4. Mai 2014

"unverdient" und das DEL-Finale

,
Der ERC Ingolstadt ist Deutscher Meister 2013/14. Obwohl sie nach der Hauptrunde auf dem 9. Platz standen. Und im Dezember kurz davor waren, ihren Meistertrainer zu entlassen. Und in den Playoffs gegen den amtierenden Meister und die zwei punktbesten Teams der Hauptrunde ran mussten.
Aber diese Geschichte der heroischen Mannschaft ungeliebter Versager, die sich zusammensetzen und was ganz Grosses erreichen, können andere Eishockeypublikationen schreiben.


Puckbesitz ist die aktuell beste Eigenschaft, an der man im Eishockey zukünftigen Erfolg abschätzen kann. Das war gleichzeitig auch eine der Eigenschaften, die die 2013/14er Ausgabe der Kölner Haie ausgezeichnet hat. Das hat sich im Finale deutlich bemerkbar gemacht. Wenn man die Spiele 1-6 der Finalserie 100 Mal ausspielt, halte ich es für sehr unwahrscheinlich, dass sonderlich häufig zu einem Spiel 7 kommt. Köln dominierte das Spielgeschehen über weite Strecken. Doch hier ergibt sich eine etwas philosophische Fragestellung:
Kann ein Team besser gespielt haben und trotzdem verlieren? Oder ist das Siegerteam automatisch das bessere Team, weil es "smarter" gespielt hat und seine Chancen genutzt hat?
Um ehrlich zu sein, bin ich der Meinung, dass Leistung nicht über Ergebnisse definiert werden sollte. Zumindest nicht in einer so kurzen Zeitspanne wie einer Best-of-7-Serie.

Köln


Hat Köln im Finale besser gespielt? Meiner Meinung nach: Ja. Oder detaillierter formuliert: Die Kölner haben so gespielt, dass ich erwarten würde, dass sie deutlich wahrscheinlicher gewinnen.
Ich bin der etwas unpopulären Ansicht, dass man im Eishockey den Sieg nicht  "erzwingen" kann. Dinge wie "Killerinstinkt", "Clutch", etc. sind wunderbare beschreibende Terme, also sie lassen sich leicht retroaktiv auf Aktionen schreiben, haben allerdings keinerlei vorhersagende Kraft.
Sprich: Ein Team, das in einer Serie den Killerinstinkt hat, kann ihn in der nächsten Serie auf einmal nicht mehr haben.
Was ein gutes Eishockeyteam ausmacht, ist, dass es seine Abhängigkeit vom Scheibenglück reduziert. Das ist allerdings nur bis zu einem gewissen Grad möglich. Wenn man, wie die Kölner auf eine Mannschaft mit einem heissgelaufenen Torhüter trifft, der dann zur richtigen Zeit auch noch die Scheiben reingehen, lässt sich da wenig machen.
Das einzige, was sich die Kölner in dieser Serie vorwerfen lassen müssen, ist, in Spiel 7 das Spiel abgegeben zu haben. Das, was sie die ganze Saison ausgemacht hat, den Puck mehr zu haben als der Gegner, haben sie in diesem Spiel erst geschafft, als sie schon zurücklagen.
Lag das daran, dass die Spieler unter einem Finalfluch leiden? Dass ihnen der Killerinstinkt fehlt? Diese Erklärungsversuche sind mir persönlich zu einfach (Mir kann ja keiner beweisen, dass die Haie nicht unter nem fehlenden Killinstinkt leiden!). Irgendetwas war definitiv anders in Spiel 7. Auch im Vergleich zu den anderen Niederlagen gegen die Ingolstädter.
Dennoch würde ich an dieser Mannschaft nur das notwendigste ändern (ausser natürlich offensichtliche Upgrades, die man unabhängig des Final-Ausgangs getätigt hätte). In der Saisonanalyse würde ich persönlich das Finale/die Playoffs nicht mehr gewichten, als irgendwelche beliebigen anderen 17 Pflichtspiele.
Die Kölner waren schon das ganze Jahr lang meiner Meinung nach die beste Mannschaft der DEL. Diese wegen 11 Spielen (7 vs ING, 4 vs Berlin 2013) zu sprengen wäre eine dumme Herangehensweise. Die Mannschaft kann gewinnen und hat dies zur Genüge unter Beweis gestellt.

Ingolstadt

Die Ingolstädter hatten in den Playoffs 2014 einen PDO-Wert von 104.1*. Das ist ein sehr hoher Wert, der von deutlichem Scheibenglück zeugt!
Macht das den Ingolstädter Sieg unverdient? Nein, natürlich nicht.
Wer sich durch die Playoffs spielt, ist nie unverdient Meister. Daher scheue ich in solchen Situationen gerne etwas vom Begriff "Glück" ab.
Was eigentlich gemeint ist, ist: "So wie Ingolstadt spielt, werden sie auf Dauer nicht mehr Spiele gewinnen als der Gegner."
Die Tatsache, dass diese Mannschaft mit ihrer Spielweise kurzfristig eben doch Spiele gewinnen konnten, zeugt nicht unbedingt von einer bleibenden Qualität. 8 von 14 DEL-Teams konnten diese Saison von 18 aneinanderhängenden Spielen 12 gewinnen (Mit dem Ingolstädter Playoff-Lauf sind es 9 von 14). Insgesamt gab es eine Serie, in der ein DEL-Team 12 seiner letzten 18 Spiele gewonnen hat, 75 Mal.

Als Ingolstadter Fan würde ich mich zwar riesig über den Titel freuen, allerdings sollte einem im Sommer auch klar sein, dass ein erneuter Titel mit dieser Mannschaft alles andere als wahrscheinlich ist. Egal wie viel Charakter und Willenskraft diesem Team jetzt zugeschrieben wird.


Das ist das Problem der Playoffs. Es ist eine absolut grauenhafte Methode, das beste Team der Liga zum Meister zu machen. Aber sie sind so unterhaltsam, dass man es ihnen zwischendurch wieder verzeiht.
Das hat diese Finalserie unter Beweis gestellt. Das bessere Team ist wohl nicht Meister geworden. Aber es war unterhaltsam, zuzuschauen.

*PDO ist die Summe aus Schussquote und Fangquote und ist ein gutes Mass für Scheibenglück. Im Normalfall können Teams einen Wert um 100 erwarten. Der höchste PDO-Wert, den eine Mannschaft in den letzten Jahren über eine Saison halten konnte? Wolfsburg 2011/12: 102.5. Im Jahr darauf hatten die Wolfsburger einen PDO-Wert von 98.9.
Read more →

Letter from the Editor: Ein Jahr später

,
Vor ungefähr einem Jahr (das ist hier schliesslich kein Blog, der es mit Zahlen so genau nimmt) habe ich begonnen, diesen Blog zu schreiben. So wirklich sicher, warum, bin ich mir immer noch nicht. Die Idee, dass ein Blog, der sich mit Statistiken einer Randsportart beschäftigt, mehr als eine Lesergruppe haben könnte, die grösser als eine Cocktailparty ist, schien mir unrealistisch.
Nun ist fast ein Jahr dieses Experiments vorbei. Eine Gelegenheit, etwas meta zu werden, und übers Bloggen zu bloggen:

  • Bevor ich auf andere Sachen eingehe, möchte ich mich aber zunächst bei allen Lesern bedanken. In einer idealen Welt würde ich alles hier zu Lesende auch ohne Leser veröffentlichen. Wahrheitsgetreu ist das wohl aber nicht. Die Tatsache, dass andere Menschen lesen, was man sich zu diesem und jenem Thema überlegt, motiviert ungeheim dazu, genauer, vorsichtiger und härter zu arbeiten.
  • Bedanken möchte ich mich ausserdem dafür, dass mir meine längeren Pausen verziehen werden. Ich würde liebend gerne wöchentlich Artikel posten und zu brandaktuellen Themen meine Meinung preisgeben. Meine langsame Arbeitsweise bietet sich dazu allerdings leider meist nicht an.
  • Der für mich persönlich interessanteste Post war sicherlich mein Blick auf die aktuelle Situation junger deutscher Spieler in der DEL. Dass es junge Spieler in Deutschland schwer haben, war ja bereits bekannt. Das etwas quantifizieren zu können, hat viel Spass gemacht.
  • Ich habe mir sagen lassen, dass meine Posts häufig nicht übermässig leicht zu lesen sind. Beim erneuten Lesen einiger Artikel, stimme ich zu. Einige Erklärungen/Begründungen wären wohl auch mit einer simpleren Ausdrucksweise oder einem weniger verschachtelten Schreibstil möglich gewesen. In Zukunft werde ich mir Mühe geben, meine Texte etwas entzifferbarer zu machen.
  • Für die Traffic-Stats-Nerds unter euch: Zum Zeitpunkt, als dieser Artikel geschrieben wurde, hat 5 plus Spieldauer 8751 Seitenaufrufe, die meisten davon im letzten Oktober (1434). Ich kann nicht beurteilen, ob das viel ist. Es ist auf jeden Fall unheimlich viel mehr als ich mir vor dem Start dieses Projekts erhofft hätte.
  • Fragen zu existierenden Artikeln oder ganz allgemeiner Natur / Feedback zur Seite, zu Artikeln oder sonstigem  / Ideen für interessante Fragestellungen, mit denen ich mich beschäftigen könnte / etc. sind immer wilkommen!
    Ob als Kommentar, per Mail (5plusspieldauer at gmail dot com) oder auf Twitter (@5plusSpieldauer).
  • Ich kann nur mein Bestes tun, das zu posten, wovon ich denke, dass es euch Leser (oder Sie Leser) interessieren könnte. Euer (Ihr) Feedback kann mir dabei nur helfen.

So, das war's nun aber auch mit sentimentalem Quatsch. Und weil ich in Sachen Timing ohnehin recht schlecht bin, gibt's jetzt zum Ende der Saison Aufbruchsstimmung :D :
Bisher hat's Spass gemacht! Auf ein noch besseres nächstes Jahr!

Beste Grüsse,
Daniel
Read more →

26. April 2014

DEL Finale - Puckbesitz

,
Da es gestern auf Twitter in einer Diskussion aufgekommen ist, hier mal kurz einige Schaubilder zum DEL-Finale:
Kurze Anmerkung: Alles über 55% ist sehr gut!

