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The coach efficiency in the NBA 1993-2014: Have been fair the NBA coach of the year award?

Julio del Corral (Universidad de Castilla-La Mancha, @jdelcorraltm)

Andrés Maroto (Universidad Autónoma de Madrid, @jazzandmar)


One of the most successful leagues around the world has just started this week: the NBA. An interesting question is how efficient the coaches have been in the NBA so far. Year after year, the NBA has the best basketball players of the world playing in the league. This fact and the huge professionalism of sports in the USA result in NBA teams having oversized budgets. However, displaying a roster with exceptional players or a big budget is not always a guarantee of success. There are other key variables, such as managing egos within a team, the psychology and motivation, the adaptation to changes and conjuncture problems as injuries, long travels…, which might explain why some teams tend to win more than others in the NBA . Thus, the head coach is an essential factor for the teams to win a Championship or to reach the play-offs, in the case of teams predicted to have worse results.  . Following this reasoning, the efficiency, or how efficiently a main coach manages his resources, is important when analyzing basketball and more precisely the NBA league.

We calculate the efficiency as the inverse of the probability of getting more victories than the number of victories obtained from betting odds. From a more detailed explanation of the methodology, please read this post.

In the following chart we summarize the efficiency of the present main coach from the season 1993/1994. The results show that the best coach during these past seasons would be Steve Clifford. He got the second highest number of wins in a single season in the Charlotte Bobcats history (Hornets at the present), reaching the play offs and being sweept only by the defending champion Miami Heat. Jeff Hornacek and David Joerger would follow him in the list. The ex-All Star player won the NBA Coach of the Month award in December 2013 and improved by 23 victories upon the previous season’s record, leading Phoenix Suns to a 48-34 record in his first season as the main coach. David Joerger, who previously won five times the D-League Champioship, led Memphis Grizzlies to a 50-32 record in his first season as the main coach. A remarkable result is the 0.65 obtained in 18 seasons by Gregg Popovich, all of them in San Antonio Spurs. It is obvious that the higher the number of seasons the more difficult to obtain efficiencies close to one. This result was already highlighted in an article in fivethirtyeight.
Coach
Team
Efficiency
Victories
Matches
Seasons
Mike Budenholzer
Atlanta Hawks
0.52
38
82
1
Brad Stevens
Boston Celtics
0.10
25
82
1
Lionel Hollins
Brooklyn Nets
0.67
214
415
7
Steve Clifford
Charlotte Hornets
0.99
43
82
1
Tom Thibodeau
Chicago Bulls
0.81
205
312
4
David Blatt
Cleveland Cavaliers
–
–
–
–
Rick Carlisle
Dallas Mavericks
0.67
569
968
12
Brian Shaw
Denver Nuggets
0.26
36
82
1
Stan Van Gundy
Detroit Pistons
0.58
371
579
8
Steve Kerr
Golden State Warriors
–
–
–
–
Kevin McHale
Houston Rockets
0.66
172
324
5
Frank Vogel
Indiana Pacers
0.72
167
267
4
Doc Rivers
Los Angeles Clippers
0.55
644
1142
15
Byron Scott
Los Angeles Lakers
0.46
416
937
13
David Joerger
Memphis Grizzlies
0.89
50
82
1
Erik Spoelstra
Miami Heat
0.60
314
476
6
Jason Kidd
Milwaukee Bucks
0.69
44
82
1
Flip Saunders
Minnesota Timberwolves
0.61
638
1164
16
Monty Williams
New Orleans Pelicans
0.48
128
312
4
Derek Fisher
New York Knicks
–
–
–
–
Scott Brooks
Oklahoma City Thunder
0.72
293
463
6
Jacque Vaughn
Orlando Magic
0.10
43
164
2
Brett Brown
Philadelphia 76ers
0.42
19
82
1
Jeff Hornacek
Phoenix Suns
0.96
48
82
1
Terry Stotts
Portland Trail Blazers
0.55
202
447
6
Michael Malone
Sacramento Kings
0.21
28
82
1
Greg Popovich
San Antonio Spurs
0.65
967
1410
18
Dwane Casey
Toronto Raptors
0.51
158
352
5
Quin Snyder
Utah Jazz
–
–
–
–
Randy Wittman
Washington Wizards
0.39
191
520
8
Will they be able to repeat these successes in a second season? Will Greg Popovich, who was awarded with the NBA Coach of the Year last season, receive the award again? Will Steve Kerr or Derek Fisher success as they did as players? Will David Blatt lead the renewed Cavs to the Championship after winning brilliantly the Euroleague last season? We must wait for answering these and other interesting questions.  

In a recent post it was evaluated the efficiency of the coaches in the 2013-2014 regular season; and by doing so, we have analyzed the accuracy of the “NBA coach of the year” award. According to our analysis the best coach was Steve Clifford from Charlotte Bobcats, 43 victories out of 82; however he was only classified as fourth. On the other hand, Gregg Popovich, San Antonio Spurs’ coach, was awarded with the NBA coach of the year. San Antonio Spurs was the first team classified in the regular season with 62 victories and eventually won the NBA. Hence, the easiest explanation for these results is that in the NBA coach of the year award there is a bias towards conceding the prize to coaches from good teams such as San Antonio Spurs rather than from others of a lower level as Charlotte Bobcats. Still, there is a consensus among the economists about what means to be the most efficient coach: being the coach that has got the most out of the resources. In this way, betting odds provide information about which is more meritorious, whether obtaining 62 victories with the Spurs or obtaining 43 victories with the Bobcats.  In this case, betting odds said that it is  slightly more meritorious to obtain 43 victories with the Bobcats. We use the efficiency of each coach in each season to estimate the following probit models.

Model 1 estimates a probit model where the dependent variable takes the value of one if the coach has been awarded the NBA coach of the year award in that season and zero otherwise. The independent variables are the ratio between the number of victories in the season and the number of matches coached in that season; and the difference between the efficiency of the most efficient coach of the year according to our estimations and the efficiency of that coach. The complete list of efficiencies can be viewed here.

If the award was conceded without bias the ratio between the number of victories and the number of matches would have to be non-significant; however it is significant at any confidence level. Thus, it can be said that in the NBA coach of the year award there is a statistical bias towards the coaches from the best teams.
To build upon this analysis it is estimated Model 3 in which the dependent variable takes the value of one if the coach has been the most efficient according to our methodology. However, some variation in the difTE variable has to be included in order to be able to estimate this model. The results show that the coefficient of percentage of victories is non-significant and even negative. Model 3 was estimated in order to control that the variation included in difTE does not change the results significantly.

