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- 13 octobre 2016 à 17h43 #2226poumyMembre
Voici un lien vers les stats (format Excel) de la ligue Magnus arrêtées à la moitié de la phase aller soit à la onzième journée :
https://drive.google.com/file/d/0B5pOmARgfKkfOHczZE5uMldGbVE/view?usp=sharing
Toutes les équipes sont présentes ainsi qu’un comparatif entre équipes et un comparatif entre joueurs.
A vous de glaner votre bonheur !
13 octobre 2016 à 17h46 #45281poumyMembreDétail d’importance : Il semble que Google Sheets ne fasse rien apparaître du fichier. Donc, pour lire le fichier, vous devez au préalable le télécharger puis l’ouvrir sous Excel…
16 octobre 2016 à 9h10 #45282poumyMembreMise à jour du fichier avec quelques corrections.
17 octobre 2016 à 9h00 #45283David BMembreSympa les stats individuelles !
De mon coté je m’intéresse plus aux stats collectives (que je peux partager si ça intéresse)
Je rentre les feuilles de match dans mon petit fichier (seulement les but par tiers temps, les shoots par tiers temps, les SUP/INF et PEN) et pour chaque équipe le fichier sort alors les stats suivantes :
– Points
– Buts « pour » par match
– Buts « contre » par match
– Pénalités par match
– Nombre de Supériorité par match
– % But en sup
– Nombre de infériorité par match
– % arrêt en inf
– Tirs « pour » par match
– % But par tir
– Tir « contre » par match
– % arrêt (qui peut être différent des stats gardiens mais qui en sont proches)Pour chaque équipe et pour chaque stats ci-dessus, le fichier fournit les données dans les conditions suivantes :
1- Stats générales depuis le début de la saison (domicile et extérieur mélangées)
2- Stats domicile et extérieur séparées depuis le début de la saison
3- Stats domicile et extérieur glissantes sur les 10 dernière journées
4- Stats domicile et extérieur glissantes sur les 5 dernières journéesUne page excell de simulation me donne alors les résultats les plus probables pour les prochains matchs en fonction du type de conditions ci-dessus.
Pour le moment, cette saison les données sur 10 journées glissantes semblent plus intéressantes que les 3 autres types de données.17 octobre 2016 à 9h05 #45284David BMembreExemple de confrontation journée 13 de stats à domicile de Amiens contre les stats à l’extérieur de Bordeaux (sur les 10 denières journées).
17 octobre 2016 à 11h15 #45285JIRMembreCa promet un match bien fermé !
21 octobre 2016 à 11h52 #45286poumyMembreSympa les stats individuelles !
De mon coté je m’intéresse plus aux stats collectives (que je peux partager si ça intéresse)
Je rentre les feuilles de match dans mon petit fichier (seulement les but par tiers temps, les shoots par tiers temps, les SUP/INF et PEN) et pour chaque équipe le fichier sort alors les stats suivantes :
– Points
– Buts « pour » par match
– Buts « contre » par match
– Pénalités par match
– Nombre de Supériorité par match
– % But en sup
– Nombre de infériorité par match
– % arrêt en inf
– Tirs « pour » par match
– % But par tir
– Tir « contre » par match
– % arrêt (qui peut être différent des stats gardiens mais qui en sont proches)Pour chaque équipe et pour chaque stats ci-dessus, le fichier fournit les données dans les conditions suivantes :
1- Stats générales depuis le début de la saison (domicile et extérieur mélangées)
2- Stats domicile et extérieur séparées depuis le début de la saison
3- Stats domicile et extérieur glissantes sur les 10 dernière journées
4- Stats domicile et extérieur glissantes sur les 5 dernières journéesUne page excell de simulation me donne alors les résultats les plus probables pour les prochains matchs en fonction du type de conditions ci-dessus.
Pour le moment, cette saison les données sur 10 journées glissantes semblent plus intéressantes que les 3 autres types de données.Merci pour ton retour, David.
Quant à tes stats, petites questions et remarque :
– As-tu envisagé l’aspect évolutif de tes données, c’est à dire mettre en avant les évolutions des équipes en court de championnat ?
– Utilises-tu une matrice de scores pour tes stats ou affectes-tu le même coefficient et donc la même importance à tous tes paramètres ?
– Je ne suis que peu étonné que la plus significative de tes stats soit celle sur les dix dernières journées, c’est celle qui englobe le plus de données tout en conservant une composante temporelle pragmatique pour l’usage que tu souhaites en faire et c’est bien ce qui fait défaut aux autres. C’est toute la difficulté de la chose : avoir le plus de données possibles tout en les limitant temporellement pour être cohérent avec l’application.5 janvier 2017 à 8h29 #45287 - AuteurMessages
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