人们自然会期待一个在上个赛季取得巨大进步的球员在未来会变得更好。然而，那些被认为是停滞不前的球员可能会在阵容变化或交易后经历一个“突破”赛季。通过比较球员本赛季的进步趋势和下赛季的表现，我们粗略地看了一下核心统计类别，试图量化球员进步的现象。

内心的季节性能

为了量化参与者在2014季度的过程中的改进，适用于每位参加40多场比赛的每个球员的每个主要的非百分比类别。但是，并非所有统计数据都相同，这意味着基于原始数字的最佳拟合线的斜率（20pt，3 reb，1 blk，Ect）将基于它代表的类别来更改，而不是单个玩家的改进在那个类别中。一个球员在赛季结束时得分的比分更多，而不是在开始时的改进相比，与赛季结束时拍摄了2场比赛。要跨多个类别进行比较，数据将使用标准偏差标准化。然后将最佳配合线的斜率加到一起以产生累积分数。因为逆向播放器的距离，因此减去了该斜率。这个过程类似于许多幻想排名，这些排名使用了所有类别横跨所有类别的偏差总和。

在这里，Gorgui Dieng的2014季节用作示例。随着赛季的进步，迪良赢得了比赛时间，并在董事会的数量中看到了大幅增加。这可以被视为反映在他最合适的线条的斜坡中。

avg = 10.45, dev = 7.90, = 0.030	平均值=4.35，偏差=3.53，斜率=0.057	avg = 2.29。dev = 2.58, = 0.096
avg = 0.79，dev = 1.02，斜率= 0.017	avg = 0.48, dev = 0.88, = 0.018	avg = 1.43, dev = 0.87, = 0.034
avg = 0.81，dev = 1.23，斜率= 0.001
	坡度总计：0.0992 注意:这些图表显示y轴上的标准偏差。在指向上，平均值为10.45，标准偏差为7.9，因此第一个偏差为18.35，负第一是2.55。

2014 - 2015年的改进

通过平均归一化季节平均值之间的差异来计算季节改善值。

再次使用Gorgui Dieng作为一个例子。

	分	3pt.	犹太人的尊称	AST	STL	布尔克	Tov.
2014年美国航空志愿队(飞虎队)	4.78	０．０２	4.97	0.64	0.51	0.81	0.90
2015年的平均值	9.86	0．01	8.42	2.03	0.99	1.71	1.75
就变成:
2014	-0.78	-0.97	0．43	-0.72	-0.44	0.82	-0.49
2015	０．１３	-1.03	1.84	0．01	0.67	2.70	0.64	avg
提升	0.91	-0.06	1.41	0.73	1．11	1.88	1.13	0.71

结果

内部季节改善的坡度绘制了季节改善的平均值，结果可以在下面看到。

线性回归改进：

坡度：1.21428

调整平方:0.01169

p值：0.03471

297个球员总数：

改善了超过2014
斜坡+ 0和改进+ 0：86	斜坡+ 0.25和改进+ 0：35	斜坡+ 0.5和改进+ 0：12
坡度+ 0和改善- 0:90.	坡度+ 0.25和改善- 0:25	斜坡+ 0.5和改进 - 0：8
退化超过2014
斜坡 - 0和改进+ 0：53
坡度- 0和改善- 0:68
在2014年和2015年之间改善
斜坡 - 0和改进+ 0：86	坡度- 0和改善+ 0.25:24	坡度- 0和改善+ 0.5:3.
斜坡 - 0和改进+ 0：90.	坡度- 0和改善+ 0.25:19	坡度- 0和改善+ 0.5:5

亮点:

在2014年提高的球员中，有48%在2015年的数据更好

56％的回归2014年的球员在2015年的统计数据较差
在坡度小于或等于-0.5的9名玩家中，有8人在2015年的数据更差

讨论

将这两个指标相互对比，结果一点也不令人惊讶。虽然Gorgui Dieng为这种计算的潜力提供了一个很好的例子，但内赛季的进步和下赛季的表现之间几乎没有统计上的相关性。原因很可能是显而易见的。篮球队一年比一年变化太大了。球员受伤、被交易、被征召入伍、被签约、教练被雇佣或被解雇、化学反应、球员角色和上场时间都会出现反弹。有太多的因素影响球员的表现，以至于看不到很强的相关性。这方面的一个主要例子是赛季末爆发的鲁迪·戈伯特，他是所有球员中进步最大的。2014年他一直坐在板凳上，整个赛季他的数据略有下降。然而，2015年有了更多的比赛时间，埃内斯·坎特的交易以及他的统计数据的激增。

不幸的是，这些变化很难量化，同样难以预测。根据对其角色的变化或其团队的组成而排除玩家可能会改善相关性，但会使结果受到个人判断。较新的高级统计数据，例如每36分钟统计数据也值得探索。

这一切对我的开拓者队意味着什么?

尼尔·奥尔希这个休赛期在联盟里四处搜寻钻石。当我们的新选择被加入时，我看到许多关于玩家过去表现的信息都带有失望的暗示，因为支持乐观情绪的数据很少。但还是有希望的!去年最大的进步来自那些躲在板凳上的球员(亚历克斯·伦，鲁迪·戈贝尔)。这是许多新人发现自己所处的情况，也许这些数据表明，像许多球迷所渴望的那样高价买进并不是最好的策略。

结语

我也在热切地等待着新赛季的开始，这仍然是太遥远了。作为一个暑期项目，我煞费苦心地从篮球参考中下载了几乎所有球员过去4年的游戏日志，并自学了使用R和SQL。希望在幻想篮球中获得优势，我试图回答这个问题，并认为结果可能会引起其他一些无聊的球迷的兴趣。如果你是一名统计学家，我很乐意评论我的方法，如果你做到了这一步，我希望你喜欢!