  • Puckbesitz, ausgedrückt in Corsi (Schüsse + Fehlschüsse + geblockte Schüsse):
Tied: Unentschieden, Close: Unentschieden & 1 Tor Führung für eine Mannschaft
Köln +1: Köln mit 1 Tor Führung, Ingolstadt +1: Ingolstadt mit 1 Tor Führung*

  • Puckbesitzbarometer, Verlauf des Schussversuchverhältnisses über die 5 Final-Spiele aus Kölner Sicht (hier in gross):

Rot: Anteil an Schussversuchen in den letzten 20 min, Grün: Anteil an Schussversuchen bei EV insgesamt, Blau: Anteil an Schussversuchen insgesamt (auch PP/PK), Roter Hintergrund: Kölner Führung, Blauer Hintergrund: Ingolstädter Führung
  • Puckbesitzbarometer, Verlauf der Schussversuchsdifferenz aus Kölner Sicht, also Schussversuche für - Schussversuche gegen:
Rot: Schussversuchdifferenz aus Kölner Sicht in den letzten 20 min, Roter Hintergrund: Kölner Führung, Blauer Hintergrund: Ingolstädter Führung

(bei den letzten beiden Diagrammen lohnt sich die Ansicht in gross! :D)

Auf was will ich damit hinaus: Ohne den Ingolstädtern etwas von ihrem Erfolg absprechen zu wollen: Wenn man die Serie 100 Mal spielt, gewinnen sie sie wohl keine 50 Mal...
Etwas Schussglück zur richtigen Zeit und eine sehr starke Torhüterleistung reichen eben zum Gewinn eines Spiels/einer Serie.
Aber die Playoffs sind ja nicht dazu da, die beste Mannschaft zum Meister zu machen, sondern dazu, den Meistertitel möglichst unterhaltsam auszuspielen. Und das schaffen sie wieder mal.

*Hier sind wieder mal Score Effects zu beobachten. Erinnerung: Score Effects ist der Sammelbegriff für das Phänomen, dass Teams in Rückstand deutlich mehr vom Spiel haben (dazu habe ich hier schon geschrieben)
Köln ist bei ausgeglichenem Spielstand überlegen, bei eigenem Rückstand extrem überlegen und bei eigener Führung ist das Spiel recht ausgeglichen.


Read more →

9. März 2014

DEL Awards 2013/14

,
Da die DEL ja pünktlich zu Beginn der Playoffs ihre Auszeichnungen vergibt, möchte ich mich hier auch nicht lumpen lassen und meine persönliche Meinung zu den Auszeichnungen vergeben.

Aktuell sind folgende Preisträger bekannt:

Torhüter des Jahres: Danny Aus den Birken, Kölner Haie
Verteidiger des Jahres: Fredrik Eriksson, Thomas Sabo Ice Tigers
Stürmer des Jahres: Patrick Reimer, Thomas Sabo Ice Tigers
Rookie des Jahres: Timo Pielmeier, ERC Ingolstadt
Es fehlen: Trainer des Jahres und Spieler des Jahres

Torhüter des Jahres

Auch wenn Danny aus den Birken sicherlich kein unwürdiger Preisträger ist, ist die Wahl meiner Meinung nach diese Saison daneben gegangen.
Da die Statistik dafür sehr gut geeignet ist, beziehe ich mich hier auf die PAR-Werte der DEL:
Eine genauere Erklärung zur Berechnung und Aussagekraft dieser Werte ist hier zu finden.

Auch wenn ich eigentlich davon überzeugt bin, dass Torhüter wie Endras, Aus den Birken und Caron bessere Torhüter sind, so geht es bei diesen Auszeichnungen ja darum die Leistung der Saison zu belohnen und da ist Sebastian Vogl statistisch gesehen sehr schwer zu schlagen. Trotz der Tatsache, dass er bei einem guten Team spielt, war er seiner Mannschaft dieses Jahr über 21 Punkte mehr als ein Replacement Level-Torhüter wert.
Seit 2010/11 haben nur 2 Torhüter in einer Saison ein besseres Ergebnis erzielt und beide Male (Caron und Weiman 2011/12) waren das Torhüter bei schwächeren Mannschaften.

Offensiv

Die aktuell in der DEL berechenbaren Statistiken machen es extrem schwer, numerisch defensive Leistung zu beurteilen. Deswegen habe ich sowohl den Titel des Verteidiger des Jahres und des Stürmer des Jahres in offensive und defensive Aspekte aufgeteilt.

Verteidiger

Hier ist das Ergebnis recht schnell gefunden: Fredrik Eriksson ist dem Rest der Liga absolut überlegen.
Seine Punkteproduktion liegt so deutlich über dem Rest der Liga, dass sich keine sonderlich grosse Diskussion ergeben sollte.
Andreas Holmqvists Punktabfall (letzte Saison 2.28 Punkte/60 min) würde ich hauptsächlich durch seine Verletzung und die Kölner Ladehemmungen (Powerplayquote: 12/13 - 19.7% -> 13/14 - 15.4%;
Schussquote: 12/13 - 9.1% -> 13/14 - 7.5%) verantwortlich machen. Wobei hier sicherlich eine gewisse Wechselwirkung besteht.


Stürmer

Ich persönlich würde als Stürmer des Jahres Blaine Down vorschlagen. Dieser hat (wie schon letzte Saison) eine sensationelle Beteiligungsrate, was deutlich macht, wie sehr das Straubinger Spiel über ihn läuft, was sich auch in seiner phänomenalen Schussrate zeigt. Ausserdem war er mit seiner Reihe deutlich stärkeren Gegnern ausgesetzt, was wohl vor allem daran liegt, dass die Straubinger im Gegensatz zu Nürnberg und Krefeld in den Reihen 2 und 3 deutlich weniger zu bieten haben, worauf sich der Gegner vorbereiten muss.

Defensiv

Verteidiger

Da es momentan, wie bereits erwähnt, keine sonderlich guten Statistiken gibt, um die defensiven Leistungen von DEL-Spielern zu beurteilen, soll es hier zunächst darum gehen, die Spieler zu identifizieren, die wirklich defensiv anspruchsvolle Rollen spielen.

Anbei eine Sammlung derjenigen Verteidiger, die sowohl häufig in Unterzahl spielen als auch eher die besseren Gegenspieler des Gegners zu sehen bekommen:
Wie im gewohnten QoC-Diagramm spiegelt die Position im Diagramm die Qualität der Gegner wider, wobei die y-Achse die durchschnittliche Eiszeit der gegnerischen Verteidiger und auf der x-Achse der gegnerischen Stürmer zeigt. Die Grösse des Kreises steigt relativ zur Eiszeit des jeweiligen Spielers und die Farbe (je dunkler desto mehr) zeigt an, wie viel der Spieler in Unterzahl spielt.

Ich persönlich würde Sifers, Boyle oder Bina hervorheben, allerdings ist eine Bewertung hier ohne Puckbesitzstatistiken sehr schwer, denn nur weil jemand in einer defensiv orientierten Rolle spielt, bedeutet das ja noch nicht, dass er diese auch gut erfüllt.

Stürmer

Eine ähnliche Sammlung an Stürmern:


Hier sei vor allem angemerkt: "defensivstark" bedeutet nicht "nicht offensivstark", wie die Beispiele Hospelt, Falk oder Haskins zeigen.
Jemand, der das Spiel auch gegen starke Gegner kontrollieren oder vom eigenen Tor fernhalten kann, hat defensiv deutlich mehr Wert als der häufig fetischisierte Stay-at-Home-Verteidiger, der "vor dem Tor aufräumt".
Zu diesem Thema hier ein hervorragender Artikel von Chris Boyle.


Legende:
PAR - Points above Replacement; Punkte, die das Team mehr holen würde, als mit einem jederzeit verfügbaren Ersatz
TOI E -Eiszeit
G/60 - Tore pro 60 Minuten
A/60 - Assists pro 60 min
Punkte/60 - Punkte pro 60 min
IPP - Individual Points Percentage; Punktanteil an allen Toren, während der Spieler auf dem Eis war
S/60 - Schüsse pro 60 min
S% - Schussquote
QoC F - durchschnittliche Eiszeit der gegn. Stürmer
QoC D -  durchschnittliche Eiszeit der gegn. Verteidiger
Read more →

28. Februar 2014

Hamburg, MIT und der Spielplan

,
Heute gibt es statt dem sonst üblichen langen Aufsatz drei kleinere Artikel, die alleinstehend vielleicht nicht unbedingt einen Post bekommen hätten.


Hamburgs Torhütersituation

Sowohl Sébastien Caron als auch Dimitrij Kotschnew haben sich in den letzten Tagen für die nächsten Jahre an die Hamburg Freezers gebunden. Beide Torhüter haben zweifelsohne das Prädikat "Nummer Eins" verdient und werden vermutlich auch entsprechend vergütet.

Wenn man nun Hamburgs Spieler-Etat auf 3,7 Mio. € grob abschätzt (gemittelt zwischen den 3.5 Mio. € vom Handelsblatt 2012/13 und den 4.2 Mio € der Eishockey News 2013/14, die allerdings Trainer miteinbezieht), kann man bei einem 25-Mann-Kader das durchschnittliche Gehalt auf ca. 150.000€ schätzen.
In der NHL geben Teams im Schnitt 7.1% ihrer gesamten Spielergehälter an ihre #1 ab. In Hamburg wären das entsprechend 265.000€. Um zu berücksichtigen, dass Caron und Kotschnew wohl nicht im unteren Teil der Torhütergehälter angesiedelt sind, geben wir Caron mal 300.000€ und Kotschnew 275.000€ pro Jahr.

Mit diesen Daten kann man nun einmal drei Szenarien vergleichen:

  • Szenario 1: Caron und Kotschnew teilen sich die Spiele recht fair
  • Szenario 2: Caron ist die klare Nummer 1
  • Szenario 3: Caron ist die klare Nummer 1, Hamburg hat statt Kotschnew einen weniger namhaften Backup, nennen wir ihn mal "Niklas Treutle"

(Verwendet werden Fangquoten der jeweils gesamten Karriere in der DEL, beziehungsweise in Kotschnews Fall eine Fangquote, die die letzten zwei Saisons sehr viel stärker gewichtet, da seine vorherigen DEL-Saisons ja länger zurück liegen):





Selbst mit den eher konservativen Gehaltszahlen zeigt sich, dass Hamburg mit einem kompetenten Backup nur bedingt schlechter abschneidet, dafür aber wesentlich kosteneffizienter agiert.

