이란 무엇인가 True Shooting % Calculator?
▾
트루 슈팅 백분율(TS%)은 농구 선수가 득점할 수 있는 세 가지 방법, 즉 2점 필드 골, 3점 필드 골, 자유투를 모두 설명하는 슈팅 효율성 지표입니다. 연구원 Dean Oliver가 2004년 저서 'Basketball on Paper'에서 소개한 TS%는 전통적인 필드 골 비율의 눈에 띄는 결점을 해결했습니다. 기존의 측정 기준에서는 모든 슛을 동일하게 처리하여 3점 슈터가 시도당 50% 더 많은 점수를 생성하더라도 코너 3만 치는 선수가 근거리 2점슛으로만 득점하는 선수보다 더 나빠 보이게 만들었습니다. TS%의 우아함은 단순함에 있습니다. 이는 선수가 슈팅 기회당 생성하는 점수를 나타냅니다. 여기서 슈팅 기회는 필드 골 시도에 자유투 시도의 0.44회를 더한 것으로 정의됩니다(0.44 요소는 많은 자유투 여행이 쌍으로 또는 바스켓을 만든 후에 발생한다는 사실을 설명합니다). 결과는 백분율과 유사하게 조정됩니다. TS%가 60%라는 것은 플레이어가 실제 슈팅 시도 100회당 60점을 생성한다는 의미입니다. 현대 3점슛 시대에 TS%는 아마도 가장 중요한 단일 숫자 슈팅 지표가 되었습니다. 스테판 커리(Stephen Curry)의 2015-16 시즌 TS% .670은 이전 기록을 깨뜨렸고 높은 비율의 미드레인지 및 자유투 슈팅과 결합된 엘리트 3점 슈팅이 어떻게 거의 불공평한 득점 효율성을 만들어내는지를 보여주었습니다. 2023-24 NBA 리그 평균 TS%는 약 .582를 맴돌았습니다. 엘리트 슈터들은 지속적으로 .600을 초과하는 반면, 역사적으로 훌륭한 시즌의 기준점은 일반적으로 .640 이상입니다. GM 사무실, 코칭 스태프 및 선수 개발 부서는 TS%를 사용하여 어떤 선수가 팀의 공격을 진정으로 돕거나 해를 끼치는지 식별합니다. 0.520 TS%로 경기당 평균 25득점을 기록하는 선수는 실제로 상당한 공격 부담을 안고 있습니다. 그의 팀은 더 나은 공 분배를 통해 더 많은 득점을 올릴 가능성이 높습니다. 반대로 평균 14득점에 .640 TS%를 기록하는 선수는 코트에서 가장 효율적인 득점자 중 한 명입니다. 계약 평가, 라인업 결정, 샷 생성 우선순위는 모두 현대 프런트 오피스의 이 단일 측정 기준에서 나옵니다.
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
공식
▾
TS% = PTS / (2 × (FGA + 0.44 × FTA))
여기서: PTS = 총 득점 점수; FGA = 필드 골 시도; FTA = 자유투 시도; 0.44 = 자유투 조정 계수(1회 자유투, 테크니컬 자유투, 완전한 투샷 트립이 아닌 1~2개의 자유투만 주어지는 상황을 고려).
실제 사례 — 케빈 듀란트, 2013-14 MVP 시즌: PTS = 2593, FGA = 1688, FTA = 805. TS% = 2593 / (2 × (1688 + 0.44 × 805)) = 2593 / (2 × (1688 + 354.2)) = 2593 / (2 × 2042.2) = 2593 / 4084.4 = 0.635 (63.5%). 이로 인해 듀란트는 그 시즌 NBA 역사상 가장 효율적인 대량 득점자 중 하나로 자리매김했습니다.변수 설명
▾
| 기호 | 이름 | 단위 | 설명 |
|---|---|---|---|
| PTS | 득점한 점수 | points | 모든 2점슛, 3점슛, 자유투를 포함하여 선수가 득점한 총점 |
| FGA | 필드 골 시도 | attempts | 자유투를 제외한 2점슛과 3점슛 시도의 총 횟수 |
| FTA | 자유투 시도 | attempts | 총 자유투 시도 횟수 사용된 자유투 소유물을 추정하기 위해 0.44를 곱합니다. |
| 0.44 | 자유투 점유율 | — | 모든 자유투 쌍이 소유권을 종료하는 것은 아니라는 점을 반영하는 경험적으로 파생된 상수(1, 테크니컬 파울, 3회 파울은 모두 다양함) |
방법 True Shooting % Calculator
▾
- 1플레이어의 시즌 또는 게임 수준 통계(총 득점 점수, 총 필드 골 시도 횟수, 총 자유투 시도 횟수)를 수집합니다.
