CRAFTED NBA Grocery
craft OPM
Offensive Crafted Plus Minus=（（標準化ODARKO×2）＋標準化OLEBRON＋標準化ODRIP＋標準化OBPM＋標準化OLA3RAPM）÷6
33.3% ODARKO
16.6% OLEBRON
16.6% ODRIP
16.6% OBPM
16.6% OLA3RAPM
多くの異なるPlus/Minus/Metricsの集合体。
まず、全変数を同じ尺度に変換し、組み合わせ変数の数で割る。
この数値をMYRPM scaleに変換する。
SQshoot quality =((Spacing×2) + ((標準化paddingFT% + 標準化padding3P%) x 5)) / 7
Spacing2倍 + padding5倍のshoot percentageを、選手のcareer Spacing評価と75/25でblendし、1-100point scaleに変換したもの
Spacing = 3PA × (3P%× 2.25 - 0.535)
シュートの質の指標で、試行回数と精度の両方を考慮し、試行回数に若干の調整を加えたもの。 この場合、EFG%はそのシーズンのリーグ平均EFG%を表す。
CraftDPM
Defensive Crafted Plus Minus｜（（標準化DDARKO×2）＋標準化DLEBRON＋標準化DDRIP＋（標準化DBPM÷2）＋（標準化DLA3RAPM×2） / 6.5
31% DDARKO
31% D3RAPM
15% DLEBRON
15% DDRIP
7% DBPM
多くの異なるPlus Minus Metricsの集約。 まず、全ての変数を同じ尺度に変換し、組み合わせて変数の数で割る。 この数値をMYRPMスケールに変換する。
offense負荷
(assist - (0.38 * Box creation)) * 0.75） + FGA + FTA * 0.44 + Box creation + turnover
この計算式はBackpicks.comのBen Taylorによるもの。
Box Creation
チームメイトのために作ったOpen shot数の100あたりの推定値｜Ast0.1843+(Pts+TOV)0.0969-2.3021(3pt習熟度)+0.0582(Ast*(Pts+TOV)*3pt習熟度)-1.1942
この計算式はBackpicks.comのBen Taylorの記事から。
Passer Rating Playerのパスの質の推定値｜標準化負荷＋（標準化アスト対負荷比3）＋（標準化アスト対負荷比（position別）÷1.75）-（標準化TOV対負荷比2）＋（標準化creation対負荷比÷2）＋（標準化された身長÷5）
この数値を1-10scaleに変換。 これとPortabilityは、Backpicks.comのベン・テイラーが作成したものにInspireされたversion。
Portability
TS% + (標準化shoot能力 x 2.5) + (標準化craft DPM(position別) / 2) + (標準化Versatality / 3) + (標準化Passer rating x 1.5) - (標準化ロード x 0.25) - (標準化Box x 0.15)
16% scoring efficiency
40% shooting能力
8% defence能力
5% defence万能性
25% パス能力
6% 使用率（外れ値にはペナルティを課す）
この数値を1〜10のscaleに変換する。 この数値とPasser ratingは、Backpicks.comのベン・テイラーが作成したものにインスパイアされている。
shoot能力
(2/(1+EXP(-3PAper100))-1)*3FG%
shootの質と精度の両方を考慮した指標。
Spacing
(3PA * (3P% * 1.5)) - その seasonのリーグ平均EFG%
。
PTS_GAINED
teamのshoot選択と得点の効率性をリーグ平均と比較して評価する指標で、特に過去のdataに基づいてより効率的だと知られているshoot位置に焦点を当てる。 これは、rim、Midrange、3point lineの先などcourt上の様々なshoot zoneを分析し、これらのzoneにおけるteamのperformanceを、予想と比較して評価から得られます。
総得点は、リーグ平均に対する teamのshotの選択と得点を評価する微妙な指標。 この評価では特に、リーグ全体のshoot dataを分析した結果、rim付近、Midrange、3point lineを超えてのshootなど効率的と判断されたShoot locationに焦点を当てています。
PTS_SAVED
リーグ平均に対するteamの対戦相手のshoot選択と得点の効率性を評価する指標で、特に過去dataに基づいてより効率的である事が知られているshoot位置に焦点を当てる。 rim、Midrange、3point lineの先などcourt上の様々なshoot zoneを分析し、teamの対戦相手がこれらのzoneでどのようなperformanceをしているかを予想と比較して評価することで導き出される。