Caron hat in Iserlohn zur Genüge gezeigt, dass er viele Spiele (nach DEL-Standards) vertragen kann, ohne einen Leistungsabfall zu zeigen. Seit 2007 hat er ausserdem in jeder bis auf einer Saison mindestens 47 Spiele absolviert.
Ich will damit nicht sagen, dass Dimitrij Kotschnew kein guter Torhüter ist, ganz im Gegenteil:
Gerade weil er ein guter Torhüter ist, wird er für seine Rolle hinter Caron meiner Ansicht nach zu hoch bezahlt. Denn der Mehrwert, den er gegenüber einem "normalen" Backup bietet, zeigt sich nur, wenn er auch entsprechend viel spielt. Gerade aufgrund der hohen zufallsbedingten Varianz, die Torhüterleistungen zeigen, denke ich, dass es auf der Backup-Position sinnvoll ist, Geld zu sparen.
Andererseits, wenn man genug Geld für eine teure Lebensversicherung hat, warum nicht....

Sloan Sports Analytics Conference

Heute und morgen findet wieder die jährliche Sloan Sports Analytics Conference (SSAC) statt. Dieses Jahr gibt es auch wieder eine Diskussionsrunde zum Eishockey. Jedem, der näher an der Verwendung von Statistiken, etc. im Sport interessiert ist, kann ich nur empfehlen, möglichst viele der Diskussionsrunden zu gucken und Research Paper zu lesen. Auch wenn das Eishockey merklich hinterherhinkt, ist es doch faszinierend zu sehen, was in anderen Sportarten erreicht wird.
Videos von vergangenen Konferenzen sind hier zu finden. Ich vermute, dass dort im Verlaufe der Woche dann auch die Videos der diesjährigen Konferenz veröffentlicht werden.

Mit Eric Tulsky (dessen tolle Arbeit unter anderem bei NHL Numbers oder Outnumbered zu finden ist) wurde auch der meiner Meinung nach einflussreichste #fancystats-Vertreter der Blogosphäre zur diesjährigen Eishockey-Runde eingeladen (wer hören will, wie die alte Schule über Statistiken denkt, kann sich die 2012er Runde hier angucken).


Ist der Spielplan fair?

Nachdem ich letztes Jahr festgestellt habe, dass der Heimvorteil in der DEL deutlich grösser ausfällt, als ursprünglich vermutet, wollte ich das ganze einmal noch genauer betrachten.

Um zum Beispiel herauszufinden, ob es besser ist, ein Heimspiel freitags oder sonntags zu haben. Oder, um noch tiefer zu gehen, wie gross die Unterschiede sind, wenn die Mannschaften unterschiedlich viel Ruhezeit hatten.

Also habe ich die Daten nicht nur nach Tagen aufgeteilt, sondern nach Ruhetagen, wobei ein Ruhetag ein wirklicher spielfreier Tag zwischen den Spielen ist. 
Sprich, wie sieht das ganze denn zum Beispiel aus, wenn ein Team unter der Woche spielen musste und das andere nicht?
Das ergab dann folgende Tabelle, wobei hier immer die Anzahl der Spieler mit der jeweiligen Ausgangssituation und die Punktquote der Heimmannschaft angegeben sind:






 (Zum Vergleich: Allgemein holen Heimteams in der DEL 59.06% der Punkte)

Es macht also anscheinend durchaus einen Unterschied, wie die Zusammenstellung der Ruhetage ist, auch wenn es natürlich nicht so extrem ist, wie z.B. in der NHL, wo es ja regelmässig back-to-backs gibt. Diese treten in der DEL so selten auf (8 Spiele vor dieser Saison seit 2007/08), dass ich sie hier ganz weg gelassen habe.

Um nun zu überprüfen, ob diese unterschiedlichen Zusammenstellungen auch häufig bzw. unfair genug auftreten, um einen wirklichen Unterschied in der Tabelle zu machen, habe ich mir den Spielplan der aktuellen Saison genommen und mit Hilfe der hier vorhandenen Daten* die erwartete Punktquote jeder Mannschaft aufgrund des Spielplans berechnet.

Zur Illustration: Die erwartete Punktquote lässt sich unterschiedlich genau berechnen.
Man kann davon ausgehen, dass ein Team bei jedem Spiel eine Punktquote von 50% erwarten kann. Damit ergibt sich ein Durchschnitt von 52*50% / 52 = 50%
Wenn man die erwartete Punktquote anhand von Heim/Auswärtsspielen berechnet, rechnet man mit 59% der Punkte daheim und 41% der Punkte auswärts.
Dann ergibt die Rechnung 26 (Heimspiele) * 59% + 26 (Auswärtsspiele) * 41% und teilt anschliessend durch 52 und erneut kommt 50% heraus.
In der Art wurde hier gerechnet, nur eben mit angepassten erwarteten Punktquote für jedes einzelne Spiel anhand von Ruhetagen der eigenen Mannschaft und des Gegners.

Mit diesen erwarteten Punktquoten kann man nun die im Vergleich zum "fairen" Spielplan (bei dem ja 50% aller Punkte der Erwartungswert sind) erwartete Punktdifferenz berechnen:

Nebenbei: Glücklicherweise zu sehen - wenn man alle Punktdifferenzen addiert, kommt Null heraus!

Nicht sehr berauschend. Der grösste Ausreisser ist hier die DEG, die von der DEL-Geschäftstelle fast einen Punkt geschenkt bekommen hat.
Das kann natürlich jeder für sich interpretieren, ich persönlich sehe das momentan noch als vernachlässigbar. Vor allem, wenn man das in Anbetracht der Gesamt-Daten der letzten Jahre sieht (weiter unten), die zeigen, dass eigentlich kein Team einen wirklich merklichen Vorteil bekommt. Der Spielplan-Bonus der DEG diese Saison ist auch der höchste Wert, der seit 2007/08 auftritt. Kein Team hat in einer Saison mehr als einen Punkt verloren/gewonnen.

Angesichts der Champions League-Teilnehmer werde ich die erwartete Punktzahl aufgrund des Spielplans nächste Saison sicher noch einmal ausrechnen, aber für eine reine DEL-Saison scheinen mir die Werte wirklich nicht übermässig wichtig.

Aber es kann nicht schaden, auch seine Misserfolge zu präsentieren.
Und es hat schliesslich auch Spass gemacht. Und das ist ja die Hauptsache bei statistischer Analyse!


Der Vollständigkeit halber hier noch die historischen Daten von 2007/08 bis 2013/14:

Ich habe vergessen, wo die DEL-Geschäftsstelle ist! Kann jemand helfen?

*Aufgrund der kleinen Stichproben wurden alle Werte regrediert, also abhängig von der Anzahl der Spiele wurde der Wert zurück zum Mittelwert (hier eben die 59.1% die man bei einem allgemeinen Heimsieg erwartet)
Read more →

14. Februar 2014

Bevölkerungsstudie DEL: Wie viel spielen deutsche Spieler wirklich?

,
Persönliche Anmerkung: Es tut mir natürlich sehr leid, dass der folgende Post so lange auf sich warten liess.
Da ich momentan an einer wissenschaftlich(er)en Arbeit schreibe, werden auch die nächsten paar Posts wohl etwas weniger schnell aufeinander folgen. Ich vermute mal, dass ich ab Ende März wieder "voll" verfügbar bin und - hoffentlich wöchentlich - wieder - hoffentlich - interessante Sachen posten kann. 
Dieser Artikel ist daher auch explizit eher als Data Dump, sprich als Datenausschüttung gedacht, als als vollständige, endgültige Analyse.

Dass es um das deutsche Eishockey nicht optimal bestellt ist, ist kein Geheimnis. In Sochi ist die Herren-Nationalmannschaft nicht vertreten. Von Kommentatoren hört man häufig, dass deutsche Spieler in der DEL nicht häufig genug spielen/nicht in den Special Teams spielen. Die Anzahl der spielberechtigten Ausländer wurde in den letzten Jahren gesenkt. Doch mit 9 erlaubten Spielern jedes Spiel stellen Ausländer immer noch einen grossen Anteil der Spieler. 
Um zu überprüfen, wie deutlich sich das wirklich auf die Eiszeiten der deutschen Spieler auswirkt, stürzen wir uns in die Daten der letzten beiden Saisons. Um die Daten in den richtigen Kontext zu setzen, werden diese dann mit denen der SHL verglichen.

Anteil deutscher Spieler in Prozent

Als erstes ordnen wir die Stürmer jedes Teams nach ihrem Eiszeitanteil bei gleicher Spielstärke und weisen dem Spieler dann einen Rang zu.  Das gleiche geschieht dann für Powerplay und Penalty Kill (und noch einmal genau gleich für Verteidiger).
Somit wissen wir jetzt, am wievieltmeisten Eiszeit jeder Spieler innerhalb seiner Mannschaft in der jeweiligen Spielsituation bekommen hat. Nun bekommt jeder Spieler noch eine Zuordnung, ob er Deutscher oder Kontingentspieler ist.
Anschliessend werden sowohl bei Stürmern als auch bei Verteidigern nach Position im Kader sortiert und gezählt wie viele Spieler an der jeweiligen Position deutsch sind.

Das ergibt dann folgende Diagramme:

(Zu lesen als: Der Verteidiger mit der fünftmeisten Eiszeit in Unterzahl ist in der DEL zu 50% deutsch)



  • Schon vor einigen Jahren ist mir beim Betrachten der Scorerlisten aufgefallen, dass es zwar durchaus erfolgreiche deutsche Stürmer gibt, aber deutsche Offensivverteidiger sehr rar sind. Offensichtlich sehen das die DEL-Trainer auch so, Powerplayzeit geht hauptsächlich an Kontingentspieler.
  • Bei Verteidigern ist der Effekt am oberen Ende noch deutlicher als bei Stürmern, im ersten Paar in Überzahl belegen deutsche Spieler in Überzahl nur 17% aller Plätze. Deutsche Stürmer nehmen immerhin noch 26% aller Plätze ein.
  • Der Effekt der hohen Anzahl an Kontingentstellen ist deutlich zu sehen.
  • Sobald man Richtung vierte Reihe geht, sind deutsche Spieler endlich die Norm.
  • Ausländerlizenzen werden hauptsächlich für offensive Rollen vergeben (ja, ich weiss, Captain Obvious, etc. ...)

Alterskurven und verzögerte Entwicklung


Beim Gucken der u20-WM im Dezember/Januar ist mir aufgefallen, dass die deutsche u20-Nationalmannschaft regelmässig schlechter abschneidet als die u18-Nationalmannschaft. Eine einfache Erklärung hierfür war für mich die Tatsache, dass es in Deutschland schlichtweg keine u20-Liga gibt. Die DNL soll zwar erweitert werden, aber bisher mussten sich 19 & 20-Jährige, die noch nicht bereit für die DEL sind, in den tieferen Ligen des deutschen Eishockeys entwickeln. Dass das nicht funktioniert, sollte offensichtlich sein.