It is also worthy to indicate that we have constructed a dummy variable for ex ante famous coaches but this variable was found to be non-significant. Therefore, in the NBA coach of the year award there is a bias towards conceding the award to coaches from the best teams. Nevertheless, this bias should be avoided as far as this award is really prestigious and it should be conceded according to the merit of the contestants.
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Sobre del debate del seleccionador de baloncesto: Eficiencia entrenadores ACB 2008-2014

Julio del Corral (Universidad de Castilla-La Mancha, @jdelcorraltm)

Andrés Maroto (Universidad Autónoma de Madrid, @jazzandmar)

El pasado miércoles 10 de septiembre la selección española masculina de baloncesto caía eliminada por Francia en los cuartos de final del Mundial que se celebraba en nuestro país. Un equipo formado por varios jugadores de la NBA (los Gasol, Ibaka, Ricky, Calderón…) – alguno de ellos habituales de los mejores quintetos al final de la temporada, ganadores de anillos de campeón, entre los mejor pagados de la mejor liga de baloncesto del mundo… – y algunas de las grandes estrellas del baloncesto FIBA (Navarro, Rudy, Chacho, Lull…) se quedaba fuera de la lucha por las medallas (y de la soñada y buscada desde la organización final frente a los Estados Unidos) después de caer con todo merecimiento y ser sobrepasada táctica y físicamente por una selección francesa en la que faltaban nombres como Parker, Noah, De Colo, Ajinça… ¿Decepción, desilusión, fracaso…? Que cada aficionado ponga aquí el calificativo que crea más adecuado para describir sus sensaciones en ese momento.
Pero la verdad es que desde el momento en que los árbitros pitaron el final del partido, tanto en la grada del Palacio de Deportes de la Comunidad de Madrid (nos negamos a llamarlo Barclayscard Arena por el momento) como en la prensa especializada, las miradas y críticas se fijaron rápidamente en el banquillo ocupado por Juan Antonio Orenga, un entrenador que, opiniones subjetivas al margen, no tenía experiencia alguna como entrenador en la élite cuando se le encargó entrenar a esta generación dorada. Pocos días después el propio Orenga presentaba su dimisión y ahora se abre un nuevo ciclo donde la pregunta principal es quién debe hacerse cargo del banquillo de esta selección de cara al Eurobasket del próximo año y, fundamentalmente, los Juegos Olímpicos de Río 2016.
Parece ser que la cordura empieza a actuar en el baloncesto español y la norma que actualmente impera de que un entrenador ACB no pueda ser a la vez seleccionador español (cuando sí que puede serlo un entrenador de cualquier otra liga FIBA…) podría ser cambiada. Este hecho hace que el abanico de posibles candidatos se extienda y que muchos nombres que están en la mente de muchos aficionados al baloncesto entren en la quiniela de futuribles. Con esta nota queremos participar en este debate y dar algunos datos de base científica sobre quien podría ser el mejor entrenador para la selección masculina de baloncesto a corto plazo. ¿Quién ha sido el mejor entrenador ACB de los últimos años? La pregunta seguro que no es fácil de responder y muchos usarán su percepción o ideas subjetivas para ello. Sin embargo, pueden usarse medios objetivos para responder a esta pregunta, así como para establecer un ranking de entrenadores. Una opción para ello es comparar los resultados obtenidos y los resultados esperados para un equipo a partir de las cuotas de apuestas deportivas (ya presentamos un análisis de este tipo para el mejor entrenador ACB de la temporada 2013/14). A partir de las cuotas de apuestas para un determinado partido se puede obtener la probabilidad de que suceda cualquiera de los dos resultados (i.e., victoria del equipo local o victoria del equipo visitante) y a partir de las cuotas de todos los partidos de una temporada se puede calcular la probabilidad de obtener cada uno de los posibles número de victorias. Posteriormente, para obtener una medida objetiva de la actuación de los entrenadores puede calcularse la probabilidad de haber obtenido más victorias que las realmente obtenidas. Y para calcular una medida objetiva del rendimiento del equipo lo único que hay que hacer es calcular el inverso de esa probabilidad, dando una eficiencia relativa o rendimiento en una escala entre 0 y 1 (o 0 y 100%)
La siguiente tabla muestra los mejores entrenadores ACB en las últimas seis temporadas con la metodología anteriormente descrita (una vez que se han quitado aquellos entrenadores que únicamente han entrenado una temporada, como Pesic, Tabak, Scariolo, Repesa o Imbroda).
Media
Ranking
2008-2009
2009-2010
2010-2011 
2011-2012 
2012-2013
2013-2014
José Luis Abos
0.81
1
0.87
0.84
0.98
0.55
Alejandro Martínez
0.75
2
0.98
0.52
Velimir Perasovic
0.75
3
0.52
0.73
1.00
Salva Maldonado
0.72
4
0.93
0.33
0.98
0.75
0.80
0.54
Pedro Martínez
0.72
5
0.62
0.56
0.94
0.39
0.93
0.88
Ettore Messina
0.72
6
0.67
0.76
Dusko Ivanovic
0.69
7
0.99
0.96
0.43
0.58
0.50
Joan Plaza
0.67
8
0.65
0.83
0.50
0.56
0.79
Chus Mateo
0.67
9
0.76
0.57
Pablo Laso
0.64
10
0.46
0.53
0.33
0.57
0.98
0.96
Sito Alonso
0.62
11
0.95
0.29
0.95
0.07
0.84
Neven Spahija
0.62
12
0.30
0.94
Fotis Katsikaris
0.61
13
0.45
0.95
0.83
0.45
0.38
Xavi Pascual
0.60
14
0.88
0.93
0.42
0.71
0.16
0.53
Luis Guil
0.54
15
0.76
0.32
Moncho Fernández
0.54
16
0.15
0.69
0.95
0.35
Aito García Reneses
0.53
17
0.88
0.28
0.18
0.36
0.94
Porfirio Fisac
0.51
18
0.59
0.87
0.32
0.27
Luis Casimiro
0.50
19
0.20
0.92
0.62
0.25
0.53
Txus Vidorreta
0.48
20
0.53
0.05
0.52
0.94
0.36
0.50
Jaume Ponsarnau
0.48
21
0.69
0.63
0.31
0.76
0.01
Oscar Quintana
0.47
22
0.71
0.10
0.62
0.64
0.28
Roberto González
0.47
23
0.14
0.80
Trifón Poch
0.41
24
0.44
0.71
0.06
0.08
0.75
Pepu Hernández
0.26
25
0.25
0.28
Manolo Hussein
0.25
26
0.35
0.14
Curro Segura
0.20
27
0.20
0.20
Ricard Casas
0.10
28
0.10
0.10
Como puede verse en la tabla anterior, la lista la encabezan dos entrenadores que pueden ser desconocidos para el público en general pero no así para los que seguimos el baloncesto español regularmente, ya que han hecho un trabajo extraordinario en los últimos años con sus respectivos equipos. Son Jose Luis Abós (entrenador del Cai Zaragoza) y Alejandro Martínez (C.B. Canarias). En este ranking también aparecen nombres que sí aparecen en varias de las quinielas si se opta por un entrenador nacional, tales como Salva Maldonado (actualmente en el Joventut), Pedro Martínez (hasta el año pasado en Gran Canaria, actualmente en Manresa), Joan Plaza (Unicaja), Chus Mateo (ayudante de Laso en el Real Madrid) o Sito Alonso (Bilbao Basket y segundo de Orenga en el pasado Mundial). Si, por el contrario, la FEB optara por un entrenador extranjero pero que conozca el baloncesto y los jugadores españoles, aparecerían en esta lista nombres como Perasovic (mejor entrenador según esta metodología de la temporada anterior con el Valencia), Ivanovic (actual entrenador de Bosnia) o incluso dos nombres que el año que viene estarán como asistentes en la NBA como Messina o Spahija.
Esperamos que escoja a quién escoja la FEB para dirigir esta pléyade de estrellas tenga el tino suficiente para ver en los Juegos Olímpico de Río en 2016 otra final Estados Unidos-España como en las dos ediciones anteriores de Juegos Olímpicos.
Si les ha gustado este breve artículo en este enlace encontrarán un trabajo académico (en inglés) que tenemos en revisión analizando la eficiencia de los entrenadores en la ACB entre el 2006 y 2012.
Por último, los interesados pueden leer artículos parecidos sobre la liga BBVA y sobre la NBA.
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Es efectiva la protección al capital humano: el caso del fútbol vasco.

