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科普贴：防守高阶数据看什么？打破印象流-NBA-湖人专区-虎扑社区帖子思路来源是这个

DEFRTG通常表示每百回合对手的得分。其核心逻辑是通过统计对手的得分、回合数等数据，量化防守效果。数值越低，表示防守越好。

DEFRTG的常见缺点

1. 团队防守影响个体数据DEFRTG高度依赖球队整体防守体系，个人数据可能被队友或战术掩盖。例如，一名优秀防守球员若所在球队整体防守差，他的DEFRTG可能较差。

2. 忽略防守对位难度未区分防守对象的强弱（如是否主防对方核心球员），可能导致数据失真。例如，防守对方得分手的球员DEFRTG可能更高（更差），但实际贡献被低估。

3. 数据滞后性基于历史比赛统计，无法实时反映防守状态变化（如球员受伤后移动速度下降）。

4. 受进攻端表现干扰若球队进攻效率低（频繁失误或打铁），可能导致对手快攻增多，DEFRTG变差，但这并非防守能力的直接体现。

5. 忽视非统计贡献防守威慑力（如迫使对手放弃出手）、协防轮转等无形贡献难以通过DEFRTG体现。

6. 位置偏差内线球员因护筐任务更容易积累篮板、盖帽，可能DEFRTG优于外线球员，但后者可能承担更关键的外线防守。

DWS用于衡量一名球员通过防守为球队胜利做出的贡献。其核心逻辑是将球队的整体防守表现分配到个人，估算该球员的防守对球队胜场的影响。数值越高，表示防守贡献越大。

1. 依赖球队整体防守水平

   • 如果球队防守体系强大（如爵士队的戈贝尔时期），所有球员的DWS可能被高估，反之亦然。

   • 例子：一个防守一般的球员在顶级防守球队中可能DWS很高，而真正的优秀防守者（如弱队的护框中锋）可能被低估。

2. 过度依赖基础防守数据（抢断、盖帽）

   • DWS 主要基于传统防守统计（如盖帽、抢断、防守篮板），但优秀的防守者可能不依赖这些数据（如外线防守者通过干扰投篮降低对手命中率，但不会直接体现在统计上）。

   • 例子：科怀·伦纳德（Kawhi Leonard）的防守威慑力远超数据，但DWS可能不如盖帽多的中锋。

3. 忽视防守对位难度

   • DWS 不会区分球员防守的是对方核心球星还是替补球员，导致防守任务重的球员可能吃亏。

   • 例子：托尼·阿伦（Tony Allen）常年主防杜兰特、科比，但DWS可能不如防守轻松对位的球员。

4. 位置偏差（内线球员更占优）

   • 中锋和大前锋通常DWS更高，因为他们的盖帽、防守篮板数据更突出，而外线防守专家（如贝弗利、斯玛特）可能被低估。

5. 无法反映防守战术作用

   • 某些防守策略（如换防、协防）对团队防守至关重要，但DWS无法准确分配这些贡献。

6. 受球队节奏影响

   • 慢节奏球队（如马刺）回合数少，防守数据积累较少，可能导致DWS偏低；而快节奏球队（如勇士）可能DWS更高，但不一定防守更好。

DBPM用于衡量球员在防守端对球队每百回合净胜分的影响（相对于联盟平均水平）。它是 BPM（Box Plus-Minus）的防守部分，基于基础数据（如抢断、盖帽、篮板等）并通过回归模型计算得出。

1. 依赖传统防守统计，忽视无形防守贡献

• 优点：能反映抢断、盖帽等直接影响比赛的防守数据。

• 缺点：无法衡量防守威慑力（如迫使对手放弃出手）、外线防守压迫（如干扰投篮但不形成盖帽）等。

• 例子：科怀·伦纳德（Kawhi Leonard）的防守影响力远超DBPM体现的数值，因为他更依赖防守站位和干扰，而非盖帽。

2. 内线球员天然占优

• 中锋和大前锋通常DBPM更高，因为他们的防守篮板和盖帽数据更突出。

• 外线防守专家（如朱·霍勒迪、马库斯·斯玛特）可能被低估，因为他们很少积累盖帽数据。

3. 受球队防守体系影响较大

• 如果球队整体防守差，即使优秀防守球员的DBPM也可能被拉低（如艾弗里·布拉德利在重建球队时的数据）。

• 反之，体系型防守球员（如勇士队的德雷蒙德·格林）可能因团队加成效应对DBPM有额外提升。

4. 无法区分防守对位难度

• 不统计球员是否主防对方核心球星（如保罗·乔治防东契奇 vs. 防替补球员）。

• 例子：托尼·阿伦（Tony Allen）常年防守科比、杜兰特，但DBPM可能不如防守轻松对位的球员。

5. 数据模型依赖历史回归，可能不适应现代篮球

• DBPM的计算基于历史数据拟合，可能无法完全适应换防型中锋（如巴姆·阿德巴约）或全能型防守者（如本·西蒙斯）。

6. 不适用于低出场时间球员

• 样本量较小的球员（如替补防守尖兵）DBPM波动较大，参考价值有限。