Meine Vermutung war folgende: Wenn deutsche Spieler sich zwischen 18 und 20 im weltweiten Vergleich gesehen schlechter entwickeln, müsste sich das auch in der DEL bemerkbar machen. Deutsche Spieler dürften erst in einem späteren Alter tragende Rollen übernehmen. 
Dafür habe ich aus den vorhandenen Daten Alterskurven berechnet, also den Verlauf der Eiszeit eines Spielers nach seinem Alter.
Hier ist ein Beispiel für deutsche Stürmer bei EV:
Eingezeichnet sind ausserdem Werte für den durchschnittlichen Erst-/Zweit-/Dritt- und Viertreihenspieler und den durchschnittlichen Kontingentspieler.
Der durchschnittliche deutsche Spieler ist also erst im Alter von 23/24 mehr als nur ein unterdurchschnittlicher Viertreihenspieler.

Das ganze ist natürlich recht wenig aussagekräftig, wenn man dazu keinen Vergleichswert hat. Daher hier die entsprechende Kurve für die schwedische SHL:

(Da ich hier nur ein Jahr zur Verfügung habe, ist der tiefe Wert im Alter von 24 wohl nur ein Ausrutscher, der mit den Jahren 23 und 25 in der letzten bzw. nächsten Saison ausgebügelt werden würde)

Dabei ist zu sehen, dass die schwedischen Spieler sich schon deutlich früher in wichtigen Rollen finden und die Spitze im Alter von 26 deutlich näher an der von Michael Mauboussin* beschriebenen Leistungsspitze bei 26/27 Jahren und der in der NHL vermuteten 25 ist, als die deutsche Spitze bei 30/31.

Bevor ein genauerer Vergleich folgt, hier mal die Kurven für Verteidiger:


Hier ist der Unterschied noch deutlicher zu sehen. Während es in Schweden schon ab 21 Leistungsträger gibt, sind diese in der DEL erst ab 25 wirklich zu finden.
Die beiden "Ausrutscher" bei 16/17/18 sind Oliver Kylington (Färjestad), bzw. auf deutscher Seite Hagen Kaisler / Jonas Noske (DEG).


Direkter Vergleich

Um das ganze weiter zu verdeutlichen, hier mal beide Kurven im gleichen Diagramm**:
Man sieht, dass die Entwicklung der deutschen Spieler schlichtweg verzögert stattfindet.
Wenn man die deutsche Kurve nun einfach zwei Jahre zurückverschiebt, kann man durchaus von vergleichbaren Verläufen (bis ca. 26) sprechen. 

Kurioserweise sind das genau die zwei vorher angesprochenen Jahre, die ein Spieler in einer u20-Liga verbringen könnte, wenn er mit der DNL fertig ist, wie es z.B. in Schweden der Fall ist.
  • Hier wird nun ersichtlich, dass das Problem eben nicht damit aufhört, dass man nicht so gute 20-Jährige hat, sondern es zieht sich lange durch die Karrieren der Spieler. 
  • Die Tatsache, dass in der DEL zusätzlich noch deutlich mehr Kontingentspieler spielen als in Schweden verschlimmert das ganze nur noch mehr.
  • Durch die verzögerte spielerische Entwicklung werden 2-3 Jahre hohen physischen Potentials "verschwendet", da die physische Alterung natürlich nicht stagniert.

Lose Gedanken

Wie genau das ganze zu lösen ist, ist natürlich keine einfache Antwort. Wäre ja auch zu schön, wenn irgendein Blogger in einer entfernten Ecke des Internets die Lösungen hätte, um das deutsche Eishockey in glorreichere Zeiten zu führen... Hierzu abschliessend noch ein paar kurze Gedanken:
  • In einem Punkt bin ich aber nach dem Betrachten der Daten recht selbstbewusst: Es muss eine u20-Liga her! 
  • Ob eine einfache Erweiterung der DNL das beste ist, ist dabei schwer zu beurteilen.
    Es ist sicherlich die einfachste Lösung...
    Diese Erweiterung wird aber dafür sorgen, dass deutsche Spieler im Alter von 16 oder 17 hier deutlich weniger Eiszeit bekommen als bisher. Hier wird sich sicherlich erst eine Balance zwischen den Altersgruppen einstellen müssen, die gegebenenfalls bearbeitet werden muss.
  • Eine weitere Kontingentstellenkürzung scheint ebenfalls notwendig. Deutsche Spieler bekommen schlichtweg nicht die Chancen, die einheimische Spieler anderer Top-Ligen bekommen.
  • Das muss natürlich schrittweise und langsam passieren - liesse sich den verbandsunabhängigen Clubs anders wohl bestimmt auch nicht verkaufen...
  • Um auch bei einer langsamen Kontingentstellenkürzung einen allzu grossen Leistungsabfall zu verhindern, muss allerdings die Jugendarbeit verbessert werden. Inwieweit z.B. DEL-Teams zu Jugendarbeit/Investitionen in die Jugendarbeit verpflichtet sind, ist mir allerdings nicht bewusst. Auch weiss ich nicht, wie viele Vorschriften die Liga diesbezüglich überhaupt machen kann/darf.
  • (Ob ein Leistungsabfall der DEL wirklich negative Folgen auf Zuschauerzahlen hätte, zweifle ich hier mal an. Was das impliziert, darf sich jeder selbst überlegen :D )
  • Ein grosses Hindernis für grosse Veränderungen in der Jugendarbeit sind sicherlich auch die Manager/Vorstände selbst. Diese arbeiten nämlich in den allermeisten Fällen nicht auf langfristigen Erfolg hin, sondern achten (verständlicherweise) darauf, dass der kurzfristige Misserfolg soweit verhindert wird, dass der eigene Job nicht in Gefahr gerät. Aber das ist ein Thema für einen anderen Tag...


*   In seinem Buch "The Success Equation: Untangling skill and luck in business, sports and investing", ISBN: 978-1422184233
** Es sollte beachtet werden, dass sich die Kurven nicht ohne weiteres 1:1 übertragen lassen. Da das Hauptaugenmerk hier darauf liegt, wann die Spieler erstmals wirkliche etablierte Spieler werden, habe ich eine Umrechnung verwendet, die vor allem im Bereich der 3. bis vierten Reihe korrekt ist. Werte deutlich darüber werden dann bei der DEL übergewichtet. Deswegen ist der DEL-Deutsche mit 29/30 auch auf dem Niveau eines Erstreihenspielers, statt - wie eigentlich korrekt vorher zu sehen - auf dem Niveau eines Zweitreihenspielers.
Read more →

14. Januar 2014

Wie viele Punkte ist ein Top-Torhüter wert?

,
Torhüter haben einen besonderen Stellenwert im Eishockey. Nicht umsonst gibt es Sprüche wie "Goaltending is 75 percent of your hockey team, unless you don't have it. Then it's 100 percent."
Doch trotz aller Überzeugung über die Wichtigkeit der Torhüter, ist bisher nicht sehr viel über sie bekannt (verglichen mit den restlichen Aspekten des Sports).
Statistisch gesehen, ist bisher lediglich bekannt, dass
  1. Die Fangquote das beste (einzige) Standard-Mass ist, das man wirklich dem Torhüter zuschreiben kann.
  2. Die Fangquote bei gleicher Spielstärke eine Verbesserung darstellt, da Schussqualität in Unterzahl sehr wohl eine Rolle spielt und durch unterschiedlich viel Unterzahlzeit die Gewichtung der Unterzahlleistungen innerhalb der Gesamtfangquote unterschiedlich gross ausfällt.
  3. Man trotzdem geduldig warten muss, bis die Fangquote eines Torhüters wirklich aussagekräftig wird. Eine Saison als Stammspieler als Stürmer oder Verteidiger ist wesentlich aussagekräftiger als eine Saison als Starter.
Deswegen wird hier die Fangquote verwendet (Auftrennung der Schüsse in Spielsituationen gibt es leider nicht, daher die "normale" Fangquote). Momentan gibt es eine interessante neue Variante der Torhüter-Analyse von Chris Boyle, die die Fangquote bei verschiedenen Schussarten (klare Sicht, Querpass, Rebound, abgefälscht, etc.) betrachtet und dann die Fangquote der Torhüter bei angeglichenen Arbeitsverhältnissen vergleicht. Für alle, die daran näher interessiert sind, ist ein Lesen der Artikel auf jeden Fall zu empfehlen (Hier sollten alle Artikel gelistet sein).

Doch wie wichtig ist ein Torhüter eigentlich wirklich? Wie viele Punkte kann ein Torhüter einem DEL-Team einbringen?

Vergleichssystem: Replacement Level

Da ich kein Fan von Absolutbewertungssystemen bin, nehmen wir hier ein Vergleichssystem. Wir vergleichen also eine Torhüterleistunge mit einer anderen. Die Wahl der Basis unseres Vergleichs ist hier natürlich recht frei. Es würde sich zum Beispiel anbieten, den durchschnittlichen DEL-Torhüter als Bezugsgrösse zu nehmen.
Doch hierbei wird vernachlässigt, dass der durchschnittliche DEL-Torhüter einen nicht unwesentlichen Wert hat. Bei 14 Teams und 28 Torhüterplätzen in der DEL ist es durchaus vorstellbar, dass manche Teams gar keinen durchschnittlichen Torhüter haben.
Also wenden wir uns an etwas, was sich im Baseball eingebürgert hat. Nämlich den Vergleich mit einem "Replacement Level Player". Das ist ein Spieler, der quasi jederzeit von jedem Club ersetzt werden kann.
Schliesslich können die Straubing Tigers nicht unbedingt davon ausgehen, dass sie, wenn sich Starter und Backup verletzen sollten, einen Patrick Ehelechner herauskramen können. Da wird (zumindest kurzfristig) ein dritter Torhüter kommen. Hier sind aber Beispiele wohl besser als 1000 Worte.

Definiert habe ich einen Replacement Level Torhüter als Torhüter, der weniger als 7 Spiele in einer Saison macht. In der DEL sind hier natürlich noch einige Back-Ups dabei. Doch wenn ich meinen Starter mehr als 46 Spiele machen lasse, kann ich als neutraler Aussenstehender davon ausgehen, dass das Vertrauen in den Backup nicht extrem gross ist und der Backup wahrscheinlich näher am Replacement Level ist, als am Niveau des Starters.

Die Liste dieser Spieler umfasst Spieler wie Björn Linda, Sinisa Martinovic, Lukas Steinhauer, Henning Schroth, Benedict Rossberg, Tim Siekmann. (Das soll hier keine Verurteilung dieser Spieler sein. In der DEL sind das ja häufiger sehr junge Torhüter, die irgendwann vielleicht sogar DEL-Starter werden.)

