ધારણાઓ બનાવે છે તે સમજો અને સંભવિત પરિણામોની શ્રેણીને કૌંસમાં મૂકવા માટે બહુવિધ દૃશ્યો ચલાવવાનું વિચારો.
ઝોન સ્ટાર્ટ કોર્સીને કેવી રીતે અસર કરે છે?
આઇસ હોકી કોર્સીના સંદર્ભમાં, આ વપરાશકર્તાના ચોક્કસ ઇનપુટ્સ, ધારણાઓ અને લક્ષ્યો પર આધાર રાખે છે. અંતર્ગત સૂત્ર ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટ વચ્ચે નિર્ણાયક સંબંધ પૂરો પાડે છે, પરંતુ વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશન માટે એન્જિનિયરિંગ અને ઇલેક્ટ્રિકલ પ્રેક્ટિસના વ્યાપક સંદર્ભમાં પરિણામનું અર્થઘટન કરવું જરૂરી છે. વ્યાવસાયિકો સામાન્ય રીતે ઉદ્યોગના બેન્ચમાર્ક, ઐતિહાસિક ડેટા અને નિયમનકારી જરૂરિયાતો સાથે ક્રોસ-રેફરન્સ કેલ્ક્યુલેટર આઉટપુટ આપે છે. સૌથી વધુ ભરોસાપાત્ર પરિણામો માટે, ખાતરી કરો કે ઇનપુટ્સ ચકાસાયેલ ડેટામાંથી લેવામાં આવે છે, સૂત્ર કઈ ધારણાઓ બનાવે છે તે સમજો અને સંભવિત પરિણામોની શ્રેણીને કૌંસમાં મૂકવા માટે બહુવિધ દૃશ્યો ચલાવવાનું વિચારો.
હોકી એનાલિટિક્સમાં સ્કોર ઇફેક્ટ્સ શું છે?
આઇસ હોકી કોર્સીના સંદર્ભમાં, આ વપરાશકર્તાના ચોક્કસ ઇનપુટ્સ, ધારણાઓ અને લક્ષ્યો પર આધાર રાખે છે. અંતર્ગત સૂત્ર ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટ વચ્ચે નિર્ણાયક સંબંધ પૂરો પાડે છે, પરંતુ વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશન માટે એન્જિનિયરિંગ અને ઇલેક્ટ્રિકલ પ્રેક્ટિસના વ્યાપક સંદર્ભમાં પરિણામનું અર્થઘટન કરવું જરૂરી છે. વ્યાવસાયિકો સામાન્ય રીતે ઉદ્યોગના બેન્ચમાર્ક, ઐતિહાસિક ડેટા અને નિયમનકારી જરૂરિયાતો સાથે ક્રોસ-રેફરન્સ કેલ્ક્યુલેટર આઉટપુટ આપે છે. સૌથી વધુ ભરોસાપાત્ર પરિણામો માટે, ખાતરી કરો કે ઇનપુટ્સ ચકાસાયેલ ડેટામાંથી લેવામાં આવે છે, સૂત્ર કઈ ધારણાઓ બનાવે છે તે સમજો અને સંભવિત પરિણામોની શ્રેણીને કૌંસમાં મૂકવા માટે બહુવિધ દૃશ્યો ચલાવવાનું વિચારો.
શું કોર્સી ભવિષ્યની જીતની સારી આગાહી કરનાર છે?
આઇસ હોકી કોર્સીનું સારું અથવા સામાન્ય પરિણામ ચોક્કસ સંદર્ભ પર ખૂબ આધાર રાખે છે - ઉદ્યોગના બેન્ચમાર્ક, વ્યક્તિગત લક્ષ્યો, નિયમનકારી થ્રેશોલ્ડ અને ઇનપુટ્સમાં જડિત ધારણાઓ. એન્જિનિયરિંગ અને ઇલેક્ટ્રિકલ એપ્લિકેશન્સમાં, પ્રેક્ટિશનરો સામાન્ય રીતે પ્રકાશિત સંદર્ભ શ્રેણીઓ, ઐતિહાસિક પ્રદર્શન ડેટા અથવા નિયમનકારી ધોરણો સામે પરિણામોની તુલના કરે છે. કોઈપણ એક નંબરને સાર્વત્રિક રીતે સારા કે ખરાબ તરીકે જોવાને બદલે, વપરાશકર્તાઓએ તેમની ચોક્કસ પરિસ્થિતિને અનુરૂપ આઉટપુટનું અર્થઘટન કરવું જોઈએ, તેમના ઇનપુટ્સમાં ભૂલના માર્જિનને ધ્યાનમાં લેવું જોઈએ અને બુદ્ધિગમ્ય પરિણામોની શ્રેણીને સમજવા માટે બહુવિધ દૃશ્યોની તુલના કરવી જોઈએ.
