Ice Hockey PDO Calculator

PDO (nazwany na cześć blogera fanów Oilers, który go spopularyzował, w Internecie nazywany „PDO”) to najważniejszy wskaźnik szczęścia w hokeju, mierzący kombinację procentu oszczędności drużyny lub gracza na lodzie i procentu strzałów przy równej sile. Podstawowy wniosek jest taki, że zarówno procent oszczędności, jak i procent strzałów wracają do średniej ligowej w przypadku dużych próbek – żadne z nich nie może być trwale ekstremalne przez długi czas. Dlatego wartości PDO dalekie od 100 (średnia ligowa, zdefiniowana jako 100-krotność sumy% oszczędności na lodzie i strzelań na lodzie%) wskazują na niezrównoważoną wydajność, zarówno pozytywną, jak i negatywną. Zespół z PDO wynoszącym 105 może pochwalić się niezwykłą kombinacją dobrej gry na bramce i wysokiej skuteczności strzelania, ale sytuacja ta prawdopodobnie ulegnie pogorszeniu. Skrócony przez lokaut sezon 2012/2013 Sidneya Crosby'ego pokazał PDO na poziomie 107, co oznacza, że ​​bramkarz Pittsburgha bronił w ponadprzeciętnym tempie, a Crosby strzelał z linii z ponadprzeciętną skutecznością – pięknie się to ogląda, ale częściowo jest nie do utrzymania. I odwrotnie, PDO wynoszące 95 sygnalizuje, że zespół miał pecha (słabe bramkarze i/lub straszny pech w strzelaniu) i prawdopodobnie jest lepszy, niż sugeruje jego rekord. Analitycznie PDO służy do identyfikacji zespołów, które w nadchodzących miesiącach ulegną poprawie (niskie PDO) lub regresowi (wysokie PDO). Rewolucja analityczna Chicago Blackhawks na początku 2010 roku wykorzystała analizę opartą na PDO do zidentyfikowania niedocenianych graczy, których PDO popadł w depresję raczej z powodu pecha niż słabych umiejętności. Ograniczenia obejmują to, że naprawdę elitarni bramkarze mogą utrzymać nieco ponadprzeciętny procent obron, a prawdziwie elitarni strzelcy mogą utrzymać nieco ponadprzeciętny procent strzelań – zatem PDO wynoszące ~101-103 dla drużyny z McDavidem lub Crosbym może być w pełni uzasadnione, a nie wyłącznie szczęśliwe.

Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.

1. 1Zidentyfikuj wszystkie minuty o równej sile, w których zawodnik przebywał na lodzie w okresie analizy.
2. 2Oblicz procent oddanych strzałów na lodzie: podziel liczbę bramek zdobytych przez drużynę gracza (gdy zawodnik był na lodzie) przez liczbę strzałów na bramkę drużyny gracza (gdy zawodnik był na lodzie).
3. 3Oblicz procent obron na lodzie: podziel liczbę obron wykonanych przez bramkarza gracza (kiedy zawodnik był na lodzie) przez strzały na bramkę przeciwnika (kiedy zawodnik był na lodzie).
4. 4Zsumuj te dwie wartości procentowe i pomnóż przez 100, aby otrzymać PDO.
5. 5Porównanie ze średnią ligową wynoszącą 100 — wartości powyżej 101,5 lub poniżej 98,5 uważa się za znaczące odchylenia.
6. 6Zastosuj minimalny próg próbki (zwykle ponad 500 minut o równej sile) przed wyciągnięciem wniosków z regresji.
7. 7Use PDO to forecast whether the player's or team's goal differential is likely to improve or worsen in subsequent games.

• !Using PDO from fewer than 300 even-strength minutes — with small samples, PDO fluctuates wildly and produces misleading regression predictions.
• !Assuming low PDO always means a team will improve — if a team's Corsi numbers are also poor, their underlying shot generation is genuinely bad and no amount of PDO regression will save them.
• !Treating PDO as a skill metric — it is primarily a luck indicator. Players with career PDO consistently far from 100 are extremely rare exceptions (elite shooters or elite goaltenders), not the norm.