Ebenso habe ich dann Starter und Backups definiert (Starter sind Torhüter mit den meisten Spielen aller Torhüter des Teams, Backups, diejenigen mit den zweitmeisten).

Wenn man nun die Leistungen dieser Spieler aufsummiert, ergibt sich folgende Tabelle:



Die Starter haben also wie zu erwarten war die mit Abstand höchste Fangquote. Spasseshalber habe ich noch den Anteil an gewonnen Spielen angefügt. Kaum überraschenderweise gewinnen Teams, die ihren Starter einsetzen deutlich häufiger als Teams, die mit ihrem Backup spielen oder mit ihrem dritten Torhüter. (Das heisst aber nicht, dass man Siege oder Siegquote als Torhüterstatistik verwenden sollte!!)

Da wir nun das Leistungsniveau unseres Replacement Level Torhüters kennen, können wir berechnen, wie viele Gegentore z.B. Danny Aus den Birken den Kölnern diese Saison im Vergleich zu einem "jederzeit verfügbaren Ersatz" erspart hat.
Danny Aus den Birken hat von 757 Schüssen auf sein Tor dieses Jahr bisher 50 passieren lassen. Der Ersatz hätte mit seiner Fangquote von 89.92% jedoch 79,29 Tore zugelassen. Danny Aus den Birken ist also grob gesagt bisher 29,29 Tore besser als ein Ersatztorhüter.

Tore sind zwar schon eine greifbarere Grösse, aber eigentlich wollen wir ja wissen, wie viele Punkte einem ein Torhüter erspart. Also müssen wir einen Weg finden, Tore in Punkte umzurechnen.

Wie viele Tore sind einen Punkt wert?


Betrachten wir mal das Verhältnis zwischen Tordifferenz und Punkten.



Das sieht schon recht linear aus. Die rote Gerade stellt unsere beste Vermutung an eine lineare Funktion da, die das Verhältnis der beiden Grössen beschreibt. Die Gerade beschreibt die Punktwolke auch recht gut, Tordifferenz und Punkte sind mit einem Korrelationskoeffizient von 0,904 sehr stark korreliert.
Mit der Formel in der rechten unteren Ecke können wir jetzt unsere Punktzahl (y) in Abhängigkeit des Torverhältnisses berechnen.
Daraus ergibt sich, dass wenn wir unser Punktergebnis um einen Punkt erhöhen wollen, müssen wir unser Torverhältnis um 2,162 Tore verbessern. Mit ca. 6,5 Toren mehr bekommen wir demnach 3 Punkte mehr.
Das scheint intuitiv sehr hoch. Mir wurde das auch erst letztens durch das Lesen dieses Artikels von Phil Birnbaum klar.

Die Birnbaum'sche Erklärung übertragen auf die DEL: 
Nach unserer Rechnung sind ca. 13 Tore 6 Punkte wert (ganze Zahlen sind anschaulicher).
Wie sieht es denn aus, wenn ich meinem Team in 13 Spielen jeweils ein Tor mehr gebe:

7 von 13 Spielen werden mit mehr als 2 Toren Abstand entschieden. Da ändert unser eines Tor also nichts, weder positiv noch negativ.
In den 6 engen Spielen (nach regulärer Spielzeit) gibt es jeweils...
  • 2, in denen wir mit einem Tor führen. Ein Tor mehr ändert unsere Punktzahl nicht.
  • 2, in denen es Unentschieden steht. In der Verlängerung bekämen wir im Schnitt 1.5 Punkte, so bekommen wir 3. Also bekommen wir zwei Mal 1.5 Punkte mehr -> 3 Punkte mehr
  • 2, in denen wir mit einem Tor zurückliegen. Das zusätzliche Tor bringt uns in die Verlängerung. Dort bekommen wir 1.5 Punkte im Schnitt, vorher gab es 0 Punkte. Also bekommen wir zwei Mal 1.5 Punkte mehr -> 3 Punkte mehr
Also geben 13 Tore insgesamt ungefähr 6 Punkte mehr.

Points Above Replacement - Punkte über dem Ersatz

Damit können wir nun berechnen, wie viele Punkte Danny Aus den Birken's Leistungen den Kölnern ungefähr eingebracht haben.

29,29 Tore / 2,162 Tore/Punkt= 13,55 Punkte
Danny Aus den Birken hat also bisher 13,55 Punkte mehr als ein Ersatztorhüter gebracht.

Für den Rest der Liga (mit PAR: Points Above Replacement, also Punkte mehr als ein Ersatz):

Und die 10 besten PAR-Saisons der letzten 4 Jahre:
So eine sensationelle Saison lässt sich wirklich nur erreichen, wenn ein sehr guter Torhüter sehr, sehr viel für ein Team spielt, das massiv Schüsse zulässt.


Diese PAR-Werte dienen zur Veranschaulichung des jeweils gelieferten Mehrwerts eines Torhüters gegenüber einem Nullniveau. Sie sind nicht dazu geeignet, definitive Aussagen über die Qualität eines Torhüters zu treffen, denn ein Torhüter in Düsseldorf bekommt schlichtweg mehr Gelegenheiten, Mehrwert zu schaffen, als ein Torhüter in Köln. Ausserdem geben sie einem einen Anhaltspunkt, wie wichtig Torhüterleistungen wirklich sind und was für massive Auswirkungen sie auf die Hoffnungen eines Teams haben können.

Wenn Danny Aus den Birken dieses Jahr in Köln Caron's sensationellen Wert toppen wollte, müsste er in seinen 38 Spielen (die Anzahl Spiele, in denen er gespielt haben wird, vorausgesetzt er spielt gleich häufig wie bisher in der Saison), eine Fangquote von 96.37% aufweisen. Das wären ca 4,5 Standardabweichungen über dem Mittelwert.
Oder anders formuliert: Wenn er genau gleich viele Schüsse aufs Tor pro Spiel bekäme wie bisher, dürfte er in seinen restlichen (vermuteten) 12 Saisonspielen kein Gegentor mehr zulassen. Ich lehne mich mal aus dem Fenster und behaupte, dass das selbst für Danny Aus den Birken unrealistisch ist.

Anmerkung: Backups haben in den letzten 4 Jahren ca. 0,08 Punkte mehr als ein Replacement Level-Spieler pro Spiel gebracht und Starter 0,27.

Anmerkung zur Fangquote:
Man kann sich überlegen "Was macht ein perfekter Torhüter und was macht ein "Null"-Torhüter?" und anhanddessen die gängigen Statistiken überprüfen.
Gegentorschnitt: 
"Ein perfekter Torhüter lässt keine Tore zu" passt soweit. 
"Ein Null-Torhüter lässt ... alle ... Tore zu" funktioniert nicht... Das gegnerische Team muss immer noch aufs Tor schiessen, damit ein Tor fällt. Beide Torhüter können also theoretisch den gleichen Gegentorschnitt haben.
Siege: 
"Ein perfekter Torhüter gewinnt jedes Spiel" Schon falsch, wenn sein Team keine Offensive bringt, endet das Spiel in einem endlosen Penaltyschiessen.
Fangquote: "Ein perfekter Torhüter wehrt alle Schüsse ab" Soweit ok. 
"Ein Null-Torhüter wehrt keinen, der abgefeuerten Schüsse ab" Passt.

Das ist mein kläglicher Versuch zu veranschaulichen, warum SV% die einzig sinnvolle weitgehend verfügbare Torhütergrösse ist. Wenn das jemandem (verständlicherweise) nicht als Erklärung reicht, kann ich gerne einige Artikel empfehlen, die das ganze numerisch angehen und mehr und/oder besser Klarheit schaffen sollten.
Read more →

21. Dezember 2013

Special Teams - Powerplayanteil als Teamtalent

,
Wir haben gestern festgestellt, dass man, um ein Team besser beurteilen zu können, die Anzahl der Über- bzw. Unterzahlspiele berücksichtigen sollte. Das ist natürlich keine wirkliche Fähigkeit, die mit den Special Teams zu tun hat, sondern etwas, was hauptsächlich bei gleicher Spielstärke stattfindet. Ausserdem wissen wir nun, dass das keine kurzfristigen Ausreisser sind, sondern eine wirkliche Mannschaftseigenschaft ist.

Wie sollen wir dieses Talent optimal quantifizieren?

Die einfachste Variante wäre die PP - Differenz, also einfach die Differenz zwischen der Anzahl der herausgeholten Powerplays und der Anzahl der Unterzahlsituationen. Doch hierbei stossen wir auf viele Teams, deren PP-Differenz deutlich besser ausfällt, als wir das erwarten würden (z.B. Düsseldorf oder Augsburg diese Saison)
Hat die 2013/14er Ausgabe der DEG wirklich ein isoliertes Talent, sich sehr effektiv eine positive Powerplaydifferenz zu erarbeiten, oder gibt es eventuell andere Gründe dafür?

Score Effects


Score Effects beschreiben das Phänomen, dass Teams in der NHL bei eigener Führung nachlassen oder - je nach philosophischer Einstellung - dass in Rückstand liegende Teams stärker aufspielen.
Das ist beobachtbar in den Puckbesitzstatistiken:


Zu sehen ist hier der Anteil aller ungeblockten Schüsse (Fenwick) beim jeweiligen Spielstand in der NHL 2011/12 (die letzte vollständige 82-Spiele-Saison).
Es gab 2011/12 also gerade mal ein einziges Team (Nashville), das bei einem Tor Rückstand nicht über 50% der Schussversuche hatte. Ebenso war Edmonton die einzige Mannschaft, die bei 2 Toren Rückstand die 50%-Marke nicht knacken konnte. Auf der anderen Seite gab es gerade einmal 4 Teams (LA, Boston, Pittsburgh, Detroit), die bei einem Tor Vorsprung über 50% Spielanteile hatten und eines (Detroit) bei 2 Toren Vorsprung.

Über den wahren Grund für die Score Effects wird noch gerätselt. Teilweise ist es sicherlich die menschliche Haltung, bei einem Vorsprung etwas an Motivation zu verlieren hohen Druck aufrecht zu erhalten.

Wenn man sich nun überlegt, dass Powerplays wohl unter anderem ein Abfallprodukt von offensivem Engagement sind, lässt sich vermuten, dass Score Effects auch beim Powerplayverhältnis auftauchen könnten. Und das wiederum können wir, im Gegensatz zu Puckbesitzstatistiken, in der DEL überprüfen:


Teams die in Rückstand liegen, bekommen also einen deutlich höheren Anteil der Powerplays, als Teams, die in Führung liegen. Eine Mannschaft wie Düsseldorf kann also durchaus besser in Sachen Powerplayverhältnis abschneiden, da sie häufig zurückliegt und die Mannschaft, die zurückliegt, nun mal wesentlich grössere Chancen auf ein Powerplay hat.