Coautor: Jonatan Calero

Esta semana nos acaba de llegar la versión del trabajo fin de grado de Jonatan Calero en ADE en la revista Sport, Business and Management: An International Journal. Aquíel enlace para descargar el artículo


¿Han advertido la numerosa aportación de futbolistas que el País Vasco realiza y ha realizado a la Primera División del fútbol español sin ser unas de las regiones más pobladas? ¿Y a la selección? Sin mucho esfuerzo salen los nombres de muchos jugadores vascos que han jugado en la selección como por ejemplo Julen Guerrero, Zubizarreta o Andoni Goikoetxea. Ahora intenten hacer memoria y digan el nombre de algún jugador de Castilla-La Mancha que haya jugado en la selección. A que no es tan fácil…, pues bien ambas comunidades tienen una población similar.  ¿A qué puede deberse esta diferencia? En esta entrada se analiza el efecto que tiene la protección a los futbolistas vascos por parte de sus dos clubes más importantes: Athletic Club de Bilbao y Real Sociedad para la existencia de más jugadores procedentes del País Vasco tanto en 1ª División como en la selección absoluta. Los clubes vascos consideran como jugadores vascos a aquellos nacidos en Euskal Herria, que comprende el País Vasco, el País Vasco francés y la Comunidad Foral de Navarra. También pueden jugar aquellos jugadores que tengan antecedentes vascos y los que se han criado en el País Vasco. Es por ello por lo que se analizan los casos del País Vasco y la Comunidad Foral de Navarra.

A continuación se muestran dos gráficos que muestran la ratio jugadores en 1ª/población y jugadores selección/población desde 1985 hasta la actualidad y que corrobora la pregunta anterior.
Fuente: Elaboración propia

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de bdfutbol
Se observa que en ambos gráficos tanto el País Vasco como la Comunidad Foral de Navarra, son las regiones que lideran ambos rankings con una considerable ventaja con respecto a las comunidades autónomas españolas más pobladas. Si se fijan podrán observar que en los primeros lugares también aparece en tercer lugar y en ambos rankings el Principado de Asturias. ¿A qué se debe esta elevada posición en el ranking del Principado de Asturias? Esto se debe fundamentalmente a que el Principado de Asturias llevó a cabo una política de jugar con jugadores de cantera similar a la política vasca, lo que le ha permitido encaramarse a las primeras posiciones de ambos análisis. ¿Y qué decir del País Vasco? Que esta comunidad es muy productiva y que la protección a la que somete a sus jugadores queda reflejada en estos resultados positivos. Por otro lado las regiones más pobladas de España (Andalucía, Comunidad de Madrid, Cataluña y la Comunidad Valenciana) aparecen en posiciones muy rezagadas con una ratio muy inferior a aquellas que lideran el ranking. Destaca sobre todo el caso de Cataluña, que se encuentra entre las tres últimas regiones, es decir que a pesar de su población es una comunidad muy poco productiva. Por el contrario, también aparecen en posiciones elevadas Cantabria y el Principado de Asturias, es decir que las comunidades más productivas son las comunidades del norte.
Pero esto no es todo, ¿se han fijado en que esta elevada aportación de jugadores no se produce únicamente en Primera División? Pues si no se han fijado a continuación se muestra un gráfico con la aportación de jugadores por regiones a la selección nacional sub-19, sub-20, sub-21 y absoluta.
                                        Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de bdfutbol.

En los gráficos se distingue al País Vasco y Navarra y adicionalmente se incluye a Cataluña como contrapunto por ser la región de España que más jugadores aporta a la selección sub-19, pero que luego tiene una tendencia muy decreciente.
Analizando los gráficos desde la selección sub-19 hasta la selección absoluta en ese orden, se observa como el porcentaje de jugadores navarros y vascos va aumentando conforme la edad de los jugadores que participan en las selecciones es mayor. Por lo que se puede obtener como primera conclusión el aumento de calidad de los jugadores vascos y navarros. El salto más importante, es el que se produce en el paso de la selección sub-20 a la selección sub-21, donde el aumento es muy cercano al 3%. Este aumento se debe a que la mayor parte de jugadores que disputan partidos con la selección sub-21 son jugadores que comienzan a afianzarse en Primera División, por lo que la mayor aparición de jugadores vascos podría explicarse por las mayores oportunidades que los equipos vascos le brindan a los jugadores de su cantera, pues en estos equipos es muy común la titularidad de jugadores muy jóvenes, convirtiéndose de esta forma en un gran atractivo para una selección inferior, ya que siempre será más llamativo un jugador que con 21 años comience a destacar en Primera División que otro que lo haga en una categoría inferior.
Por último, el porcentaje vuelve de nuevo a crecer en la representación de la selección absoluta, lo que confirma el efecto evolución positivo en jugadores vascos. Uno de los principales motivos que dan lugar a este efecto, se debe a que los jugadores del País Vasco tienen más posibilidades de destaparse como buenos jugadores que otros de cualquier otra comunidad, ya que como los clubes del País Vasco tienen un mercado tan reducido, ofrecen un mayor número de oportunidades a sus jugadores regionales.
Por tanto, si los catalanes quieren ver triunfar a sus jugadores antes que ver triunfar al Barça lo que debe hacer el Barça es vender a Messi y poner a Deulofeu, y lo mismo puede ocurrir con otras profesiones donde se pueda proteger al capital público en un entorno competitivo.
Este post es una versión resumida del trabajo fin de grado en ADE de Jonatan que se puede descargar aquí: 
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Análisis de los efectos del cambio de la línea de triple de 6,25 m. a 6,75 m. en la ACB