શું NHL ટીમો ખરેખર નિર્ણય લેવામાં કોર્સીનો ઉપયોગ કરે છે?
આઇસ હોકી કોર્સીના સંદર્ભમાં, આ વપરાશકર્તાના ચોક્કસ ઇનપુટ્સ, ધારણાઓ અને લક્ષ્યો પર આધાર રાખે છે. અંતર્ગત સૂત્ર ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટ વચ્ચે નિર્ણાયક સંબંધ પૂરો પાડે છે, પરંતુ વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશન માટે એન્જિનિયરિંગ અને ઇલેક્ટ્રિકલ પ્રેક્ટિસના વ્યાપક સંદર્ભમાં પરિણામનું અર્થઘટન કરવું જરૂરી છે. વ્યાવસાયિકો સામાન્ય રીતે ઉદ્યોગના બેન્ચમાર્ક, ઐતિહાસિક ડેટા અને નિયમનકારી જરૂરિયાતો સાથે ક્રોસ-રેફરન્સ કેલ્ક્યુલેટર આઉટપુટ આપે છે. સૌથી વધુ ભરોસાપાત્ર પરિણામો માટે, ખાતરી કરો કે ઇનપુટ્સ ચકાસાયેલ ડેટામાંથી લેવામાં આવે છે, સૂત્ર કઈ ધારણાઓ બનાવે છે તે સમજો અને સંભવિત પરિણામોની શ્રેણીને કૌંસમાં મૂકવા માટે બહુવિધ દૃશ્યો ચલાવવાનું વિચારો.
Common Mistakes to Avoid
▾
- !ઇવન-સ્ટ્રેન્થ પ્લે માટે ફિલ્ટર કર્યા વિના તમામ-સ્થિતિઓ કોર્સીનો ઉપયોગ કરવો - પાવરપ્લે અને પેનલ્ટી કિલ સિચ્યુએશનમાં મૂળભૂત રીતે અલગ અલગ કબજાની ગતિશીલતા હોય છે જે સિગ્નલને મંદ કરે છે.
- !નિયમોના ફેરફારોનો હિસાબ આપ્યા વિના સમગ્ર યુગમાં કોર્સી નંબરોની તુલના કરવી - 2005 NHL નિયમ ફેરફારો (અવરોધ ક્રેકડાઉન) એ લીગ-વ્યાપી શોટ પ્રયાસ દરોમાં નોંધપાત્ર વધારો કર્યો, ક્રોસ-યુગ સરખામણીઓ અવિશ્વસનીય બનાવે છે.
- !કોર્સીને સંપૂર્ણ મૂલ્યાંકન સાધન તરીકે ગણવામાં આવે છે - તે શૉટ પ્રયાસોના જથ્થાને માપે છે પરંતુ ગુણવત્તાને નહીં. પરિમિતિમાંથી 20 શોટ જનરેટ કરનાર ખેલાડીને 20 ઉચ્ચ જોખમી તકો જનરેટ કરનાર સમાન રેટ કરવામાં આવે છે, જેને કોર્સી અલગ કરી શકતો નથી.
Pro Tip
સૌથી સચોટ ખેલાડી કોર્સી મૂલ્યાંકન માટે, ફક્ત 5v5 પરિસ્થિતિઓમાં ફિલ્ટર કરો, સૂત્રનો ઉપયોગ કરીને ઝોન-પ્રારંભ ગોઠવણ લાગુ કરો: એડજસ્ટેડ CF% = CF% - (0.5 x (OZ_starts% - 50%)), અને નમૂનામાં ઓછામાં ઓછી 500 સમાન-શક્તિ મિનિટનો ઉપયોગ કરો. આ મોટાભાગના ગૂંચવણભર્યા ચલોને દૂર કરે છે અને કબજાના યોગદાનનું વધુ સ્વચ્છ ચિત્ર આપે છે.
Did you know?
એડમોન્ટન ઓઇલર્સ, કોનર મેકડેવિડ હોવા છતાં - દલીલપૂર્વક વિશ્વના શ્રેષ્ઠ ખેલાડી -એ ઐતિહાસિક રીતે ટીમ કોર્સી નંબરો સાથે સંઘર્ષ કર્યો છે કારણ કે મેકડેવિડની વ્યક્તિગત તેજસ્વીતાએ સહાયક રેખાઓથી નબળા કબજાને ઢાંકી દીધો હતો. આ વિરોધાભાસ દર્શાવે છે કે એક ચુનંદા ખેલાડીની કોર્સી ઉત્તમ દેખાઈ શકે છે જ્યારે ટીમનો એકંદર કબજો સામાન્ય હોય છે.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
References
Ratings & comments
સાપ્તાહિક ગણિત ટિપ્સ મેળવો
12,000+ સબ્સ્ક્રાઇબર્સ સાથે જોડાઓ કે જેઓ દર અઠવાડિયે કેલ્ક્યુલેટર ટીપ્સ મેળવે છે.