Zudem scheint es noch sinnvoll zu berücksichtigen, dass Heimmannschaften in der DEL deutlich mehr Powerplays zugesprochen bekommen als Auswärtsteams. Wie sich der Heimvorteil bei unterschiedlichen Spielständen auswirkt, ist hier zu sehen:

Aufgetragen ist hier der Powerplayanteil - (PP Für)/(PP Für + PP gegen) einer Mannschaft allgemein, zu Hause und Auswärts beim jeweiligen Spielstand

Ziemlich beeindruckend: Das Auswärtsteam muss in der Regel mit 2 Toren zurückliegen, um weniger häufig in Unterzahl zu spielen als die Heimmannschaft! Bei ausgeglichenem Spielstand ist ausserdem zu erwarten, dass dem Heimteam ca. 56% aller Powerplays zukommen.
Dass der Vorteil bei über 3 Toren Rückstand wieder abschwächt, würde ich schlichtweg dadurch erklären, dass Mannschaften mit mehr als 3 Toren Rückstand nicht sonderlich viel Hoffnung auf ein Comeback haben und eventuell schon etwas frustriert sind.

Es ist also durchaus empfehlenswert bei der Betrachtung des Powerplayverhältnisses den Spielstand1 zu berücksichtigen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Betrachtung der Powerplayverhältnisse bei ausgeglichenem bzw. engem - Ein Tor Vorsprung / Unentschieden / Ein Tor Rückstand - Spielstand. Diese Betrachtung hat nicht nur den Vorteil, dass wir die Effekte des Spielstands vermeiden, sondern ausserdem den Bonus, dass dies auch die wichtigsten, sprich entscheidenden Spielsituationen, sind. Also Spielsituationen, in denen beide Mannschaften noch mit realistischen Chancen um den Ausgang des Spiels kämpfen.


Bemerkenswert: Berlin bekommt diese Saison 62.7% (64 Powerplays, 38 Unterzahlsituationen) aller Powerplays bei ausgeglichenem Spielstand. Bei einem Verhältnis von 64 - 38 und einer durchschnittlichen Special Teams Truppe liegt da die erwartete Tordifferenz bei +4.5.
Das heisst, rein durch die Fähigkeit der Eisbären, effektiver Strafen zu vermeiden bzw. zu provozieren als ihre Gegner, sollten sie (wenn sie denn durchschnittliche Special Teams hätten) 4.5 Mal diese Saison in Führung gegangen sein.

Patrick D. hat bereits gezeigt, dass das Powerplayverhältnis in der NHL ein wichtiger Vorhersager für die zukünftigen Leistungen einer Mannschaft ist.
Das sollte einen nicht allzu stark wundern, schliesslich kommt durch ein positives PP-verhältnis nicht nur der Vorteil, dass man einen Tordifferenz-Bonus (wie oben am Bsp. Berlin erklärt) bekommt, sondern auch die Tatsache, dass es sehr unwahrscheinlich ist, dass man sich zu dieser Zeit Gegentore einfängt. Also auch wenn man hier nicht selbst verwerten kann, erhöht man seine Chancen auf Punkte dadurch, dass man das Unentschieden/den Gleichstand länger hält.

Da in der DEL deutlich mehr Strafen vergeben werden, als in der NHL2, lässt sich vermuten, dass dieses Talent hier ebenfalls ein guter Vorhersager für zukünftige Leistungen sein sollte.

In den kommenden Wochen werde ich mich daran setzen und mir die Daten der letzten DEL-Saisons heraussuchen, um hier auch für die DEL eine definitivere Aussage machen zu können.

Zusammenfassung

  • Powerplay- und Unterzahlquote sind zwar sinnvoll, wenn es darum geht, sehr kurzfristige Vorhersagen zu machen (Wie wahrscheinlich ist es, dass die Ingolstädter jetzt, wo sie in Überzahl sind, ein Überzahltor schiessen?), sind aber für langfristige Fragen (Wie gross ist der Einfluss des Mannheimer Powerplays auf die Saison der Mannheimer?) nur ein Teil der Antwort.
  • Die Powerplayquote schwankt aufgrund der Schwankungen, die mit Schussquoten assoziiert sind. Allerdings sind im Powerplay im Gegensatz zu EV auch nicht vernachlässigbare Unterschiede bezüglich Schussqualität festzuhalten.
  • Die Schussanzahl ist aber auch im Powerplay stabiler und sollte in Kombination mit einer regredierten Schussquote als Vorhersager verwendet werden.
  • Das Unterzahlspiel ist hierbei deutlich schwieriger einzuschätzen. Sowohl Schussanzahl- als auch Fangquote regredieren stark (stärker als die Schussquote im PP). Die Fangquote ist ein deutlich besserer Vorhersager für zukünftige Gegentore als der Schussanteil.
  • Im professionellen Eishockey existiert die Fähigkeit, sich Powerplays zu erarbeiten und Strafen zu vermeiden. Diese Fähigkeit ist ausserdem sehr konstant und eignet sich besser zur Vorhersage zukünftiger Powerplaytore als die Powerplayquote
  • Bei der Verteilung der Überzahlspiele sind Score Effects zu beobachten. Teams in Rückstand bekommen also mehr Powerplays zugesprochen.
  • Eine sinnvolle Betrachtung (wie bei Schussversuchen) ist diejenige bei ausgeglichenem oder engem Spielstand. Auch wenn erste Ergebnisse vermuten lassen, dass die Effekte sich stark auf die Leistungen von Mannschaften auswirken, muss deren prädiktiver Wert für die DEL noch genauer untersucht werden.

1 Im Optimalfall natürlich noch die Heim/Auswärts-Bilanzen

2: 2012/13: DEL 9.35 Powerplays pro Spiel, NHL 6.65 Powerplays pro Spiel

Read more →

20. Dezember 2013

Special Teams - Warum die Erfolgsquote nicht ausreicht

,
A hitter should be measured by his success in that which he is trying to do, and that which he is trying to do is create runs.
It is startling, when you think about it, how much confusion there is about this. I find it remarkable that, in listing offenses, the league will list first - meaning best - not the team which scored the most runs, but the team with the highest batting average.
It should be obvious that the purpose of an offense is not to compile a high batting average.

- Bill James, 1979 Baseball Abstract

Diese Idee ist natürlich vernünftig und im Eishockey wird das eigentlich auch richtig gemacht. Wer nach der besten Offensive fragt, wird momentan als Antwort wohl "Nürnberg" (ein Spiel weniger als München!) bekommen. Aber wie genau funktioniert das bei den Special Teams?
Wenn ich frage, welches Team der Liga hat das beste Powerplay hat, dann ist die häufigste Antwort sicherlich: München, schliesslich konvertieren sie 22% ihrer Powerplays. Das primäre Ziel eines Teams sollte es ja aber eigentlich nicht sein, eine möglichst hohe Powerplayquote zu haben, sondern möglichst viele Tore zu schiessen. Also ist Düsseldorf die richtige Antwort? Nein, denn die DEG hatte ja mehr Chancen, also hat sie ein schlechteres Powerplay, hat aber insgesamt gesehen mehr von ihrem Powerplay profitiert.

Der wirkliche Einfluss der Qualität eines Powerplays (oder Unterzahlspiels) ist also nur ein Teil eines grösseren Bilds. Wenn man darüber nachdenkt, sollte jedem klar sein, dass die Anzahl der Powerplays einen grossen Einfluss auf den Ausgang eines Spiels oder einer Saison haben (wie gross betrachten wir gleich).

Meine Vermutung ist, dass im Eishockey diesbezüglich kein Unterschied zwischen kurzfristiger und langfristiger vorhersagender Relevanz gemacht wird.
Soll heissen: Wenn ich ein Eishockeyspiel schaue und meine Mannschaft kassiert eine Strafe, dann ist es für mich wichtig, zu wissen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass der Gegner jetzt ein Tor schiesst. Deswegen blendet der Sender dann ein, in wie viel Prozent seiner Powerplays der Gegner ein Tor schiesst und meine Lieblingsmannschaft in Unterzahl keines zulässt. Das ist im Kontext der Übertragung auch die vernünftige zuschauerfreundliche Information.
Wenn es allerdings darum geht, den Einfluss von Special Teams auf die Saison zu beurteilen, reicht die einfache Information der Erfolgsquote nicht aus. Mit diesem Hintergrund stürzen wir uns mal in die Zahlen:

Gelegenheiten und Erfolgsquote

Als erstes betrachten wir, wie so häufig, die Verlässlichkeit der einzelnen Statistiken. Hier vergleichen wir die Powerplay- bzw. Unterzahlquote und die Anzahl der Powerplays bzw. Unterzahlspiel, die ein Team bekommt.

Um die Verlässlichkeit der einzelnen Grössen zu messen, suchen wir die Beziehung zwischen dem Vorjahreswert (Jahr 1) und dem im darauffolgenden Jahr (Jahr 2).
Wenn die Regressionsgerade (unsere beste Vermutung für eine lineare Formel, die aus den Vorjahreswerten den Wert des nächsten Jahres "vorhersagt") sehr gut zu den Werten passt, ist die Grösse verlässlich (wie z.B. Spiele, Punkte, Tore, Gegentore, Schussverhältnis). Wir können also aus dem Vorjahreswert eine gute Vermutung über den Wert des nächsten Jahres formulieren.
Wenn die Abweichungen zwischen Punkten und Gerade gross sind, ist der Wert entsprechend nicht sehr verlässlich (z.B. Schussquote).

Man sieht, dass die Werte nicht sehr nahe beieinanderliegen, sondern recht willkürlich verteilt sind, sodass unsere Gerade die Lage der Punkte eben nur sehr schlecht beschreiben kann. Die Powerplayquote schwankt also recht stark von Jahr zu Jahr.


Bei den Powerplays (Powerplaysituationen) sieht das ganze schon deutlich ordentlicher aus. Die Anzahl an Powerplays, die sich ein DEL-Team pro Spiel erarbeitet, scheint sehr wohl ein reproduzierbares Talent zu sein.

Das Gleiche einmal fürs Unterzahlspiel:

Die Unterzahlquote ist etwas stabiler als die Powerplayquote, doch auch hier muss man den Wert stark zur Mitte zurückschrumpfen um eine vernünftige Vermutung für den Wert des nächsten Jahres zu bekommen.