Coautor: David del Hoyo

En el tercer partido de la final de la ACB de la temporada 2013-2014 el FC Barcelona batió el récord de triples en Playoff final. Este hecho sorprende aún más si se conoce que la línea de triple en el baloncesto FIBA fue retrasada de 6,25 m. a 6,75m. a comienzos de la temporada 2010-2011. Recientemente David del Hoyo acaba de leer su Trabajo Fin de Grado en ADE analizando  precisamente los cambios estadísticos que se produjeron en la ACB entre las dos últimas temporadas con la línea del triple a 6,25 (2008-2009 y 2009-2010) y las dos primeras con la línea a 6,75 m (2010-2011).
Dos eran los objetivos de este cambio en la regla. El primero y más importante era que la puntuación se incrementase con la premisa que puntuaciones más altas atraen a más espectadores. Esto parece contraintuitivo, pero con la línea a 6,75 m. las ayudas en defensa son más largas y resultan menos efectivas y por tanto los ataques encontrarán más espacios en las defensas rivales. El segundo era limitar la existencia de “especialistas” o “triplistas”, es decir, elevar en cierto nivel la dificultad de encestar un triple.
A continuación se muestran los principales resultados del trabajo a nivel de equipo.
6,25 m.
6,75 m.
Diferencia
Tiros de 3 puntos intentados por partido
22,5
21,2
-1,3
% de tiros de 3 sobre tiros de campo
40,80%
40,55%
-0,25
% de acierto en el tiro de 2 puntos
52,0%
49,8%
-2,2
% de acierto en el tiro de 3 puntos
36,1%
34,2%
-1,9
Anotación por partido de un equipo
77,3
73,6
-3,6
Como puede verse el alejamiento de la línea de triple no cambia prácticamente el modo de jugar de los equipos en el sentido que el número de tiros de 3 puntos es muy similar y si se compara el porcentaje de tiros de 3 respecto a los tiros de cambio el porcentaje es prácticamente el mismo. En lo que si tiene influencia es en el porcentaje de acierto de 3, como es de esperar el porcentaje de acierto disminuye, en concreto en un 2%. Sin embargo, en las dos primeras temporadas con la línea de triple a 6,75 también disminuye el porcentaje de acierto en tiros de 2. De esto se deriva la disminución de la anotación promedio de los equipos, por lo que parece que el alejamiento de la línea de triple no consiguió su primer y principal objetivo que era hacer el baloncesto más atractivo vía mayores anotaciones.
Para analizar si el alejamiento de la línea de tres puntos limitó el tiro de tiros de tres puntos a determinados jugadores se han creado 8 categorías de jugadores en función de su rol en el equipo, desde base creador de juego hasta pívot-center. En la siguiente tabla se muestra los tiros de 3 puntos por minuto y posición.
Tiros de 3 por minuto
Tipo de Jugador
6,25 m.
6,75 m.
Variación
Base creador de juego
0,105
0,108
3,2%
Base anotador
0,160
0,142
-11,3%
Escolta anotador
0,161
0,148
-8,2%
Alero tirador
0,133
0,140
5,8%
Alero defensor
0,090
0,095
5,4%
Ala pívot fajador
0,060
0,036
-40,7%
Pívot tirador
0,131
0,114
-12,8%
Pívot (5)
0,034
0,024
-29,4%
Los resultados muestran que efectivamente para determinados grupos de jugadores el número de tiros de tres intentados por minuto disminuyó considerablemente. Por ejemplo para el ala pívot fajador disminuyó en un 41% y para el pívot-center disminuyó cerca de un 30%. ¿Y respecto a los porcentajes de acierto por puesto qué?
% acierto tiros de 3
% acierto tiros de 2
Tipo de Jugador
6,25 m.
6,75 m.
% variación
6,25 m.
6,75 m.
% variación
Base creador de juego
33%
25%
-22,9%
44%
43%
-2,9%
Base anotador
36%
34%
-6,8%
47%
47%
0,4%
Escolta anotador
37%
33%
-12,0%
48%
46%
-5,5%
Alero tirador
36%
34%
-5,5%
51%
46%
-10,1%
Alero defensor
30%
29%
-2,6%
44%
37%
-15,7%
Ala pívot fajador
29%
23%
-19,7%
49%
53%
7,2%
Pívot tirador
35%
32%
-10,4%
51%
47%
-7,3%
Pívot (5)
26%
19%
-27,6%
53%
53%
0,3%
Como puede verse en esta tabla los jugadores que más han visto disminuir su porcentaje de tiro de tres son los no especialistas en el tiro, es decir, base creador de juego, ala pívot fajador y pívot. Por tanto, sí parece que el alejamiento de la línea de tres ha tenido el efecto deseado en este sentido.
Como conclusión los resultados indican que los equipos juegan con el mismo estilo de juego en lo que se refiere a tiros de 2/tiros de 3, es verdad que ha caído el porcentaje de acierto en tiros de tres pero también en tiros de dos puntos. Así que el alejamiento de la línea no ha conseguido anotaciones mayores, para esto sería importante ensanchar algo el campo, pues ahora hay muy poca distancia entre la línea lateral del campo y la línea de tres puntos. Además serviría para dificultar las defensas lo que tendría como consecuencia un baloncesto más atractivo.