- 2자유투 시도에 0.44를 곱하여 '실제 슈팅 소유권'으로 변환합니다. 이 조정은 이중 계산 및 원트립을 방지하고 소유권을 사용하지 않고 점수를 생성하는 기술적 자유투를 설명합니다.
- 3총 '실제 슈팅 시도' 분모에 도달하려면 총 필드 골 시도에 조정된 자유투 수치를 추가하세요.
- 4분모에 2를 곱하여 필드 골 비율과 유사한 비율 척도에 측정항목을 배치합니다(FG%가 이루어지거나 시도되고 TS%가 비교 가능한 것처럼 느껴져야 하기 때문입니다).
- 5총점을 환산 분모로 나눕니다. 결과 소수점에 100을 곱하면 실제 사격 비율이 됩니다.
- 6리그 평균(일반적으로 현대 NBA의 .570-.585) 및 포지션 벤치마크와 결과를 비교하여 동료와 비교하여 효율성을 평가합니다.
풀어진 예시
▾
2015-16년 커리의 .670 TS%는 당시 기록적인 402번의 시도에서 터무니없는 3점슛 성공률 .454와 .908의 엘리트 자유투 슈팅에 힘입어 주 득점자 사상 최고 기록 중 하나입니다.
미드레인지, 드라이빙, 자유투 라인 등 모든 영역에서 효율적으로 득점하는 LeBron의 능력은 엘리트 영역에서 TS%를 생성하여 그의 26.8 PPG가 볼륨 중심이 아닌 실제로 효율적이라는 것을 확인했습니다.
리그 평균의 TS%는 적절한 효율성을 반영합니다. 이 선수는 팀이 사용하는 소유물에 대한 점당 점수를 해치거나 크게 늘리지 않습니다.
높은 볼륨에서 52% 미만의 TS%는 팀의 공격에 있어 순 부정적입니다. 이 선수는 본질적으로 실제 슈팅 시도당 1점 미만을 전환하여 리그 평균 공 움직임에 비해 부정적인 가치를 생성합니다.
실제 적용
▾
에이전트가 TS%를 사용하여 게임당 더 많은 점수를 평균하지만 효율성이 떨어지는 팀 동료에 비해 득점자의 가치를 입증하는 계약 협상. 이는 정확한 실제 슈팅 비율 계산이 정보에 입각한 의사 결정, 전략 계획 및 성능 최적화를 직접 지원하는 전문적이고 분석적인 맥락에서 실제 슈팅 비율에 대한 중요한 적용 영역을 나타냅니다.
대학 시즌의 TS%가 선수의 첫 3시즌 동안 NBA 공격 효율성을 가장 강력하게 예측하는 변수 중 하나인 콤바인의 드래프트 스카우팅 보고서. 이는 정확한 실제 슈팅 비율 계산이 정보에 입각한 의사 결정, 전략 계획 및 성능 최적화를 직접 지원하는 전문적이고 분석적인 맥락에서 실제 슈팅 비율의 중요한 적용 영역을 나타냅니다.
공격적인 시스템 설계 결정 - 코치는 라인업 TS% 데이터를 사용하여 어떤 5인 유닛이 가장 효율적인 득점을 생성하는지 결정하고 그에 따라 로테이션을 조정합니다. 이는 정확한 실제 슈팅 비율 계산이 정보에 입각한 의사 결정, 전략 계획 및 성능 최적화를 직접 지원하는 전문적이고 분석적인 맥락에서 실제 슈팅 비율의 중요한 적용 영역을 나타냅니다.