Wie erwartet, ist die Anzahl der ein Powerplay verursachenden Strafen - nicht jede Strafe resultiert in einem PP für den Gegner - sehr wohl kontrollierbar. Was sich auch mit der Erfahrung decken sollte. Es gibt eben Mannschaften, die häufiger auf der Bank sitzen.


Sowohl die Powerplayquote als auch die Unterzahlquote schwanken von Jahr zu Jahr sehr stark, während die herausgeholten Über- bzw. Unterzahlspiele eher konstant bleiben.

Dazu stellen sich nun 2 Fragen:

  1. Was hat grössere Auswirkungen: Wie man im PP/PK spielt oder wie gross der Anteil der Chancen ist, die man sich herausspielt?
  2. Warum schwanken denn die Erfolgsquoten so sehr?
Die erste Frage lässt sich recht leicht beantworten.

Letztes Jahr bekam das durchschnittliche DEL-Team ca. 243,1 Powerplays. Die Standardabweichung (Ein Mass für die Streuung einer Grösse um den Mittelwert. Grosse Standardabweichung - weite Streuung) betrug 20.9 Powerplays.
                                                                                            
Das heisst, dass 68.3% aller DEL-Teams zwischen 222,25 und 263,95 Powerplays bekommen haben (ca. Teams). Wir würden also jedes Jahr 2 Teams erwarten, deren Wert grösser als eine Standardabweichung vom Mittelwert entfernt liegt und zwei Teams, deren Wert eine Standardabweichung unter dem Mittelwert liegt. Ein Wert von einer Standardabweichung über dem Mittelwert ist also ziemlich gut.
                                                                                            
Die durchschnittliche Powerplayquote betrug 16,6%. Die Standardabweichung 2,4%.
Entsprechend fürs Penaltykilling:
Durchschnittlich 243,1 Mal in Unterzahl. Standardabweichung: 14,5
Durchschnittlich 83,4% Erfolgsquote. Standardabweichung: 1,8%

Vergleichen wir drei Fälle:
Einmal haben wir ein durchschnittliches Powerplay/Penaltykilling und sind durchschnittlich häufig in Überzahl/Unterzahl.
Im zweiten Fall erarbeitet sich unsere Beispielmannschaft sehr viele Powerplays, verwertet dann aber nur wie ein durchschnittliches DEL-Team.
Und schliesslich der Fall für eine sehr gute Powerplaytruppe, die allerdings nur durchschnittlich häufig das Eis betritt.
Fall Powerplays PP% PP-Tore
Durchschn. viele PPs, durchschn. PP%
243,1
16,6%
40,35
Viele PPs, durchschn. PP%
264,0
16,6%
43,82
Durchschn. viele PPs, gute PP%
243,1
19,0%
46,19

Fall # in UZ PK% PK-Gegentore
Durchschn. viele Strafen, Durchschn. PK
243,1
83,4%
40,35
Viele Strafen, durchschn. PK
228,5
83,4%
37,93
Durchschn. viele Strafen, Gutes PK
243,1
85,2%
35,97

Ein gutes Powerplay/Penaltykilling hat also einen grösseren Einfluss auf unser Special Teams Torkonto als eine entsprechend gleich grosse Fähigkeit, Strafen zu provozieren/zu vemeiden.

Mehr Powerplays/weniger Unterzahl bringen natürlich nicht nur Mehrwert im Sinne von mehr Powerplaytoren/weniger Gegentoren in Unterzahl sondern auch Powerplays, die nicht mit einem Tor gekrönt werden, haben einen positiven Einfluss. Da man im Powerplay so viel weniger Gegentore bekommt, erhöhen sich die Chancen auf Punkte. Auch werden im gegnerischen Unterzahlteam häufig nicht die besten Spieler spielen und jede Minute, in der der gegnerische Trainer seine besten Offensivkräfte auf der Bank lassen muss, ist ein kleiner Gewinn für uns.

Nun zur zweiten Frage:

Genauere Analyse der Special Teams-Leistungen

Um die Gründe für die schwankenden Erfolgsquoten zu finden, begeben wir uns aus Datenmangel (die DEL veröffentlicht nur allgemeine Schussstatistiken) nach Schweden. Die SHL veröffentlicht nämlich Schussdaten für Powerplay und Unterzahlspiele aller Teams.

Hier untersucht werden:
PP SF/60 (Schüsse pro 60 Min PP-Eiszeit)
PPG/60 (Tore pro 60 Min PP-Eiszeit)
PK SA/60 (gegnerische Schüsse pro 60 Min PK-Eiszeit)
PKGA/60 (Gegentore pro 60 Min PP-Eiszeit)
PP S% (PP-Schussquote)
PK SV% (PK-Fangquote)

Um den Post nicht noch weiter zu verlängern, lasse ich hier jetzt mal die Diagramme weg (wer die Diagramme sehen möchte: Kein Thema, einfach ne Mail schreiben!).

Die wichtigsten Kenngrössen hier bleiben weiterhin der Korrelationskoeffizient R, der uns angibt, wie gross der lineare Zusammenhang der beiden Datenreihen ist und das Bestimmtheitsmass R^2, das uns aussagt, wieviel Prozent der Abweichungen des einen Wertes wir durch Abweichungen des anderen Wertes erklären können.

                                                                                  
Erklärung Korrelationskoeffizient/Bestimmtheitsmass:

Ein hohes R/R^2 deutet auf eine starke Korrelation hin, also wenn X steigt, steigt auch Y, ein R/R^2 nahe 0 bedeutet, X verhält sich sehr unabhängig von Y.
z.B.: Wenn man eine hohe Anzahl Schüsse im Powerplay im Vorjahr hatte, ist es nicht unwahrscheinlich, dass man auch in der darauffolgenden Saison wieder viele Schüsse im PP aufs Tor bringt (hohes R/R^2). Wie viele Schüsse man hingegen in Unterzahl zulässt, hat fast gar nichts damit zu tun, wie viele Gegentore man im nächsten Jahr in Unterzahl kassiert (Sehr niedriges R/R^2).
Die negative Korrelation zwischen Fangquote und Gegentoren liegt darin begründet, dass eine höhere Fangquote eben zu weniger Gegentoren führt.
                                                                                 



Die Unterschiede, die in der PP-Schussquote bestehen, sind also definitiv grösser als bei gleicher Spielstärke. Das ist natürlich durchaus sinnvoll, da Spielwitz im Powerplay deutlich leichter auszuspielen ist und direkter belohnt wird und dort meistens auch nur die absolut besten Spieler der jeweiligen Mannschaften spielen.
Was aber nicht davon ablenken sollte, dass auch hier wieder die Schusshäufigkeit deutlich stabiler ist und deswegen einen ebenso wichtigen Einfluss als Vorhersager hat.
Quasi: Bei gleicher Spielstärke dominiert auf Dauer das Schussverhältnis über der Schussqualität. Im Powerplay müssen beide berücksichtigt werden.

Was das Unterzahlspiel angeht, stossen wir hier auf die gleichen Probleme, auf die auch Patrick D. in seiner Untersuchung der Special Teams schon gestossen ist:
Es ist schwerer, in Unterzahl vernünftige Grössen zur Vorhersage künftiger Leistungen zu finden. Am ehesten geeignet ist hier noch die Fangquote.

Allgemein ist ersichtlich, dass Leistungen im Powerplay, bzw. in Unterzahl schwer vorauszusagen sind. Das würde ich vor allem auf die geringe Stichprobengrösse zurückführen. Bei lediglich 2-5 Powerplays pro Team pro Spiel, ist es eben schwer nach 50+ Spielen gute Aussagen machen zu können.

Was allerdings bemerkenswert ist (hier wäre ich mal auf eure Ideen für Begründungen gespannt):
In Unterzahl scheint die Fangquote ein Talent zu sein, also Torhüter/Schussqualität sind der entscheidende Faktor. Im Powerplay sind Schussanzahl und -qualität nahezu gleichwertig. So wirklich stichhaltige Argumente fallen mir dazu bisher nicht ein....

Morgen betrachten wir dann, wie sich die Fähigkeit, Überzahl zu provozieren/Unterzahl zu vermeiden optimal quantifizieren lässt.
Read more →

5. Dezember 2013

"Moneypuck" - Beispiele

,
Im gestrigen Artikel habe ich versucht, einen kleinen Überblick über das wirtschaftlich motivierte Konzept hinter Moneyball zu geben. Michael Lewis' Botschaft war, dass im Profisport wie in der Wirtschaft auch Marktineffizienzen, also (umgemünzt auf Eishockeyspieler) Fähigkeiten/Aspekte existieren, die von einem Grossteil der Eishockeywelt in ihrer Wertigkeit über- bzw. unterschätzt werden. Wenn man das weiss und sich darauf konzentriert, nach diesen unterbewerteten Fähigkeiten zu suchen, finden sich Spieler, die unter dem theoretisch gerechtfertigten Marktwert zu haben sind, weil ihre Talente nicht entsprechend ihres wirklichen Beitrags zum Mannschaftserfolg vergütet werden.
Heute möchte ich zwei kleinere Beispiele diskutieren, die das ganze etwas illustrieren sollen:

Überbezahlen vermeiden

Ville Leino, bevor er wegen einer hohen Schussquote 27 Mio. USD bekam... Clydeorama


Wenn man den Zahlen des Handelsblatts glaubt, verdient der durchschnittliche DEL-Spieler irgendwo zwischen 70'000€ und 150'000€.

Nehmen wir mal an, wir haben einen leicht überdurchschnittlichen Spieler in unserem Kader (2. Reihe, Linker Flügel, 29 Jahre, 1.92m), dessen Vertrag ausläuft.

Seine Statistik in der gerade abgelaufenen Saison liest sich wie folgt:
 G A P+/- PIM
 17 21 38 +19 89

Das sind Zahlen, die ihn an der Grenze der Top 25 Scorer kratzen lassen, also eindeutig Zahlen eines Erstreihenspielers. Der Spieler verlangt nun eine entsprechende Gehaltserhöhung. Sagen wir mal, er fordert 50'000€ mehr als bisher. Ein anderer DEL-Club hat ihm das Gehalt geboten, aber da es ihm hier gefällt, würde er bei unserem Club bleiben, wenn wir ihn gleich entlohnen.

Unser Trainer sagt uns noch, der Spieler sei tough, sowohl in der Mannschaft als auch bei den Fans beliebt und auch wir als Manager habe diese Saison viel von ihm gehalten.

In Szenario 1 sind das die einzige Information, die wir haben. also stellt sich die Frage eigentlich nicht, aus einem guten Spieler der zweiten Reihe ist ein guter Erstreihenspieler geworden, super!

