लेकर्स की सांख्यिकीय अंधी धारणा

जब बीआर के एरिक पिंकस ने ट्वीट किया कि “कैरुसो को छोड़ दिया गया क्योंकि लेकर्स ने उसकी कद्र नहीं की,” तो मेरे डेटा वैज्ञानिक होश उड़ गए। पांच एनबीए सीज़न के लिए डिफेंसिव इम्पैक्ट मॉडल बनाने के बाद, मैं पुष्टि कर सकता हूँ: यह बास्केटबॉल एनालिटिक्स का गलत इस्तेमाल था।

आंकड़े झूठ नहीं बोलते

कैरुसो का आखिरी लेकर्स सीज़न (2020-21):

• +6.3 डिफेंसिव RAPTOR (98वां पर्सेंटाइल)
• 2.8 डिफेंसिव विन शेयर्स (THT, नुन और बेवर्ली से ज्यादा)
• 96.7 डिफेंसिव रेटिंग जब कोर्ट पर

फिर भी उन्होंने प्राथमिकता दी:

• टेलेन हॉर्टन-टकर (-1.2 DBPM)
• केंड्रिक नुन (कैरियर -0.5 डिफेंसिव बॉक्स प्लस/माइनस)
• पैट्रिक बेवर्ली (उम्र के साथ लेटरल क्विकनेस मेट्रिक्स में गिरावट)

अवसर की लागत

CleaningTheGlass डेटा के अनुसार, कैरुसो + लेब्रॉन वाले लाइनअप में +12.3 नेट रेटिंग थी—वेस्टब्रुक वाले किसी भी यूनिट से बेहतर। मेरे पायथन मॉडल दिखाते हैं कि उसे रखने से 2021-22 में 3-4 जीत और मिल सकती थीं… संभवतः प्ले-इन टूर्नामेंट से बाहर रहने से बचा जा सकता था।

फ्रंट ऑफिस की गलतियाँ

असली समस्या? मूल्यांकन की विधि। एक INTJ होने के नाते जो भाषणों से ज्यादा स्प्रेडशीट पर भरोसा करता है, मैं हैरान हूँ:

1. मिड-लेवल अपवाद का गलत इस्तेमाल ($32M खराब डिफेंडर्स पर खर्च)
2. लाइनअप सिनर्जी एनालिटिक्स को नज़रअंदाज करना
3. अनुभवजन्य प्रोडक्शन से ज्यादा “नेम रिकग्निशन” पर ध्यान देना

कभी-कभी सबसे अच्छा एनालिटिक्स सिर्फ टेप देखना होता है—और जिसने भी कैरुसो को कर्री को रोकते देखा, उसे उसका मूल्य पता था। लेकिन शायद लेकर्स के फैसला लेने वालों को नहीं, जिन्होंने मुस्काला > ज़ुबाक और वेस्टब्रुक > गहराई सोचा।