격렬한 NBA에서 인게임 자유투 성공률 유지하기

해보지는 않았지만 그럴 수도 있죠, 

선수별로 드라이브인 후 자유투%와 점퍼에서 얻어낸 자유투%에 대한 정보를 구하면 샘플수를 확보해서 확인해볼 수 있을 것 같네요. 그냥 전체 선수로 묶어서 하면 일반적으로 자유투성공률이 높은 가드가 점퍼에서 많이 나올 것 같아서 안될것 같고요.

레이커스도 그렇긴 합니다

뉴올은 자유투는 그럭저럭 평균은 던지는데 성적이 안나오니 면책같은건 없는걸로..

이게 대상이 되는 요인에 따라 가이드라인이 다를 수 있긴한데 일반적으로 아래 정도로 봅니다.

https://statistics.laerd.com/statistical-guides/pearson-correlation-coefficient-statistical-guide.php

Are there guidelines to interpreting Pearson's correlation coefficient?

Yes, the following guidelines have been proposed:

Remember that these values are guidelines and whether an association is strong or not will also depend on what you are measuring.

 0.9 넘어가는 것들은 너무 높아서 실제론 찾기 힘든 수준이죠. 

특히 위에서 살펴본 자유투 성공률 vs 페이스의 경우, 자유투 성공률 높은 선수의 유무, 그런 선수의 숫자, 자유투를 잘 얻는 선수의 분포, 돌파또는 점퍼 위주의 전략 등 자유투 성공률에 영향을 미치는 변수들이 다수 있다고 보이기에 페이스라는 변수 하나와의 상관관계가 높게 나오는데에 한계가 있습니다. 그래서 저정도 수치로도 유의미하다고 보는게 맞지요. 

통계학은 참 재밌네요 제가 있는 업계에서+ 저희 회사 저희팀 에서 이 지수를많이쓰는데(제가 거진 들여오다싶이했기도하고)

0.7은되야 상관성이 있다고들 들여다보는데 확실이 팩터가 뭔지에 따라 엄청다르네요

좋은글 감사합니다.

이게 엄청 정교하고 반드시 어떻게 나와야하는 분야, 특히 공학관련 분야로 들어가면 0.8 이하론 쳐다도 안보시는 분들도 있다고 들었습니다.

근데 이게 사회학, 생물학 같이 뭔가 좀 변수가 많을 거라고 보는 분야에선 0.5만 넘어가도 "오~ 잘나왔는데?" 생각하기도 하죠.

재밌게 읽으셨으면 다행입니다. 

공학도이지만 공학과는 크게 관련없는 고객클레임률과 설계적 사양간의 상관계수를 이용해서 이것저것 약을많이팔아본입장에서

아주 재밌었습니다

참신한 방식을 도입하셨네요

클레임이 늘어나지 않는 범위에서 사양을 최적화하여 비용 절감을 하시는 건가요. 생각만 해도 재밌네요. 

결국은 암것도모르는 비전공자가 슬쩍배워와서 써먹고있는...이른바 약팔이죠 그리고 관련일로 언론에서 욕도많이먹는회사라

늘 욕먹는기분으로일한답니다

1300개 가까이 던져서 40개도 안놓치는건 대체...30개 연속 넣고 한번 놓치면 96.8%인데 그렇게 천개 넘게 계속해야하는 거니.. 말이 안나오는 정확도네요

사실 어찌보면 당연한 내용이라.. 글은 며칠전에 써놓고 올리려다 별거 아닌거 같아 취소했다가 오늘도 올릴까 말까 고민하다 그냥 올렸는데 생각보다 다들 좋아해주셔서 다행입니다

그럴수도 있겠습니다. 재밌는 포인트를 지적해주셨네요!

그냥 슛을 못 쏘는 거죠
그런 선수도 체력에 따라 더 나빠질수도 있고요.

내용이 별거 없어서 그렇습니다
재밌게 읽으셨다니 다행이네요~~

그 영향도 존재할거라고 생각합니다.

물론 선수들 개개인의 슈팅 능력 자체도 떨어지는 까닭도 있겠고요.

자유투는 들어갈만한 변인이 많아보여서 유의미한 값이 나올지 반신반의하며 시작한 면이 있었는데, 어찌 나오긴 하더군요.

직접해봐야 확실하겠지만, 말씀하신 부분들이 실제로 다 영향을 주고있을 가능성이 높아보입니다. 

야구와는 달리 농구에는 통계를 접목하기 어렵고 잘 맞지도 않는다고 생각하시는 분들에게 이런 접근방법도 있고 좋은 insight를 제공할 수 있다는 것을 미약하게나마 보여드리고 싶은 마음이 있습니다.

좋게 봐주셔서 감사합니다^_^