플레이어의 샷 선택이 0.550 TS% 미만인 경우 하프타임 분석 직원이 이를 표시하고 기본 생성 책임에서 제외하도록 권장하는 게임 내 코칭 조정. 이는 정확한 실제 슈팅 비율 계산이 정보에 입각한 의사 결정, 전략 계획 및 성능 최적화를 직접 지원하는 전문적이고 분석적인 맥락에서 실제 슈팅 비율에 대한 중요한 적용 영역을 나타냅니다.
특수 경우
▾
엘리트 비율로 파울을 그리는 플레이어(James Harden, peak Shaq)는 TS%를 게시할 수 있습니다.
엘리트 비율(James Harden, peak Shaq)로 파울을 그리는 선수는 높은 전환율에서 너무 많은 자유투 점수를 생성하기 때문에 평범한 필드골 비율로도 .620 이상의 TS%를 기록할 수 있습니다. 실제 슈팅 비율에서 이 시나리오는 실제 슈팅 비율 결과를 해석할 때 추가적인 주의가 필요합니다. 표준 공식은 이 극단적인 경우에 존재하는 모든 요소를 완전히 설명하지 못할 수 있으며 보충 분석이나 전문가 상담이 필요할 수 있습니다. 전문적인 모범 사례에는 가정 문서화, 민감도 분석 실행, 실제 슈팅 비율 계산이 비표준 영역에 속하는 경우 대체 방법을 사용한 결과 상호 참조가 포함됩니다.
주로 덩크, 풋백, 숏롤에서 득점하는 센터(예: 클린트)
주로 덩크, 풋백, 짧은 롤(예: Clint Capela 또는 DeAndre Jordan)에서 득점하는 센터는 .650 이상의 TS%를 기록할 수 있습니다. 하지만 이 수치는 기본 득점자가 직면하는 것보다 낮은 볼륨과 덜 집중된 수비에 대해 달성하기 더 쉽습니다. 실제 슈팅 백분율에서 이 시나리오는 실제 슈팅 백분율 결과를 해석할 때 추가적인 주의가 필요합니다. 표준 공식은 이 극단적인 경우에 존재하는 모든 요소를 완전히 설명하지 못할 수 있으며 보충 분석이나 전문가 상담이 필요할 수 있습니다. 전문적인 모범 사례에는 가정 문서화, 민감도 분석 실행, 실제 슈팅 비율 계산이 비표준 영역에 속하는 경우 대체 방법을 사용한 결과 상호 참조가 포함됩니다.
True Shooting Percentage의 입력 값이 너무 크거나 작으면 푸시될 수 있습니다.
실제 슈팅 백분율의 입력 값이 너무 크거나 작으면 실제 슈팅 백분율 계산이 일반적인 작동 범위를 넘어설 수 있습니다. 수학적으로는 타당하지만 극단적인 입력으로 인한 결과는 현실적인 실제 슈팅 비율 시나리오를 반영하지 않을 수 있으므로 신중하게 해석해야 합니다. 전문적인 실제 촬영 비율 설정에서 극단적인 값은 종종 측정 오류, 비정상적인 조건 또는 추가 분석이 필요한 극단적인 경우를 나타냅니다. 단일 극단적인 경우 계산에 의존하기보다는 민감도 분석을 사용하여 가능한 입력 범위에 걸쳐 결과가 어떻게 변하는지 이해합니다.
TS% 벤치마크 — NBA 플레이어 컨텍스트
▾
| TS% 범위 | 분류 | 예시 선수(시즌) | 문맥 |
|---|---|---|---|
| .650+ | 올타임 엘리트 | S. 커리 2015-16 (.670) | 역사적으로 드문 효율성 |
| .620–.649 | 엘리트 | K. 듀란트 2013-14 (.635) | MVP 수준의 득점 시즌 |
| .600–.619 | 매우 좋은 | N. 요키치 2021-22 (.604) | 올스타 수준의 효율성 |
| .575–.599 | 평균 이상 | 르브론 제임스 경력 평균 | 견고한 스타터 품질 |
| .550–.574 | 리그 평균 | 전형적인 NBA 스타터 | 중립 공격 영향 |
| .500–.549 | 평균 이하 | 대용량 중거리 슈터 | 약한 부정적인 효율성 |
| .500 이하 | 가난한 | 공을 지배하는 ISO 득점자 | 상당한 공격 부담 |
자주 묻는 질문
▾
NBA에서 좋은 실제 슈팅 비율은 얼마입니까?