Nota: Para ver el documento completo del trabajo fin de grado pinchar aquí. Se pueden ver resultados adicionales por equipo así como otras variables como faltas cometidas o valoración de los jugadores.  
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Análisis del entrenador del año en la ACB

Coautor: Andrés Maroto

El 23 de mayo se dio a conocer que el título de entrenador del año otorgado anualmente por la Asociación Española de Entrenadores de Baloncesto iba para Pablo Laso en la temporada 2013/2014, entrenador del Real Madrid. Se da la circunstancia que el Real Madrid va a ser el campeón de la ACB en su fase regular. Es bien conocido que en este tipo de premios se acostumbra en exceso a premiar a entrenadores de los equipos que más victorias obtienen y ganan más partidos, como puede verse en el listado de entrenadores del año en la NBA. Lo mismo ocurre en otros deportes como se observa en el listado del World Soccer entrenador del año. Estos premios sin embargo no deberían otorgarse al entrenador del equipo campeón sino al entrenador que más partido haya sacado de los recursos a su disposición, tanto en términos de plantilla como de presupuesto.
La pregunta que surge en la ACB de esta temporada es ¿qué tiene más mérito para un entrenador? Ganar 31 partidos de 33 con el Real Madrid o ganar 30 partidos de 33 con el Valencia Basket. O bajando aún más en la clasificación final de la fase regular, nos preguntamos si es más meritorio que un entrenador como Aito G. Reneses consiga clasificar para los play off a un Cajasol lleno de jóvenes promesas o que entrenadores como Pedro Martínez o Jose L. Abós hayan vuelto a clasificar a sus equipos para los play off a pesar de tener que renovar su plantilla como casi todas las temporadas. La pregunta seguro que no es fácil de responder y muchos usaran su percepción o ideas subjetivas para ello. Sin embargo, pueden usarse medios objetivos para responder a esta pregunta, así como para establecer un ranking de los entrenadores en una temporada. Una opción para ello es comparar los resultados obtenidos y los resultados esperados para un equipo a partir de las cuotas de apuestas deportivas. A partir de las cuotas de apuestas para un determinado partido se puede obtener la probabilidad de que suceda cualquiera de los dos resultados posibles (i.e., victoria del equipo local o victoria del equipo visitante) y a partir de las cuotas de todos los partidos de una temporada se puede calcular la probabilidad de obtener cada uno de los posibles número de victorias.
A continuación se muestran las funciones de densidad para el Real Madrid y el Valencia Basket con una línea vertical que indica el número de victorias una vez disputadas 33 jornadas que es cuando se ha fallado el premio al mejor entrenador del año.
A pesar de contar con tres de los cinco miembros del quinteto ideal de esta temporada (Sergio Rodriguez, Mirotic y Rudy Fernandez), como puede verse obtener 31 victorias por el Real Madrid de Pablo Laso aún tiene mucho mérito pues lo más probable era que hubiese obtenido menos. Sin embargo puede verse como tiene aún más mérito obtener 30 victorias con el Valencia Basket pues a priori era casi imposible obtener tal número de victorias.
Para obtener una medida objetiva de la actuación de los entrenadores puede calcularse la probabilidad de haber obtenido más victorias que las realmente obtenidas, por ejemplo para el Real Madrid la probabilidad de obtener 32 victorias era 0.035 y de 33 0.006. Así la probabilidad de obtener más victorias que las obtenidas era 0.041. Entonces para calcular una medida objetiva del rendimiento del equipo lo único que hay que hacer es calcular el inverso de ese 0.041 y su inverso da un rendimiento de 0.959 en una escala entre 0 y 1.
La siguiente tabla muestra el rendimiento de los equipos con la metodología descrita anteriormente en las primeras 33 jornadas de esta presente campaña.
Equipo
Entrenador
Eficiencia
Victorias
Valencia Basket
Velimir Perasovic
0.9997
30
Real Madrid
Pablo Laso
0.9585
31
Cajasol
Aito G. Reneses
0.9364
18
Herbalife Gran Canaria
Pedro Martinez
0.8797
21
Lagun Aro
Sito Alonso
0.8420
15
Unicaja Málaga
Joan Plaza
0.7874
23
Cai Zaragoza
José Luis Abós
0.5499
18
Joventut Badalona
Salva Maldonado
0.5406
15
F.C. Barcelona
Xavi Pascual
0.5268
26
CB Canarias
Alejandro Martínez
0.5215
13
Tuenti Movil Estudiantes
Txus Vidorreta
0.4956
12
Fuenlabrada
Chus Mateo/ Luis Casimiro
0.4494
12
Leche Rio Monbus
Moncho Fernández
0.3516
12
UCAM Murcia
Oscar Quintana/  Marcelo Nicola
0.3266
11
Laboral Kutxa
Sergio Scariolo
0.2299
18
La Bruixa d’Or Manresa
Borja Comenge/ Pere Romero
0.1492
7
C.B. Valladolid
Ricard Casas
0.1033
3
Bilbao Basket
Rafa Pueyo
0.0491
12

Como puede verse en la tabla anterior el mejor entrenador del año, en función de la eficiencia a la hora de optimizar sus recursos, debería ser Velimir Perasovic que, además de meter al Valencia Basket en la Euroliga el próximo año al ganar la Eurocup, ha llevado al equipo taronja a su máximo histórico de victorias (30). A continuación vendrían Pablo Laso y Aito G. Reneses. El primero, a pesar de contar con la segunda plantilla más cara de la ACB (sólo por detrás del Barcelona), ha llevado al record de victorias consecutivas a su equipo. Mientras que Aito ha conseguido clasificar al Cajasol para los play off a pesar de contar con la plantilla más joven de toda la competición. Aparecen también en los puestos de arriba entrenadores como Pedro Martínez o Joan Plaza, pero también algunos como Salva Maldonado o Sito Alonso, cuyos equipos ni siquiera se encuentran entre los ocho primeros clasificados. En la situación contraria se observa que los entrenadores menos eficientes no han sido sólo los de los equipos descendidos – Manresa y Valladolid – sino también dos de las sorpresas negativas de esta temporada: el Bilbao Basket de Rafa Pueyo (aunque la situación extradeportiva habría que tenerla en cuenta a la hora de analizar estos resultados) y el Laboral Kutxa de Sergio Scariolo. Ambas plantillas estaban en un principio confeccionadas para lograr muchas más victorias de las que finalmente han logrado.
Si les ha gustado este breve artículo en este enlaceencontrarán un trabajo académico (en inglés) que tenemos en revisión analizando la eficiencia de los entrenadores en la ACB entre el 2006 y 2012.
Por último, los interesados pueden leer artículos parecidos sobre la liga BBVA y sobre la NBA.
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Analysis of the NBA coach of the year award

On april 22nd Greg Popovich was named as NBA coach of the year, San Antonio Spurs’ head coach. San Antonio Spurs has been the team with the highest number of victories in the NBA season. It is well known that this kind of prizes used to reward the head coach of one of the strongest teams as it can be seen in either in the list of NBA coach of the year or in the list of  World Soccer coach of the year. However, this kind of prizes should not be to one of the head coach of the best teams but to coach that has obtained the most given its rooster.

