調整プラスマイナス

調整プラスマイナス（APMと略されることが多い）は、バスケットボールの分析であり、特定の時点でコートにいる他のプレーヤーをコントロールすることで、個々のプレーヤーがゲームの得点差に与える影響を予測しようとするものです。この指標は、すべての交代とポゼッション終了のアクションを追跡するために、プレイバイプレイデータを使用して導き出されます。これは、オーナーのマーク・キューバンがデータサイエンティストのジェフ・サガリン、ウェイン・ウィンストン、ダン・ローゼンバウムに依頼した後、2000年代初頭にダラス・マーベリックスによって初めて実装されました。彼らは、選手の給与決定を支援するために、WINVAL変換と一緒にこの指標を開発しました。^[1]他の革新と相まって、これはマーベリックスの当時のリーグで最も進歩的なフロントオフィスの1つをもたらしました。APMの作成以来、スケルトンを改善しようとするいくつかの派生指標が作成されました。^[2]

APM スケルトンは、指標の構想以来、非常に頻繁に利用されてきました。これは、サンプル サイズが十分に大きいと仮定すると、選手のパフォーマンス評価のための最も包括的な方法論を提供するためです。^{[引用が必要]} APM は、選手がチームの得点差に与える影響のみを考慮するため、実質的にはコート上で起こるすべてのことを考慮します。選手評価に使用される従来の指標、たとえば John Hollinger のPlayer Efficiency Rating (PER) は、ボックス スコアの範囲に限定されており、特に特定の選手の守備への貢献を評価するのに苦労します。^{[引用が必要]}さらに、APM は NBA シーズン中のすべてのポゼッションの記録から導出されるため、1 分ごとではなくポゼッションごとに選手を評価し、プレーのペースやリーグ平均の得点効率など、チームや時間による変動の影響を受けません。^{[引用が必要]}

調整プラスマイナスは、サンプルサイズが小さい場合や、統計的ノイズと長期的傾向を区別する場合に特に苦労します。APM が選手の影響を正確に描写するには数シーズンのデータが必要であり、1 シーズンのデータは生成できますが、多くの場合「笑いテスト」に合格できず、同様のサンプルサイズで補助的なロール プレイヤーを高影響力のスターと間違えることがあります。^[3]数シーズンの間に、ロースター構成と選手のプレーの質は大幅に異なるため、この指標の全体的な有効性が損なわれる可能性があります。さらに、このサンプルサイズの制限により、論争の的となり権威のある最優秀選手賞などのリーグの最優秀選手の候補者を決定する際の指標の有用性が限界に達します。サンプルサイズが大きい場合でも、自然な誤差の範囲により、ロール プレイヤーの有効性を互いに区別することは困難ですが、高影響力のスター プレイヤーをパックから分離することで、簡単に区別できます。スター選手の存在は、コート上で彼らと不釣り合いなほど多くの時間を過ごすロールプレイヤーに対して偏見を生み出す可能性があり、スター選手の大きな影響力により、特定の選手のパフォーマンスが不釣り合いに生産的であると見なす可能性がある。^[要出典] APMはまた、コーチングの影響とロースター構成の相乗効果を考慮に入れていないため、最終的には才能レベルではなく選手のパフォーマンスの指標となっている。^[4]

APM には限界があるため、その導入以来、この方法論を改善する試みが何度か行われてきました。よく知られている例は次のとおりです。

• ボックスプラスマイナス（BPM）
  • Sport-ReferenceのBPMは、従来のボックススコアの情報のみに基づいて選手の貢献度を推定します。^[5]
• 正規化調整プラスマイナス（RAPM）
  • 正規化調整プラスマイナスは、より小さなサンプルサイズのデータ​​を使用する場合に、より予測的な結果を作成するために、線形回帰ではなくベイズ法のリッジ回帰を使用します。
• リアルプラスマイナス（RPM）^[6]
  • ESPN の RPM には、プレーヤー追跡、ボックススコア メトリック、および ESPN の統計および情報グループによって記録された統計情報を利用したベイズ統計事前ベースのリッジ回帰が組み込まれています。
• 推定プラスマイナス（EPM）^[7]
• ラプター^[8]
• レブロン^[9]