Basketball Reference
Effective Field Goal Percent｜(FG + 0.5 * 3P) / FGA｜3point shootの付加価値を考慮したshoot効率の指標
True Shooting Percent｜PTS÷（2＊TSA）｜3Pとfree throwを考慮したshoot効率の指標。
3point率
3 Point Attempt Rate - Playerのshoot試投の内3pointが占める割合
フリースロー率 - field goal1試投あたりのfree throw成功数。
Total Rebound Percent - Playerがfloorにいる間に獲得したreboundの割合
Assist Percent - Playerがfloorにいる間に assistしたteammateのfield goalの割合
STEAL率 - Playerがfloorにいる間、STEALで終わった相手のpossession数。
ブロック率
Block Percent - Playerがfloorにいる間、相手の2pointshootをblockした割合
Turnover Percent - Playerが100playあたり犯したturnoverの数
USage Percent｜100 * ((FGA + 0.44 * FTA + TOV) * (Tm MP / 5)) / (MP * (Tm FGA + 0.44 * Tm FTA + Tm TOV)) -｜ Playerがfloorにいる間に使ったplayの割合。
Win Shares- Playerが seasonに貢献した勝利数。
48分あたりのWin Shares - 48分あたりに Playerが貢献した勝利数。
BPM Box Plus Minus - 100possessionあたりリーグ平均を上回る得点数
VORP(Value over Replacement Player) - 平均的teamに換算し、82試合 seasonに按分したある選手が代替 levelの選手を上回って貢献した100TEAM possessionあたりの得点のBox score推定値。
NBAスタッツウェブサイト
RADpg Rim Attempts Defended per Game - Playerが1試合あたりにdefenceしたbasketから3ft以内のshoot数
DFGpct Defended Field Goal Percent - 相手Playerがdefending playerに対して3ft以内でshootを決めた割合
NDFGpct Non Defended Field Goal Percent - 相手 Playerが他の全Playerに対して3ft以内でshootを決めた割合。
FGDiffpct
Field Goal Percentage Difference (Field goal percentageの差) - 相手 Playerがリムでshootする割合と、他の Playerがshootする割合の差
DFL
Deflections - Playerが36分間に受けたディフレクトの数。
タッチ数
タッチ数 - Playerが1試合にボールに触れた回数。
BBall指数
レブロン
ボックス事前正規化ON-offを使用した運調整選手推定
コスティア・メドベドフスキー
DARKO
日次調整および回帰カルマン最適化予測 - 機械学習主導のbasketball選手Box score予測システム。 DARKOの中核はBox score予測systemですが、RPMやPIPMなどと同様の性質を持つplus minus予測の生成にも使用できます。
ライアン・デイビス
RAPM
正規化調整プラスマイナス
LARAPM
運調整済み正規化調整済みplus minus
LA3RAPM
運調整済み3年定期調整済みPlus minus
ナイロン計算 - クリシュナ・ナルス & パトリック・ミラー
汎用性評価
上記リンクの記事より - "...最初のステップは、攻撃的な選手と対応するpositionをマッチさせることである。 そのために、Basketball-ReferenceのPlay by Play Dataに基づくクリシュナ・ナルス（@Knarsu3）のポジション推定を使用した。 クリシュナ・ナルスの表はこちら。
次に、選手が各positionでガードに費やした時間の割合を計算し、各positionの割合を二乗した。 各選手の四角の合計が未加工の汎用性評価である。 合計に続いて、最も万能なdefenderと最も万能でないdefenderの間の距離を縮めるために、生ratingの平方根を取り（自然対数を取っても同様に機能する）、最大数が1になるようにdataを正規化した。"ratingが小さいほど、より万能なdefenderである。
そして、この数字を1-100のscaleに変換し、100を最も万能なdefender、0を最も万能でないdefenderとした。
Five thirty eight
RAPTOR
選手追跡（と）ON／OFFratingを使った）頑健なalgorithm