A few days ago it was published a post in this blog analyzing the differences between a coach rank published by the ESPN and the ranking derived using a methodology derived by me. In such a post there were already played 74 matches, while in the next table it is shown the results once the season was completed.
 The most important result comparing both rankings is that Steve Clifford appeared in the very first position in the odds efficiency ranking whereas it was named the fourth best coach by the NBA. The results from odds efficiency suggest that it was more difficult to obtain 43 victories with the Charlotte Bobcats than to obtain both 62 victories with San Antonio Spurs and 48 victories with Phoenix Suns. In the “popularity” contest which is the NBA coach of the year Steve Clifford only got 127 points while Popovich got 380 and Hornacek 339 points.
Hence, the distance seems too big. A plausible explanation is that Clifford neither coach a big team nor was pro player as Hornacek. It is obvious that these prizes should only analyze the performance of the coach within the last year. The methodology developed by me is far from perfect but at minimum it provides an objective ranking that seems quite sensible. Therefore, I suggest that in these prizes the votations will be replaced by an objective measurement such as the proposed by me.
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Análisis del entrenador del año en la NBA

El martes 22 de abril se dio a conocer que el título de entrenador del año en la NBA iba para Gregg Popovich, entrenador de los San Antonio Spurs. Se da la circunstancia que los San Antonio Spurs han sido los campeones de la NBA en su fase regular. Es bien conocido que en este tipo de premios se acostumbra en exceso a premiar a entrenadores de los mejores equipos,  como puede verse en el listado de entrenadores del año en la NBA o en el listado del World Soccer entrenador del año. Estos premios sin embargo no deberían otorgarse al entrenador del equipo campeón sino al entrenador que más partido haya sacado a su plantilla.

Hace unos días publicaba un post analizando las diferencias  entre un ranking de entrenadores de la NBA que había sido publicado en la ESPN y el ranking de los entrenadores que se establece una metodología que he creado. En aquel post se habían disputado 74 partidos mientras que en la siguiente tabla muestro los resultados finales. Dado que sólo quedaban 8 partidos hay pocos cambios significativos.
Los resultados más destacados de comparar ambos rankings son los siguientes:
  •         De los 9 primeros entrenadores en el TE ranking sólo está ausente del ranking de la NBA el entrenador de los Memphis Grizzlies. Puede deberse que usando las cuotas se tiene en cuenta las lesiones de los jugadores y los Grizzlies han conseguido meterse en playoffs jugando muchos partidos sin uno de sus baluartes (Marc Gasol)
  •          Steve Clifford aparece en primera posición del ranking TE con cierta holgura pero sólo ocupa la cuarta posición en las votaciones de la NBA.  Parece que obtener 43 victorias con un equipo como los Charlotte Bobcats tiene más mérito que ganar la liga con los San Antonio Spurs. Sin embargo, en el concurso de “popularidad” que supone el premio de entrenador del año de la NBA no sale todo lo bien que debería. Steve Clifford obtiene 127 puntos por los 380 del entrenador de los San Antonio Spurs o los 339 de Jeff Hornacek.

La distancia parece excesiva y puede que el no entrenar a un equipo potente o no haber sido jugador profesional  como Jeff Hornacek hagan que obtenga menos votos. Esto desde luego no debería ser así. La metodología que yo empleo obviamente no es perfecta, pero si proporciona un ranking objetivo y por lo que se ve bastante sensato. Por lo que yo propongo que para los premios de mejor entrenador se dejen de usar votaciones y se empiecen a usar métodos objetivos donde el que yo propongo sería uno de ellos.

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It does exist an objective alternative to the NBA coaches’ ranking provided by the ESPN.

Coauthored with Fernando Herencia
The ESPN web has recently published an article where it was provided a ranking for the NBA coaches of this season. In doing so, they asked a panel of experts to “rate each team’s coach in terms of their performance in guiding the franchise to overall on-court success, both in the short and long term”. In the explanation of the methodology by the ESPN it is said that “there’s still virtually no objective measure to rate the guys who draw up the plays and manage the egos apart from titles and rings”. It is true that there is not an objective measure to evaluate the performance in the long term since they are based on expectations, however it is not true that there is no objective measures to analyze the coaches’ performance. The most popular is that based in frontier methods, in which for each coach is attributed in some way the quality of his rooster and subsequently it is evaluated the difference between the actual results and the best results possible for his squad. The lower the difference between them the better the coach performance is. This methodology was used to evaluate NBA coaches´ performance in this paper from Dave Berri.
Other alternative to evaluate objectively the coaches’ performance is to compare the actual results with those expected from betting odds. The probability of the two possible outcomes in a game (i.e., local victory and away victory) is embedded in betting odds so that it is enabled to calculate the probability of getting each of the possible number of victories.

Next graph shows the density function of victories for Miami Heat and Charlotte Bobcats within this season till their matchday 74. It can be seen that the probability of obtaining less than 40 victories for the Miami Heat is almost zero. The opposite is true for Charlotte Bobcats. The reason is straightforward: Miami Heat has a much better rooster than Charlotte Bobcats.
In order to obtain an objective coach performance measure it can be calculated the probability of obtain more victories than the actual. Next table shows the probability of obtain each of the possible number of victories greater than 36 for the Charlotte Bobcats.
As it can be seen, the probability of obtaining more victories than the actual (36 out of 74) is 2.71%. Then, to calculate an objective measure of the performance of the team it has to be calculated the inverse of 2.71%, that is 97.3% or 9.73 out of 10.
Next table shows the coaches’ performance using the methodology described above in the 74 first matches for each team such as the ratings provided by the ESPN.
As it can be easily observed several differences arise between both ratings. Particularly, the coefficient of linear correlation is 63 whereas the coefficient of Spearman rank correlation is 68%.
The best five coaches according to ESPN are Gregg Popovich, Tom Thibodeau, Doc Rivers, Erik Spoelstra y Rick Carlisle. They won five out of the last seven NBA Finals and it is straightforward that they were important in doing so. However, the performance of their teams is not as brilliant as expected, especially Indiana Pacers and Miami Heat.
On the other hand, Steve Clifford (Charlotte Bobcats) and Jeff Hornacek (Phoenix Suns) are situated in the top of the ranking from our methodology but both are not situated so high in the ESPN rank. Both teams have been two of the positive surprises in the NBA. Charlotte Bobcats was the second worst team in the NBA last season (2012-2013) while Phoenix Suns was the second worst team in the Western Conference. Subsequently, their expectations were rather low. However, both teams are in play-off positions 8 matches to go. Therefore, it is sensible that both coaches are leading the ranking.
The ESPN ratings seem to show some favoritism to big teams such as Miami Heat and Indiana Pacers. Both teams have very good roosters and it is expected a very good performance from them. For instance 9 and 10 matches for Miami Heat and Indiana Pacers respectively have a probability of victory higher than 87% while playing at home. Thus, even though both teams are leading the East Conference the number of victories from them is lower than a number to be considered as a great performance.
Boston Celtics is other example of sharp difference. Brad Stevens was ranked 11th by the ESPN but 27th from ours, but 23 victories seems very few for them. The opposite is true for Mike D’Antoni. Even though Lakers has a very good rooster injuries have decreased a lot the Laker potential. As an example in the first game versus LA Clippers the embedded probability of Laker victory was only 20% playing as local. Hence, even though the Laker season is being awful it is not due to a bad coach performance but to bad luck for injuries.
In summary, so far the best coaches have been Jeff Hornacek (Phoenix Suns) and Steve Clifford (Charlotte Bobcats) with a very remarkable 9,73 out of 10 rating followed by Gregg Popovich (San Antonio Spurs). On the other hand the worst coaches have been Larry Drew (Milwaukee Bucks) and John Loyer (Detroit Pistons).
Hence, we should carry out this analysis for more seasons in order to get an accurate ranking of coaches. We are working on it!
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Si, existe una alternativa objetiva al ranking de entrenadores de la NBA publicado en la web de ESPN

