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スポーツ分析

Ice Hockey Fenwick Calculator

とは何か Ice Hockey Fenwick Calculator?

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フェンウィックはホッケーのポゼッション指標であり、コルシと密接に関連していますが、重要な違いが 1 つあります。計算からブロックされたショットは除外され、ブロックされなかったショットの試行 (ゴール上のショットとネットを外れたショット) のみがカウントされます。 2000年代にこの概念を広めたブロガーのマット・フェンウィックにちなんで名付けられたこの指標は、ショットのブロックは、単に射手の意図ではなく、防御チームのポジショニングとショットブロックシステムを反映するチームの守備スキルであるという推論に基づいています。フェンウィックは、ブロックされたショットを取り除くことで、ショット生成の質をより正確に測定しようとしています。つまり、ネットに到達するショットは、その時点でブロックされたショットよりも本質的にチャンスが高くなります。実際には、コルシとフェンウィックには高い相関関係があり(通常、シーズン全体で r > 0.95)、アナリストはこれらを同じ意味で使用することがよくありますが、ペリメーターショットブロッカーは真のパフォーマンスの低下を反映せずにシューターのコルシを人為的に抑制できるため、個々の攻撃的プレーヤーを評価する場合にはフェンウィックが好まれる傾向があります。リンディ・ラフコーチ率いるバッファロー・セイバーズは、2000年代後半にNHLで最も高いフェンウィックの数を誇り、分析的には時代を先取りしたポゼッション重視のスタイルを構築した。チームレベルでは、歴史的にフェンウィックのFor%(FF%)が52%を超えるとプレーオフ出場権を有力に予測してきた。タンパベイ ライトニングの 2020 年と 2021 年の連続スタンレー カップ チャンピオンシップは、フェンウィックの並外れた数字と平均を上回るシュート成功率の両方、つまり分析チームが夢見る量と質の組み合わせに基づいて築かれました。

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公式

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f(x)フェンウィック For% (FF%) = FF / (FF + FA) x 100。 FF = プレーヤーが氷上にいる間に、プレーヤーのチームがブロックされなかったショットの試行数 (ゴール上のショット + ミスショット、ブロックされたショットを除く)。 FA = プレーヤーが氷上にいる間に相手がブロックされなかったシュートの試み。例: プレーヤーのチームは、18 個のブロックされていないショット (FF=18) を生成し、15 個のブロックされていないショット (FA=15) を許可します。 FF% = 18/(18+15) x 100 = 54.5%。比較: それぞれの方向で 5 つのブロック ショットもあった場合、コルシは (23/46) x 100 = 50.0% となり、まったく異なる結果になります。

変数の説明

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記号名前単位説明
FFフェンウィック・フォーcount氷上でのプレーヤーのチームによるブロックされなかったシュート試行数: ゴール上のシュートとミスしたシュート (ブロックされたシュートを除く)
FAフェンウィック対countプレーヤーが氷上にいる間に相手チームがブロックされなかったシュート試行
FF%フェンウィックの割合についてpercentage (%)プレーヤーのチームが氷上にいる間にブロックされなかったすべてのショット試行の割合
FSv%フェンウィックのセーブ率percentage (%)セーブ数をフェンウィックのシュート数で割った。ショット品質プロキシを調整する PDO のコンポーネント
relFF%相対的なフェンウィック%percentage pointsプレーヤーの FF% からプレーヤーを除いたチームの FF% を引いた値。チームの状況を考慮せずに、個人のテリトリーへの影響を測定します

方法 Ice Hockey Fenwick Calculator

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  1. 1プレーヤーが氷上にいるときの、均等な強度のプレー中のすべてのシュート試行 (ゴール上のシュート + ミスショット + ブロックされたショット) を追跡します。
  2. 2ブロックされたショットを合計から分離します。誰がショットをブロックしたか (守備側チーム) を記録し、フェンウィックの計算から除外します。
  3. 3プレーヤーまたはチームの (FF) に対するブロックされていないショットと (FA) に対するブロックされていないショットの合計。
  4. 4FF をブロックされていないショットの総数 (FF + FA) で割り、100 を掛けると FF% になります。
  5. 5同じプレーヤーの FF% と CF% を比較します。大きな差 (2 ~ 3% 以上) は、チームが多くの相手のショットをブロックしているか (CF% が高く、FF% が低い)、または自分のショットの多くをブロックしていることを示しています。
  6. 6コンテキストに応じた比較のために、コルシと同様にスコア状態とゾーン開始調整を適用します。
  7. 7セーブ率やシュート率と合わせて FF% を使用して、チームのパフォーマンスの全体像を構築します。

解いた例

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例 1ヘドマン — エリート守備のフェンウィック
入力:820, 680, 210
結果:FF% = 54.7%

ビクター・ヘドマンのフェンウィックの数字は、タンパベイの並外れたパック移動システムを反映しています。タンパのシステムには防御手段としてショットブロッキングが含まれているため、彼の FF% は CF% よりわずかに低くなります。