NBA 리그 평균 TS%는 약 .580입니다. TS%가 .600 이상이면 좋은 것으로 간주되고, .620 이상이면 엘리트이며, .640 이상이면 리그 역사상 가장 효율적인 득점 시즌 중 하나입니다. 득점력이 높은 선수의 경우 .520 미만이면 상당한 공격 효율성 문제가 있음을 나타냅니다. 이는 정확성이 의사 결정에 직접적인 영향을 미치는 실제 슈팅 비율 계산의 맥락에서 특히 중요합니다. 여러 업계의 전문가들은 가정을 검증하고 프로세스를 최적화하며 적용 가능한 표준 준수를 보장하기 위해 정확한 실제 슈팅 비율 계산에 의존합니다. 기본 방법론을 이해하면 사용자가 결과를 올바르게 해석하고 추가 분석이 필요한 시기를 식별하는 데 도움이 됩니다.
TS%와 유효 필드골 비율의 차이는 무엇입니까?
유효 필드 골 비율(eFG%)은 원시 필드 골 비율을 조정하여 3점슛에 2점슛 가중치의 1.5배를 부여하지만 자유투는 완전히 제외합니다. True Shooting Percentage에는 자유투 효율성이 통합되어 전반적인 득점 가치를 더욱 포괄적으로 평가할 수 있습니다. 이는 정확성이 의사 결정에 직접적인 영향을 미치는 실제 슈팅 비율 계산의 맥락에서 특히 중요합니다. 여러 업계의 전문가들은 가정을 검증하고 프로세스를 최적화하며 적용 가능한 표준 준수를 보장하기 위해 정확한 실제 슈팅 비율 계산에 의존합니다. 기본 방법론을 이해하면 사용자가 결과를 올바르게 해석하고 추가 분석이 필요한 시기를 식별하는 데 도움이 됩니다.
자유투 배율이 0.5가 아닌 0.44인 이유는 무엇입니까?
모든 자유투 여행이 2개의 슛을 생성하는 것은 아닙니다. 한 번의 기회는 단 한 번의 자유투만 생성하는 반면, 테크니컬 파울은 경쟁 없는 시도를 한 번 생성합니다. 0.44 계수는 슈팅 상황의 전체 분포에 걸쳐 자유투 시도를 점유 기회로 정확하게 변환하는 경험적으로 파생된 평균입니다. 이는 정확성이 의사 결정에 직접적인 영향을 미치는 실제 슈팅 비율 계산의 맥락에서 특히 중요합니다. 여러 업계의 전문가들은 가정을 검증하고 프로세스를 최적화하며 적용 가능한 표준 준수를 보장하기 위해 정확한 실제 슈팅 비율 계산에 의존합니다. 기본 방법론을 이해하면 사용자가 결과를 올바르게 해석하고 추가 분석이 필요한 시기를 식별하는 데 도움이 됩니다.
통산 실제 슈팅 비율이 가장 높은 사람은 누구입니까?
DeAndre Jordan과 기타 덩커/롭 전문가가 TS%를 주도하는 경우가 많지만, 대량 득점자 중에서는 Stephen Curry가 현역 선수를 앞서고 있습니다. 역사적으로 샤킬 오닐(0.640s)이나 아티스 길모어(Artis Gilmore) 같은 선수들은 엘리트 점수를 기록했습니다. 이는 정확성이 의사 결정에 직접적인 영향을 미치는 실제 슈팅 비율 계산의 맥락에서 특히 중요합니다. 여러 업계의 전문가들은 가정을 검증하고 프로세스를 최적화하며 적용 가능한 표준 준수를 보장하기 위해 정확한 실제 슈팅 비율 계산에 의존합니다. 기본 방법론을 이해하면 사용자가 결과를 올바르게 해석하고 추가 분석이 필요한 시기를 식별하는 데 도움이 됩니다.
실사격률이 100%를 넘을 수 있나요?