Coautor: Fernando Herencia Quintanar
Recientemente se ha publicado en la página web de ESPN un artículo donde han construido un ranking de los entrenadores de la NBA de esta temporada mediante votación de un panel de expertos donde se les pidió que evaluasen el desempeño de los entrenadores para conseguir éxitos deportivos tanto a corto como a largo plazo. En la explicación de la metodología seguida por el famoso portal se dice que “no hay virtualmente ninguna medida objetiva para evaluar a los tipos que planean las jugadas y tratan los egos de los jugadores que no sea títulos y anillos”. Es cierto que no hay una medida objetiva para evaluar el rendimiento a largo plazo dado que se basa en expectativas del futuro, pero si hay varias metodologías para evaluar de forma objetiva la actuación de los entrenadores. La más usada son los métodos frontera, en donde a cada entrenador se le asigna o calcula una medida de la calidad de sus jugadores y se evalúa la diferencia entre lo que se espera que pueda obtener como máximo dada la calidad de su plantilla y los resultados que realmente obtuvo. Cuanto menor sea esta diferencia mejor lo habrá hecho el entrenador y cuánto mayor sea esta diferencia peor lo habrá hecho el entrenador. Esta fue la metodología seguida en este trabajo de Dave Berri para la NBA.
Otra alternativa para evaluar de forma objetiva el rendimiento de un entrenador es comparar los resultados obtenidos y los resultados esperados para un equipo a partir de las cuotas de apuestas deportivas. A partir de las cuotas de apuestas para un determinado partido se puede obtener la probabilidad de que suceda cualquiera de los dos resultados posibles (i.e., victoria del equipo local o victoria del equipo visitante) y a partir de las cuotas de todos los partidos de una temporada se puede calcular la probabilidad de obtener cada uno de los posibles número de victorias.

El siguiente gráfico muestra la función de densidad de victorias para Miami Heat y Charlotte Bobcats en esta temporada hasta sus partidos 74. Para Miami Heat puede verse como la probabilidad es prácticamente nula de obtener una cantidad menor de 40 victorias. Esto se debe a que para muchos partidos los Miami Heat las casas de apuestas consideraban que la probabilidad de victoria de los Miami Heat se situaba por encima del 90%. La situación es la opuesta para Charlotte Bobcats donde se considera un milagro obtener más de 40 victorias. El motivo es evidente los Miami Heat tienen una plantilla mucho mejor que los Charlotte Bobcats. 
Para obtener una medida objetiva de la actuación de los entrenadores puede calcularse la probabilidad de haber obtenido más victorias que las realmente obtenidas. La siguiente tabla muestra la probabilidad de obtener cada uno de los posibles números de victorias a partir de 36 para los Charlotte Bobcats.

Como puede verse la probabilidad de haber obtenido un número mayor de victorias que las realmente obtenidas (36 hasta la jornada 74) es 2,71%. Entonces para calcular una medida objetiva del rendimiento del equipolo único que hay que hacer es calcular el inverso de ese 2,71% y su inverso da un rendimiento del 97,3%, o en términos de 0 a 10 un 9,73.

La siguiente tabla muestra el rendimiento de los entrenadores con la metodología descrita anteriormente en las primeras 74 jornadas de esta presente campaña así como las notas puestas por el panel de la ESPN.


Como se puede observar en la tabla, los resultados difieren de manera considerable. En concreto, el coeficiente de correlación lineal entre nuestras puntuaciones y las de ESPN es del 63%, mientras que el coeficiente de correlación de rangos es del 68%.[1] Luego, la relación entre ambas puntuaciones es positiva pero no todo lo grande que debería ser.

