2009—2010赛季CBA各队得分的回归分析

刘 毅,蒋灿辉

(1湖南中医药高等专科学校 公共课部,湖南 株洲 412012;2桃江县武潭镇中心学校 体育组,湖南 桃江 413407)

2009—2010赛季CBA各队得分的回归分析

刘 毅1,蒋灿辉2

(1湖南中医药高等专科学校 公共课部,湖南 株洲 412012;2桃江县武潭镇中心学校 体育组,湖南 桃江 413407)

对2009—2010赛季CBA联赛过程中各队的12项技战术指标进行统计,运用逐步回归分析法和秩相关分析法对所得数据进行了分析和检验。结果表明:运用逐步回归分析法对篮球比赛各队的得分能力分析具有较高的可靠性,能够客观反映CBA各球队的得分能力;影响CBA各队得分能力的最主要因素是前场篮板球和二分命中率;其次是三分命中率。CBA各队可以根据数据分析进行有针对性的技术训练,提高球队的得分能力和比赛成绩。

篮球;CBA;得分;逐步回归分析

AbstractThe paper makes statistics of the 12 skill and tactic indexes of the CBA participating teams in 2009-2010 season and uses the stepwise regression analysis and rank correlation analysis to analyse the statistics.The research shows that the stepwise regression analysis and the rank correlation analysis are reliable and objective.The main influential factors of the scoring ability of the CBA teams are rebound and shooting half.CBA teams can have the training on the basis of these statistic analysis and improve the scoring ability.

Key wordsbasketball;CBA;scoring;stepwise regression analysis

First author’s addressCommon Course Dept.,Hunan Higher Chinese Medical School,Zhuzhou 412012,China

篮球运动作为竞技体育运动项目,强调通过集体中运动员之间的配合来完成比赛,现代篮球运动的发展对运动员的身体素质和技战术要求越来越高,良好的篮球技术是战术运用的前提和基础。篮球技术是篮球比赛中运动员为了进攻与防守采用的专门动作方法的总称。包括移动动作、控制支配球动作和争夺球动作,以及由这些动作各种各样的组合所组成的动作体系。球队的整体得分能力与比赛中的篮球技术娴熟运用紧密相关。为此,本文拟选择二分球命中率、三分球命中率、罚球命中率、前场篮板、后场篮板、扣篮、助攻、盖帽、抢断、失误、犯规和得分12项主要攻防指标,应用逐步回归分析法和秩相关分析法对2009—2010赛季CBA联赛17支参赛球队的得分能力进行综合分析与评价,力图通过研究发现问题和差距,找出一种较为合理有效的量化评价球队得分能力的方法,为提高CBA各球队的得分能力提供理论基础和科学依据。

研究对象与方法

1.1 研究对象

参加2009—2010赛季CBA联赛17支球队的技术统计数据为研究对象。

1.2 主要研究方法

对统计所得的17支参赛队的12项指标在SPSS11.0软件包上进行了逐步回归分析和秩相关分析。

结果与分析

2.1 比赛得分与技术指标结果(见表1)

CBA是我国最高水平的篮球联赛,CBA各队以夺取联赛冠军为最高目标和荣誉,同时联赛为各队技、战术的发挥提供了舞台,CBA联赛的精彩程度越来越高,吸引力越来越大。

在收集CBA联赛各队的数据中发现,主要的数据指标包括:二分命中率、三分命中率、罚球命中率、前场篮板、后场篮板、扣篮、助攻、盖帽、抢断、失误、犯规和得分。在这些众多指标中,存在对各队得分能力的影响因素和非影响因素,存在影响因素的轻重之分,本文采用逐步回归多元统计方法分析2009—2010年CBA联赛的各队数据。逐步回归分析是多元分析中的一种在众多因素中挑选对因变量影响显著的自变量的方法,它将因素逐个引入回归模型,引入条件是该因素的偏回归平方和经检验是显著的。回归分析过程中最重要的是确定回归方程中的解释变量和被解释变量、利用回归方程进行预测。

2.2 得分能力影响因素分析

2.2.1 确定影响得分能力的模型

得分能力是综合因素的反映,其主要是表现在比赛中得分的多少,本文以各队的场均得分为被解释变量 Y,以其他技术指标为解释变量X,复相关系数代表解释变量X与被解释变量 Y之间的相关程度,它越靠近1,说明两者相关程度越高。依据该表2可以知:利用逐步筛选策略共经过两步完成回归方程的建立,最终模型为第二个模型。模型2的复相关系数为0.836,判定系数为0.699,调整的判定系数为0.656,均高于模型1,说明模型2优于模型1。P值小于0.05,说明模型1和2中的前场篮板、二分命中率与得分存在线性关系,可以建立线性回归模型。

表1 2009—2010年赛季CBA各球队的技术指标统计结果(均为场均数据)

表2 线性回归模型统计检验

2.2.2 建立得分能力的回归方程

从表3中可知:第二个模型是最终的回归方程,模型1和模型2的回归方程显著性检验概率 P值都小于0.05,被解释变量与解释变量间的线性关系显著,建立线性模型是恰当的。但是模型2的 P值小于模型1的 P值,更加趋近于0,因此模型2为最终的回归方程。

从表中4中可知:各列数据项依次为偏回归系数、偏回归系数的标准误差、标准化回归系数、回归系数显著性检验中 T统计量的观测值、对应的概率 P。常数项为38.014,解释变量X1前场篮板为1.775,X2二分命中率为70.074,由此可知回归方程为:Y=38.014+0.693X1+0.423 X2

2.2.3 各队得分能力与比赛名次分析

依据方程对2009-2010年赛季CBA各队的得分能力与比赛名次进行排序,各队得分能力必然与比赛名次具有一定程度的相关关系。以2009-2010年赛季CBA各队比赛名次做为效标,得分能力 Y与比赛名次见表5。进行秩相关分析,经检验P小于0.01,本研究得分能力的方程较好地反映CBA各队的得分能力。因此,各队教练员可以利用该方程的影响因素及大小,并结合球队的实际情况进行分析,发现本队与其他各队存在的不足和优势,从而针对性进行技术训练。

表5 各队得分能力与比赛名次

结论与建议

(1)2009—2010赛季CBA联赛中反映各队得分能力的影响因素较多,其主要影响是前场篮板和二分球命中率,根据变量排除过程的统计分析其次是三分球命中率。

(2)对CBA球队的得分能力进行逐步回归分析,其有效性较高,教练员可以根据回归分析的结果进行针对性的训练,提高队员争抢前场篮板的能力、提高在有一定防守强度下二分球、三分球的投篮能力,从而提高球队的得分能力。

(3)2009—2010年赛季CBA各队的得分能力与比赛名次具有一定程度的相关关系,得分能力的方程较好地反映CBA各队的得分能力。

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(2010-9-4收稿)

Regression analysis of scoring of CBA teams in 2009-2010 season

Liu Yi,J IANG Can-hui

G841

A

1672-268X(2010)02-064-03