아니요. TS%는 농구의 득점 수학에 의해 제한됩니다. 모든 3점슛과 모든 자유투를 성공시키는 선수의 이론적 최대치는 약 150%에 접근하지만, 실제로는 제한적이지만 극도로 효율적인 시간을 플레이하는 선수의 경우 예선 중 단일 시즌 최고 점수가 약 70~72%입니다. 이는 정확성이 의사 결정에 직접적인 영향을 미치는 실제 슈팅 비율 계산의 맥락에서 특히 중요합니다. 여러 업계의 전문가들은 가정을 검증하고 프로세스를 최적화하며 적용 가능한 표준 준수를 보장하기 위해 정확한 실제 슈팅 비율 계산에 의존합니다. 기본 방법론을 이해하면 사용자가 결과를 올바르게 해석하고 추가 분석이 필요한 시기를 식별하는 데 도움이 됩니다.
TS%가 샷 난이도를 설명하나요?
TS%는 샷 선택에 완전히 무관합니다. 즉, 프로세스가 아닌 결과를 보상합니다. 경쟁이 치열한 미드레인지 2개와 오픈 코너 3개는 난이도에 따라 동일하게 계산됩니다. 오직 결과만이 중요하다. 샷 품질의 경우 분석가는 추가된 예상 포인트 또는 추적 데이터의 샷 품질 점수와 같은 추가 측정항목을 사용합니다. 이는 정확성이 의사 결정에 직접적인 영향을 미치는 실제 슈팅 비율 계산의 맥락에서 특히 중요합니다. 여러 업계의 전문가들은 가정을 검증하고 프로세스를 최적화하며 적용 가능한 표준 준수를 보장하기 위해 정확한 실제 슈팅 비율 계산에 의존합니다. 기본 방법론을 이해하면 사용자가 결과를 올바르게 해석하고 추가 분석이 필요한 시기를 식별하는 데 도움이 됩니다.
속도는 실제 슈팅 비율에 어떤 영향을 미치나요?
페이스는 계산 통계가 아닌 비율 통계(슛 시도당 득점)이기 때문에 TS%에 직접적인 영향을 미치지 않습니다. 그러나 속도를 높이는 팀은 더 많은 전환 기회를 생성하는 경우가 많으며 이는 TS% 슛이 더 높은 경향이 있으므로 빠른 팀은 슛 선택을 통해 간접적으로 슈터의 TS%를 높일 수 있습니다.
피해야 할 일반적인 실수
▾
- !TS%를 샷 메이킹 재능과 결합 - 오픈 룩을 생성하는 시스템(예: Curry의 오프볼 스크리너)의 플레이어는 개인의 기술보다는 계획에 더 많은 영향을 받는 높은 TS%를 게시할 수 있습니다.
- !TS%를 언급할 때 볼륨 무시 — 200번의 시도에서 .650 TS%(백업)를 기록한 플레이어는 대규모로 효율적으로 생산하는 1400번의 시도에서 .610 TS%를 기록한 플레이어보다 영향력이 적습니다.
- !TS%만을 사용하여 중요한 온볼 수비를 수행하는 선수를 평가합니다. 상대방의 최고 선수를 수비하여 공격 효율성을 희생하는 선수는 낮은 TS%에서 합리적이며 나쁘지 않습니다.
전문가 팁
FA를 스카우트하거나 계약 연장을 평가할 때 TS%와 사용률을 결합하여 전체 그림을 얻으세요. 28% 사용률에서 .620 TS%를 기록한 플레이어(높은 볼륨으로 자신만의 샷 만들기)는 12% 사용률에서 .635 TS%를 기록한 플레이어(캐치 앤 슛 전문가)보다 훨씬 더 가치가 있습니다. 이 조합은 효율성이 자체적으로 발생하는지 아니면 계획에 따라 달라지는지 알려줍니다.
알고 계셨나요?
2015-16 Golden State Warriors는 NBA 역사상 상위 3명의 득점자(Curry .670, Thompson .599, Durant가 플레이오프 중간에 합류)가 모두 동일한 결승전에서 .590 이상의 TS%를 기록한 팀이 된 최초의 팀이 되었습니다. 이는 분석 분석가들이 역대 최고의 공격 팀이라고 부르는 집단적 효율성입니다.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
주간 수학 팁 받기
매주 계산기 팁을 받는 12,000명 이상의 구독자와 함께 하세요.