Las primeras cinco posiciones del ranking de la ESPN son Gregg Popovich, Tom Thibodeau, Doc Rivers, Erik Spoelstra y Rick Carlisle. Entre los cinco suman cinco de los últimos siete títulos de la NBA (faltan los de Phil Jackson en Lakers) y todos han tenido una influencia positiva en sus equipos en el pasado. Sin embargo la actuación de sus equipos en esta temporada no está siendo todo lo bueno que se esparaba especialmente los Pacers y los Heat.
Por otra parte, nuestras dos primeras posiciones difieren bastante con lo que el panel de expertos de la ESPN propuso. Estos dos equipos han sido las grandes sorpresas positivas de esta temporada, equipos con plantillas que a priori no parecían muy resolutivas han logrado tener una posición muy digna para lo que las cuotas esperaban. Charlotte Bobcats en la temporada 2012-2013 acabaron como el segundo peor equipo de la liga mientras que Phoenix Suns fue el peor equipo de la conferencia Oeste. Esto en las primeras jornadas hizo que las cuotas no estuvieran muy esperanzadas en sus victorias y sin embargo a falta de 8 jornadas para el término de la temporada ambas franquicias están en puestos de play-off, lo que indica que el entrenador ha tenido gran influencia positiva en el resultado. Así que parecen más sensatos que estos dos entrenadores se sitúen en lo alto de clasificación y no en la parte media-alta como en la ESPN.
Las notas de la ESPN parecen mostrar cierto favoritismo hacia alguno de los grandes equipos, como por ejemplo Miami Heats e Indiana Pacers. Estos dos equipos tienen una plantilla muy completa y se espera que obtengan muy buenos resultados (mejores incluso que los actuales, siendo estos equipos los que ocupan las dos primeras posiciones de la conferencia Este), pero es que una mala temporada de Miami o Indiana se esperan que obtengan una buena clasificación de todos modos, ya que su plantilla tiene un valor muy elevado. Por ejemplo en 9 y 10 respectivamente partidos en casa las cuotas para ganador local eran menores a 1,10 lo que significa que se daba casi por segura la victoria. Una vez más parece más sensato la nota proporcionada por nuestra metodología que la nota puesta por el panel de la NBA, al menos en lo que a rendimiento objetivo del equipo hasta el momento en esta temporada.
Otro equipo en el que las diferencias son muy pronunciadas son los Boston Celtics. Boston Celtics tiene una votación muy alta para los resultados que llevan esta campaña. Este año no tienen opciones de play-off y tienen más de 50 derrotas por lo que es una temporada perdida para la franquicia y más debido a que el año pasado si llegó a la ronda final del campeonato, lo que quiere decir que al principio de temporada las cuotas estuvieran un poco esperanzadas con que el equipo cumpliera objetivos y se volviera a meter en play-off. Lo contrario ocurre con Los Ángeles Lakers. Tras la venta de Dwight Howard a Houston se esperaba que Nash, Kobe, Pau, etc. Pudieran volver a llevar a la franquicia de California donde se le espera, pero sin embargo las cuotas ya del principio de temporada predecían una mala campaña posiblemente por la plaga de lesiones que ha ido padeciendo. Por ejemplo las cuotas del primer partido de la temporada contra Los Ángeles Clippers concedía una probabilidad del 20% de victoria Laker. Así, aunque la temporada esté siendo desastrosa para el conjunto angelino no es atribuible a la mala gestión del entrenador, sino a una mala gestión de la plantilla o sencillamente a la mala suerte que han tenido con las lesiones de sus hombres más importantes.
En conclusión, los análisis de eficiencia nos muestran que si comparamos la calidad de la plantilla con el resultado actual hay equipos modestos con grandes entrenadores. Jeff Hornacek (Phoenix Suns) y Steve Clifford (Charlotte Bobcats) tienen el mejor resultado para esta temporada seguido del gran Gregg Popovich (San Antonio Spurs) que ocupa la tercera posición debido a que tiene una gran plantilla pero con unos resultados acordes a lo que se espera. Habrá que aumentar el número de años de nuestro análisis para establecer un ranking más preciso de los entrenadores. Estamos en ello!
Sígueme en twitter: @jdelcorraltm

[1] Ambos coeficientes oscilan entre -100% (máxima correlación negativa entre dos variables) y 100% (máxima correlación positiva entre dos variables)
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Predicciones para la zona de permanencia en la ASOBAL

Ayer se completó la jornada 24 de la liga ASOBAL (consta de 30). Los tres equipos (Villa de Aranda, Cuatro Rayas Valladolid y Puente Genil) que estaban peor situados para evitar la segunda posición de descenso (la otra plaza parece clara para el Bidasoa de Irún) lograron una victoria unido a las derrotas de los tres equipos que les precedían (Juanfersa Gijón Jovellanos, Fertiberia Puerto Sagunto y Frigoríficos Morrazo) ha estrechado mucho la lucha por evitar esta segunda plaza de descenso. La clasificación actual de la ASOBAL es:
A continuación se presenta un gráfico donde puede verse la probabilidad que presenta cada equipo de obtener las distintas puntuaciones posibles para cada uno de los equipos.
Como puede verse, los equipos que peor lo tienen son el Cuatro Rayas Valladolid y el Ángel Ximénez Puente Genil. Cerca de ellos se sitúa el equipo que se encuentra actualmente en la posición maldita, El Villa Aranda Top Ribera. Este hecho se debe a que el calendario de este equipo parece más propicio para conseguir puntuar. Le siguen Fertiberia Puerto Sagunto y Juanfersa Grupo FEGAR Jovellanos. Por último se encuentra Frigoríficos Cangas de Morrazo que parece tener casi resuelta su permanencia.
Para obtener estas probabilidades el proceso es bastante sencillo. Se parte de las cuotas de apuestas de los partidos de ida, con este dato se puede estimar la probabilidad de victoria, de empate y de derrota para cada equipo en cada jornada. Es importante destacar que la correlación entre estas predicciones y las probabilidades establecidas por las cuotas es siempre superior al 87%, con lo cual parecen bastante buenas predicciones. Una vez que se tienen calculadas estas predicciones de probabilidades lo único que hay que hacer es calcular la probabilidad que tienen de obtener desde 0 hasta 12 puntos en los partidos que restan y sumarle los puntos que han conseguido hasta el momento.
Para los curiosos pongo las predicciones de probabilidades que he estimado para los partidos considerados.
jornada
local
visitante
Prob victoria local
Prob empate
Prob victoria vistante
25
BM Huesca
Valladolid
0.72
0.09
0.20
25
Cuenca
Morrazo
0.61
0.10
0.29
25
La Rioja
Genil
0.83
0.06
0.11
25
Pto Sagunto
Gijón
0.63
0.10
0.27
25
Villa Aranda
Irun
0.69
0.09
0.22
26
Gijón
BM Huesca
0.39
0.11
0.50
26
Granollers
Genil
0.81
0.07
0.12
26
Morrazo
Villa Aranda
0.64
0.10
0.26
26
Pto Sagunto
La Rioja
0.23
0.09
0.68
26
Valladolid
Barcelona
0.05
0.05
0.90
27
Ademar
Morrazo
0.62
0.10
0.28
27
Barcelona
Gijón
0.92
0.04
0.04
27
BM Huesca
Pto Sagunto
0.70
0.09
0.21
27
Cuenca
Valladolid
0.67
0.10
0.24
27
Genil
Anaitasuna
0.40
0.11
0.49
27
Villa Aranda
Aragon
0.47
0.11
0.42
28
Gijón
Cuenca
0.59
0.11
0.30
28
Irun
Genil
0.58
0.11
0.31
28
Morrazo
Guadalajara
0.52
0.11
0.37
28
Pto Sagunto
Barcelona
0.06
0.05
0.89
28
Valladolid
Villa Aranda
0.59
0.11
0.30
29
Ademar
Valladolid
0.74
0.08
0.17
29
Cuenca
Pto Sagunto
0.62
0.10
0.27
29
Genil
Morrazo
0.41
0.11
0.48
29
Villa Aranda
Gijon
0.57
0.11
0.32
30
Aragon
Genil
0.73
0.09
0.18
30
Gijón
Ademar
0.45
0.11
0.43
30
Morrazo
Granollers
0.45
0.11
0.44
30
Pto Sagunto
Villa Aranda
0.55
0.11
0.34
30
Valladolid
Guadalajara
0.45
0.11
0.44
PD: Como aficionado al Juanfersa Gijón Jovellanos espero que logre la permanencia y así seguir avanzando en el proyecto de “recuperar” a varios de los jugadores asturianos que juegan fuera de Asturias y tener un equipo muy competitivo.