ガラスの掃除
AstUsg
Assist to Usage Percent｜AST% / USG%｜使用率に対するアシストの頻度。
統計学で変数標準化は、異なるtypeの変数間のscoreを同じ尺度に置き比較できます。
変数の平均と標準偏差を計算。
変数の各観測値について、平均を引き、標準偏差で割る。
このプロセスは、特定の観測値が平均より上または下にある標準偏差の数を表す標準スコア。
例 標準化値 2 は、観測値が平均より2標準偏差上にある事を示す。
NBAの試合では、自分ではどうしようもない部分もある。 例えば、対戦相手のshootがhitすれば、克服するのは不可能に近い。 しかし、 teamが影響力を行使できる領域の1つは、shoot selectionである。 3 point percentageのような統計が安定するのに約250回の試行が必要なのは興味深い。 対照的に、 teamや対戦相手のshootの種類は、わずか12分のゲームプレイで安定します。 この認識から、私たちはshot profileがチームのperformanceに与える影響を定量化することにしました。 例えば、シカゴ・ブルズが事実上offenseで0.75点を失い、さらに相手に1.75点を許している場合、彼らは毎試合、自分と相手のshot profileだけで2.5点差から始めることになる。 これは実質的に、堅実なrotation Playerの48分を、リーグ最悪の Playerの48分に置き換えるのと同じである。
以下がその概要である：
効率的なゾーン： リムに近い位置からのshotとスリーpoint、特にCorner threeは、より効率的とみなされる。 NBAのshot location dataは、teamがどこでshotを打ち、どの程度成功しているかを理解するのに役立ちます。
獲得得点の計算： これは、各ゾーンにおけるチームのshoot数と、そのシュートによる得点を分析するもの。 その結果を、同じshot分布やリーグ平均のshot分布から平均的な teamが獲得する得点と比較します。 平均を上回れば、shootやshotの選択が効率的であった事を示し（「獲得点数」）、逆に下回れば、Chanceを逃した事を示す（「喪失点数」）。
総得点： 全zoneでの得失点を集計で、このStatisticは teamのoffense効率を1つの数字で評価します。 Plusの数値は優れた効率性を示し、慎重なshot選択と得点を反映します。 逆にマイナスの場合は、非効率であり、戦略的改善の余地がある事を示します。コート上にいるときとコート外にいるときの正味の得点差を計算することによって、プレーヤーの全体的なオフェンスへの影響を測定する指標
「総得点」は、フィールドゴール率や1試合あたりの得点といった従来の指標を超え、得点効率におけるショット選択の戦略的重要性を強調します。 teamのoffense戦略に対するこの深い洞察は、defenceの鏡となる指標である「Total Points Saved」を補完する。 「Total Points Saved」は、相手のシュート位置とゾーン内での有効性を分析することで、defence効率を評価する。 defenceの影響力はdefenderの能力によって大きく異なるため、効率性の修正は非常に重要である。 例えば、デビン・ブッカーやケビン・デュラントのようなsharp shooterが放った10本のMiddle rangeのジャンパーは、ベン・シモンズやスペンサー・ディンウィディの同じトライとは意味合いが異なる。 同様に、ジョナサン・アイザックのようなdefenderが近くにいるときにリムでのショットを許すことは、ケリー・オリニクがdefenceの主役である場合とは異なる脅威レベルをもたらす。
総得点（TPG）は、です。
TPGは、得点、アシスト、ターンオーバー、オフェンスリバウンド、ファストブレイクポイントにつながるディフェンスリバウンドを考慮します。 選手のオールラウンドなオフェンスインパクトを評価するのに役立つ。
このデータによると、ジェームス・ハーデンはそのエリート得点力とプレーメイキング能力により、ここ数シーズン常にTPGでリーグトップの一角を占めている。
ルカ・ドンチッチも、その見事なオールラウンドオフェンススキルと使用率の高さから、年齢相応のTPGで非常に上位にランクインしている。
ジャンニス・アンテトクンポやニコラ・ヨキッチのようなプレーヤーは、効率的な得点力とチームメイトにチャンスを作る能力によって上位にランクインしている。
P.J.タッカーやダニー・グリーンのようなロールプレーヤーは、プレーメイキングや得点の仕事をそれほどこなさないため、一般的にTPGは低くなる。
TPGは、プレーヤーのオフェンスにおける総合的な価値や、チームの得点に与える影響を評価する際に、基本的なボックススコアのスタッツを超えた、さらなる文脈を提供するのに役立つ。
データによると、スーパースターのスコアラーとファシリテーターはTPGでリーグをリードする傾向がある一方、3&DのロールプレーヤーはTPGの数字が控えめであることが多い。
TPGはまだ比較的新しい指標だが、PPG、APG、使用率などのような伝統的なスタッツと一緒に使えば、有用な洞察を与えてくれる。