In Szenario 2 haben wir folgende zusätzliche Informationen (eine genaue Erklärung zur Bedeutung der Statistiken ist ganz unten als Anhang zu finden):
S%
On-Ice S%
On-Ice SV%
PDO
OZone%
Corsi On
Corsi Rel
Strafen
Strafen gezogen
17
13.1
92
105.1
54.9
7.2
2.3
1.4
1.0

Das sagt uns:
Er hat wohl etwas mehr Tore auf dem Konto, als von ihm normalerweise zu erwarten sind (hohe Schussquote), genauso wie seine Assists (hohe on-Ice-Sh%) und sein +/-Wert (hoher PDO-Wert). Er hat leicht von einer offensiven Verwendung profitiert (hohe OZone%) und vom Trainer (geht auch aus Daten) wissen wir, dass er meist gegen die gegnerische 2. Reihe gespielt hat, also vernünftige, wenn auch nicht die schwersten Gegner hatte. Dennoch hat er das Spiel in die richtige Richtung gelenkt (Corsi On) und zwar besser als der gesamte Rest der Mannschaft (Corsi Rel). Er hat allerdings auch mehr Strafen verursacht als gezogen. 

Anmerkung: Hier sehe ich einen grossen möglichen Vorteil. Strafen zu ziehen scheint bei individuellen Spielern sehr wohl ein Talent zu sein. Die Spieler, die besonders gut darin sind, sind auch nicht nur "die üblichen Verdächtigen". Gerade in der DEL, in der es deutlich mehr Powerplays gibt als in der NHL! Dazu demnächst mehr.


Als Manager, dem diese Informationen zusätzlich vorliegen, sage ich mir: Es ist unwahrscheinlich, dass er diese Produktion wiederholt. Er ist ein effektiver 2-Wege-Stürmer, von dem man eine vernünftige offensive Produktion für die 2. Reihe erwarten kann. Als Spieler für die zweite Reihe würde ich ihn sehr gerne behalten. Wenn er seinen offensiven Ausbruch nach oben aber unbedingt ausnutzen will, ist das natürlich sein Recht, aber für mich als Manager macht es keinen Sinn, ihn wie einen Erstreihenspieler zu bezahlen.


"Buying low" - Einkaufen zu Discounterpreisen

Tom Gilbert #fancystats  / Tom Gilbert Standard Stats

Aber natürlich kann es nicht nur das Ziel sein, Fehler zu vermeiden. Das soll "Buy low" illustrieren. Übersetzt heisst das einfach "Billig kaufen". In unserem Zusammenhang bedeutet das, dass man, wenn man die Zufalls- und Verwendungseinflüsse kennt und versteht, auch unterbewertetes Talent finden kann, statt nur überbewertetes zu vermeiden.


Wir sind noch auf der Suche nach einem Verteidiger für das dritte Paar. Auf dem Markt findet sich jemand wieder (31J, 1.81m), dessen "Standard"-Statistiken sich wie folgt lesen:

 G A P+/- PIM
 26 8 -10 38

Szenario 1: Als 31-Jähriger könnte man annehmen, dass er auf dem absteigenden Ast ist. Schon im Jahr vorher hatte er eine schlechte +/- Bilanz. Für mich als Manager ist er von keinem Interesse. Er steht offensichtlich bei seinem eigenen Team auf dem absteigenden Ast, hat kein neues Vertragsangebot bekommen. Auf dem Markt lässt sich sicherlich etwas Besseres finden.

Schauen wir uns mal die #fancystats an:

S%
On-Ice S%
On-Ice SV%
PDO
OZone%
Corsi On
Corsi Rel
Strafen
Strafen gezogen
QoC
3.7
6.5
89.9
96.4
47.9
2.2
2.7
0.7
0.6
2. Reihe

Diese sagen uns aus, dass der Verteidiger ein ziemlich unglückliches Jahr hatte. Doch obwohl er häufig gegen bessere Gegner gespielt hat, hat er meistens einen positiven Anteil am Puckbesitz gehabt. Seine Verwendung ist nicht wirklich extrem, auch wenn er etwas defensiver verwendet wurde.

Thomas Hickey; 5. bester Corsi Rel-Wert unter Verteidigern. 675'000$/vom Waiver geclaimt


Das ist eigentlich alles, was im Allgemeinen von einem Verteidiger im dritten Paar erwartet werden kann. Natürlich gibt es Mannschaften, die sich dort Spieler suchen, die nochmal die Offensive beleben können. Die Verteidiger, die das aber ausserhalb der Top 4 machen, tun das normalerweise mit einer offenen Spielweise, die häufig Lücken öffnet. Der hier aufgeführte Spieler hatte nun 2 sehr unglückliche Saisons und die Fähigkeiten, die er mit sich bringt, sind nicht gerade die, die einem sofort ins Auge springen (Körpergrösse, Toughness, Tore, Punkte). Das sorgt dafür, dass man ihn wohl unter Marktwert verpflichten kann. Denn im Vergleich zu einem "gleichwertigen" Verteidiger, der gerade eine "normale" Saison hinter sich hat, wird er weniger Geld verlangen.

Gerade durch die Schwankungsfreudigkeit, die der PDO-Wert mit sich bringt, gibt es immer wieder Spieler, die eine (oder auch mehrere) oberflächlich gesehen schlechte Saison haben. Hier können einem die unter der Oberfläche liegenden Statistiken helfen, herauszufinden, ob das nur ein zufälliger Ausreisser ist oder (wie das so häufig allgemein vermutet wird) ein wirkliches Zeichen für abfallende Fähigkeiten ist.


Anmerkung:
  • Mir ist klar, dass zu den Berichten, die Scouts erstellen, noch deutlich mehr gehört, vor allem eine genauere Beschreibung der Spielweise. Für diese kurze Erklärung sind diese Informationen aber eher unwichtig.
  • Natürlich kommt es immer darauf an, was man gerade für einen Spieler sucht und was der Markt zu bieten hat. Wenn es keinen Ersatz gibt, ist es vielleicht doch besser unserem Spieler #1 das zusätzliche Geld zu geben, etc.
  • In den unteren Reihen ist es meist ein immenser Vorteil, wenn man Leute hat, die einfach nicht dauernd in der eigenen Zone hängen bleiben (*hust* "Tough Guys" *hust*), und bei denen man sich auch trauen kann, sie nicht nur gegen des Gegners Vierte Reihe aufs Eis zu schicken.

Zusammenfassung

Das sind nur zwei Beispiele, wie man von zusätzlicher statistischer Analyse profitieren kann. Aber ob man nun entscheiden muss, wie viel Gehalt jemand wert ist, ob jemand einen Platz im Team verdient hat oder man 2 Spieler vergleicht, mehr relevante Informationen sind immer hilfreich. Natürlich bleibt im Eishockey immer noch ein grosses menschliches Element, dass auch statistisch sehr gut begründbare Transfers schlecht aussehen lassen kann. Das Ziel hier ist nur das mit jeder Entscheidung verbundene Risiko zu reduzieren.
Auch die hier aufgeführten Statistiken sind noch lange nicht das Ende der Fahnenstange Es sind lediglich die momentan am häufigsten verwendeten. Andere Möglichkeiten wie...

  • Zone Entries: Welche Spieler/Reihen tragen den Puck wie ins gegnerische Drittel
  • Zone Exits: Wer und wie kommt der Puck aus dem eigenen Drittel; Wer ist wirklich gut in Sachen Spielaufbau?
  • WOWY-Analyse: Betrachtung der Werte eines Spielers, wenn er mit einem/ohne einen anderen Spieler auf dem Eis ist (Beispiel: Bozak mit/ohne Kessel)
  • etc.
sorgen für einen noch besseren Einblick in die Leistungen der Spieler.


Nochmal: Niemand behauptet, dass man sich nur auf Statistiken verlassen sollte. Oder dass Charakter unwichtig ist. Es soll hier darum gehen, dass man eben nicht nur durch Scouting Talente und Qualität entdecken und beurteilen kann. Bei aller Fachkenntnis und Erfahrung sind Scouts am Ende eben doch nur Menschen, die gelegentlich auch gewissen Urteilsverzerrungen unterliegen. Mit Hilfe von statistischer Analyse kann man jede Scouting-Abteilung verstärken.

Wenn man nun bedenkt, dass der durchschnittliche DEL-Kader 6 Spielerwechsel mit variierender Wichtigkeit zwischen Saisons sieht, merkt man, dass selbst von DEL-Clubs doch ein beträchtlicher Betrag an Gehältern jeden Sommer vergeben wird. Wenn man Qualität besser evaluieren kann, kann man dieses Geld auch deutlich effizienter ausgeben. Und da ich sehr gerne mit 'ner zynischen Aussage aufhöre: Das ist schliesslich alles, worum es im Profisport geht!

Habt ihr Ideen/Theorien für Marktineffizienzen im Eishockey? Lasst es mich in den Kommentaren oder auf Twitter wissen! (Wer Faustkämpfer/Toughness sagt, wird geblockt! :-) )

Anmerkung: Alle Ähnlichkeiten mit echten Spielern sind Zufall und unbeabsichtigt!

Bedeutung der Statistiken:

S%: Schussquote
On-Ice S%: Schussquote fürs eigene Team mit Spieler X auf dem Eis ist; Stürmer haben einen Einfluss, aber Regression ist trotzdem vorhanden
On-Ice SV%: Fangquote, mit Spieler X auf dem Eis; Spieler haben im Allgemeinen keinen Einfluss darauf, Regression
PDO: On-Ice S% + On-Ice SV% ; Individuelle Variante des Teamwerts, ebenfalls starke Regression
OZone%: (Wechsel, die im gegnerischen Drittel starten) / (Wechsel, die im gegnerischen Drittel starten + Wechsel, die im eigenen Drittel starten) ; Verwendungsgrösse, je mehr Wechsel im gegnerischen Drittel starten, desto einfacher die Rolle
Corsi On: Torschussversuche für - Torschussversuche gegen, wenn Spieler auf dem Eis ist ; Ersatzgrösse für Puckbesitz
Corsi Rel: Corsi On - Corsi Off ; Puckbesitz relativ zu Mannschaft, wenn Spieler nicht auf dem Eis ist
Strafen: Strafzeiten, die der Spieler pro 60 min Eiszeit nimmt (Strafen, bei denen kein Unterzahlspiel entsteht, ausgenommen)
Strafen gezogen: Strafen, die der Spieler "zieht", also Strafen des Gegners für Vergehen, die am Spieler begangen werden
QoC: Quality of Competition, Qualität der Gegner; Es gibt mehrere Methoden, diese zu bemessen, hier geht es jedoch mehr um qualitative als um quantitative Aussagen
Read more →