例 2高いショットブロッキングチームへの影響力
入力:52.5%、50.1%、14
結果:CF-FF ギャップ: 2.4% — 高いショットブロッキング抑制

シュートブロック率が非常に高いチーム(ルー・ラモリエロ監督率いるニュージャージー・デビルズなど)は、フェンウィックからこぼれ落ちた相手のシュートを多くブロックするため、CF%がFF%よりも高くなります。

例 3フォワードのペリメーターショットの問題
入力:51.2%、53.8%、45
結果:FF% が CF% を 2.6% 上回ります — 多くの相手のショットがブロックされました

このフォワードのシュートはめったにブロックされないため(シュートの質が高いことを示している)、フェンウィックは彼をコルシよりも高く評価している - 彼の評価には指標の違いが重要である。

例 4チームフェンウィック — プレーオフ予想
入力:53.2%、82
結果:過去のプレーオフ出場権獲得率: ~68%

FF% が 52% を超えるチームは、歴史的に約 65 ~ 70% の確率で NHL プレーオフに出場できるため、フェンウィックはプレーオフの予測には役立ちますが、不完全です。

実際の応用

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🏗️

エンジニアリングおよび電気の専門家は、標準的な分析ワークフローの一部としてアイス ホッケー フェンウィックを使用して、計算を検証し、算術エラーを削減し、文書化、監査し、コンプライアンスの目的で同僚、顧客、または規制当局と共有できる一貫した結果を生成します。

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大学の教授やインストラクターは、アイスホッケー フェンウィックをコース教材、宿題、試験準備リソースに組み込んでおり、学生が手計算を確認し、入出力関係についての直観を養い、算術ではなく概念的な理解に重点を置くことができるようにしています。

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コンサルタントとアドバイザーは、アイスホッケー フェンウィックを使用してクライアントとのミーティング中にさまざまなシナリオを迅速にモデル化し、スプレッドシートベースの詳細な分析とレポート作成のためにオフィスに戻る必要がある仮定の質問をリアルタイムで検討できるようにします。

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個々のユーザーは、オプションを比較し、サービスプロバイダーから受け取った見積もりを検証し、サードパーティの計算を確認し、重要な決定の背後にある数値が正しく一貫して計算されているという自信を構築するなど、個人的な計画の決定にアイスホッケーフェンウィックを信頼しています。

特殊なケース

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3 対 3 の延長戦では、オープンな状況によりシュート試行率が大幅に変化します。

3 対 3 の延長戦では、氷が開いているためシュート試行率が劇的に変化します。通常、延長戦でのフェンウィックは個別に追跡されるか、通常のフェンウィック分析から除外されます。

主にペナルティキルのスペシャリストとして機能するプレイヤーは歪んでいるでしょう

主にペナルティキルのスペシャリストとして機能するプレーヤーは、チームのシュート試行を抑制するように設計された状況に配置されるため、フェンウィックの数値が歪められることになります。

チームのフェンウィック数が極端に高いまたは低い (56% を超える、または 44% 未満) ことが反映される可能性があります。

特にシーズン初期では、チームのフェンウィックの数値が極端に高いか低い(56% を超えるか、44% 未満)場合は、真の能力差ではなく、小さなサンプルのばらつきを反映している可能性があります。

NHL チーム フェンウィックの For% とプレーオフの結果 (2022-23)

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チームFF% (5v5)ポイントプレーオフ結果ランク
ボストン・ブルーインズ55.2%1352回戦1st
タンパベイの稲妻53.8%1011回戦退場4th
カロライナ・ハリケーンズ53.1%1132回戦6th
ベガス ゴールデン ナイツ52.4%111スタンレーカップ優勝者9th
アナハイム ダックス44.8%58プレーオフなし32位

よくある質問

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Q

ホッケーの指標としてフェンウィックとコルシのどちらが優れていますか?

A

アイスホッケー フェンウィックのコンテキストでは、これはユーザーの特定の入力、仮定、目標によって異なります。基礎となる式は入力と出力の間の決定的な関係を提供しますが、実際のアプリケーションでは、工学および電気実務のより広範なコンテキスト内で結果を解釈する必要があります。専門家は通常、計算機の出力を業界のベンチマーク、履歴データ、規制要件と相互参照します。最も信頼性の高い結果を得るには、入力が検証済みデータから取得されていることを確認し、数式でどのような仮定が行われるかを理解し、予想される結果の範囲をまとめるために複数のシナリオを実行することを検討してください。

Q

フェンウィックと予想ゴールの違いは何ですか?

A

Ice Hockey Fenwick は、ユーザーがエンジニアリングおよび電気分野の主要な指標を計算および分析できるように設計された特殊な計算ツールです。通常、測定値、レート、数量などの実世界のデータから抽出される特定の数値入力を受け取り、検証済みの数式を適用して実用的な結果を生成します。このツールは、手動による計算エラーを排除し、さまざまなシナリオを検討する際に即座にフィードバックを提供し、専門家にとっての意思決定支援ツールとして、また基礎となる原理を研究する学生にとっては学習補助として機能するため、価値があります。

Q

フェンウィックを発明したのは誰ですか?

A

アイスホッケー フェンウィックのコンテキストでは、これはユーザーの特定の入力、仮定、目標によって異なります。基礎となる式は入力と出力の間の決定的な関係を提供しますが、実際のアプリケーションでは、工学および電気実務のより広範なコンテキスト内で結果を解釈する必要があります。専門家は通常、計算機の出力を業界のベンチマーク、履歴データ、規制要件と相互参照します。最も信頼性の高い結果を得るには、入力が検証済みデータから取得されていることを確認し、数式でどのような仮定が行われるかを理解し、予想される結果の範囲をまとめるために複数のシナリオを実行することを検討してください。

Q

フェンウィックは目標よりも将来のパフォーマンスを予測しますか?

A

アイスホッケー フェンウィックのコンテキストでは、これはユーザーの特定の入力、仮定、目標によって異なります。基礎となる式は入力と出力の間の決定的な関係を提供しますが、実際のアプリケーションでは、工学および電気実務のより広範なコンテキスト内で結果を解釈する必要があります。専門家は通常、計算機の出力を業界のベンチマーク、履歴データ、規制要件と相互参照します。最も信頼性の高い結果を得るには、入力が検証済みデータから取得されていることを確認し、数式でどのような仮定が行われるかを理解し、予想される結果の範囲をまとめるために複数のシナリオを実行することを検討してください。

Q

ホッケー分析における「フェンウィック クローズ」とは何ですか?

A

アイスホッケー フェンウィックのコンテキストでは、これはユーザーの特定の入力、仮定、目標によって異なります。基礎となる式は入力と出力の間の決定的な関係を提供しますが、実際のアプリケーションでは、工学および電気実務のより広範なコンテキスト内で結果を解釈する必要があります。専門家は通常、計算機の出力を業界のベンチマーク、履歴データ、規制要件と相互参照します。最も信頼性の高い結果を得るには、入力が検証済みデータから取得されていることを確認し、数式でどのような仮定が行われるかを理解し、予想される結果の範囲をまとめるために複数のシナリオを実行することを検討してください。

Q

NHL 選手のフェンウィックの統計を見つけるにはどうすればよいですか?

A

アイスホッケー フェンウィックのコンテキストでは、これはユーザーの特定の入力、仮定、目標によって異なります。基礎となる式は入力と出力の間の決定的な関係を提供しますが、実際のアプリケーションでは、工学および電気実務のより広範なコンテキスト内で結果を解釈する必要があります。専門家は通常、計算機の出力を業界のベンチマーク、履歴データ、規制要件と相互参照します。最も信頼性の高い結果を得るには、入力が検証済みデータから取得されていることを確認し、数式でどのような仮定が行われるかを理解し、予想される結果の範囲をまとめるために複数のシナリオを実行することを検討してください。

Q

プレーオフチームの方がフェンウィックの数字が優れているのでしょうか?

A

アイスホッケー フェンウィックのコンテキストでは、これはユーザーの特定の入力、仮定、目標によって異なります。基礎となる式は入力と出力の間の決定的な関係を提供しますが、実際のアプリケーションでは、工学および電気実務のより広範なコンテキスト内で結果を解釈する必要があります。専門家は通常、計算機の出力を業界のベンチマーク、履歴データ、規制要件と相互参照します。最も信頼性の高い結果を得るには、入力が検証済みデータから取得されていることを確認し、数式でどのような仮定が行われるかを理解し、予想される結果の範囲をまとめるために複数のシナリオを実行することを検討してください。

避けるべきよくある間違い

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  • !均等な強さ(5対5)の状況でフィルタリングせずにフェンウィックを使用すると、パワープレイとペナルティキルの数は逆のショット試行ダイナミクスを持ち、含まれる場合は指標を大きく歪めます。
  • !より高いフェンウィックだけが成功を保証するという結論 - 2022-23シーズンのボストン・ブルーインズはリーグで最も高いフェンウィックを擁していましたが、第2ラウンドで敗れ、ゴールテンディングとシュート成功率が依然として重要であることを示しています。
  • !チームの変更、ラインメイトの質、ゾーンスタートの調整を考慮せず、あるシーズンのフェンウィック選手の数値を次のシーズンの予測として扱う。
💡

プロのヒント

同じプレーヤーのコルシとフェンウィックを比較する場合、「ブロックされたショットの差」を計算します。プレーヤーの FF% が CF% よりも大幅に高い場合、それは相手チームが多くのショットをブロックしていることを意味します。これは、プレイヤーが射撃レーンを見つけるのではなく、予測可能で簡単にブロックできるペリメーターシュートを打ちすぎていることを示している可能性があります。このギャップを撮影品質の診断として使用します。

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ご存知でしたか?

スタンレーカップで優勝した2009-10シーズンのシカゴ・ブラックホークスは、最初に分析的に研究されたチャンピオンシップチームの1つでした。彼らのフェンウィックの数字は相手チームよりも非常に優れていたため、数人の先駆的なホッケーアナリストが優勝を事前に予測しました。これは、有意義な予測因子としてのポゼッション指標の初期の検証の1つでした。

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