Contre la Raptors de Toronto hier soir, les Wizards ont pris une avance de 13 points en première mi-temps, ont pris du retard jusqu’à 18 points au début du quatrième quart et ont organisé un retour furieux pour échouer, 109-105.
L’histoire de ce jeu est racontée clairement dans les chiffres. Les Wizards ont remporté le plus important des quatre facteurs qui décident qui gagne et qui perd, devançant Toronto avec un pourcentage de buts sur le terrain effectif de 57,1% à 52,8%. En NBA, l’équipe avec le meilleur efg gagne 78% du temps.
Washington a même égalé les rebonds offensifs, un autre des facteurs. Alors pourquoi ont-ils perdu ? Revirements et lancers francs. Les fautes étaient à peu près égales – 16 ont été appelées sur les Wizards et 15 sur les Raptors – mais Toronto a obtenu 17 tentatives de lancers francs contre 10 pour Washington.
Pourtant, le facteur le plus important a été les 17 revirements de Washington contre les 8 de Toronto. Le plus grand coupable des Wizards : Bradley Beal. Les Raptors en avaient 8. Toute la liste des Wizards autre que Beal en avait 8. Beal avait 9 revirements.
Hier soir, à égalité pour le record de carrière de Beal en chiffres d’affaires. Il en avait auparavant 9 lors d’une défaite le 4 février 2020 contre le Dollars de Milwaukee. Pour Beal, les revirements reflétaient sa difficulté continue à gérer les doubles équipes et les blitz. La clé contre les doubles est de déplacer rapidement le ballon vers un coéquipier ouvert. La tendance de Beal est de tenir le ballon, ce qui le coince et rend les passes du double plus difficiles. Hier soir, ça lui a coûté, à lui et à l’équipe.
Dans l’ensemble, le jeu était juste un peu bizarre. Spencer Dinwiddie avait 17 points sur 10 tirs, connecté sur 5-7 sur trois, avait 7 rebonds et 7 passes décisives, et a affiché une note offensive (points produits par possession individuelle utilisée x 100) de 174, et avait un taux d’utilisation de seulement 13,3 %.
Beal a tiré un solide 10-19 et a obtenu 5 rebonds et 8 passes décisives, mais a sapé sa production avec tous les revirements.
Daniel Gafford était excellent – un sommet d’équipe de 334 PPA, et l’équipe était de +12 avec lui sur le terrain – mais n’a joué que 12 minutes. L’attaque de Toronto a craché quand il était là-bas : un ortg de seulement 88,0.
Toronto a été mené par le jeu stellaire de Fred VanVleet (qui devrait être un All-Star cette année), Scottie Barnes (qui sera la première équipe All-Rookie) et Chris Boucher (All-Skinny team?). Pascal Siakam était également décent.
Ne lisez pas trop dans cette partie suivante, mais certains des nombres plus/moins étaient trop intéressants pour être omis. Par exemple, les Wizards avaient -12 en 5 minutes de Raul Neto au sol, -15 en 14 minutes de Thomas Bryant, -6 avec Corey Kispert et -13 en 20 minutes de Rui Hachimura.
Vous trouverez ci-dessous les quatre facteurs qui décident qui gagne et perd au basket-ball – tir (efg), rebond (rebonds offensifs), manipulation du ballon (retournements), faute (lancers francs effectués).
Je les ai un peu simplifiés. Bien que les facteurs soient généralement présentés sous forme de pourcentages, c’est plus utile sur une saison complète. Dans un seul jeu, les chiffres bruts de chaque catégorie sont plus faciles à comprendre.
Quatre facteurs : Raptors 109 à Wizards 105
QUATRE FACTEURS | RAPACES | ASSISTANTS |
---|---|---|
QUATRE FACTEURS | RAPACES | ASSISTANTS |
EFG | 0,528 | 0,571 |
OREB | 11 | 11 |
TOV | 8 | 17 |
FTM | 14 | 8 |
RYTHME | 93 | |
ORTG | 117 | 112 |
Vous trouverez ci-dessous quelques mesures de performance, y compris le score de jeu moyen de production du joueur (PPA) (très similaire à celui que j’avais l’habitude d’appeler score d’impact du tableau de bord). Le PPA est ma métrique de production globale, qui crédite les joueurs pour les choses qu’ils font qui aident une équipe à gagner (marquer, rebondir, jouer, défendre) et les frappe pour les choses qui font mal (tirs manqués, revirements, mauvaise défense, fautes).
Game Score (GmSC) convertit la production individuelle en points sur le tableau de bord de ce jeu. L’échelle est la même que celle des points et reflète la valeur de chaque joueur. cotisations totales pour le jeu. Le GmSC le plus bas possible est zéro.
PPA est une métrique par possession conçue pour des ensembles de données plus volumineux. Dans les petits échantillons, les chiffres peuvent devenir bizarres. Mais certains lecteurs le préfèrent, alors j’inclus également les scores PPA. Rappel : en PPA, 100 est moyen, plus haut est meilleur et le niveau de remplacement est de 45. Pour un seul jeu, le niveau de remplacement n’est pas très utile, et je réitère la prudence concernant les petits échantillons produisant des résultats étranges.
POSS est le nombre de possessions que chaque joueur avait sur le sol dans ce jeu.
PTS = points marqués
ORTG = note offensive, qui correspond aux points produits par possession individuelle x 100. La moyenne de la ligue la saison dernière était de 112,3. Les points produits ne sont pas les mêmes que les points marqués. Il comprend la valeur des passes décisives et des rebonds offensifs, ainsi que le partage du crédit lors de la réception d’une passe décisive.
USG = taux d’utilisation offensif. La moyenne est de 20 %.
ORTG et USG sont des versions de statistiques créées par l’entraîneur adjoint des Wizards Dean Oliver et légèrement modifiées par moi. ORTG est une mesure d’efficacité qui tient compte de la valeur des tirs, des rebonds offensifs, des passes décisives et des revirements. L’USG comprend le tir depuis le sol et la ligne des lancers francs, les rebonds offensifs, les passes décisives et les revirements.
Statistiques clés : Assistants
ASSISTANTS | MIN | POSSIBLE | STP | ORTG | Ultrason | APP | GmSC | +/- |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ASSISTANTS | MIN | POSSIBLE | STP | ORTG | Ultrason | APP | GmSC | +/- |
Spencer Dinwiddie | 39 | 76 | 17 | 174 | 13,3 % | 272 | 40,7 | 8 |
Kentavious Caldwell-Pope | 28 | 55 | dix | 118 | 16,3 % | 144 | 15.5 | 9 |
Daniel Gaffford | 12 | 22 | 8 | 135 | 27,6 % | 334 | 14.7 | 12 |
Montrezl Harrell | 23 | 44 | dix | 173 | 14,2 % | 164 | 14.2 | -1 |
Deni Avdija | 31 | 61 | 9 | 117 | 15,5 % | 82 | 9.7 | 1 |
Rui Hachimura | 20 | 39 | 11 | 94 | 22,4 % | 79 | 6.0 | -13 |
Bradley Beal | 40 | 77 | 25 | 95 | 35,2 % | 25 | 3.7 | -1 |
Corey Kispert | 16 | 31 | 6 | 96 | 17,1 % | sept | 0,4 | -6 |
Raúl Neto | 5 | dix | 2 | 87 | 16,7 % | -28 | 0.0 | -12 |
Thomas Bryant | 14 | 27 | 5 | 85 | 20,2 % | -22 | 0.0 | -15 |
Davis Bertans | 13 | 25 | 2 | 51 | 11,4 % | -92 | 0.0 | -2 |
Statistiques clés : rapaces
RAPACES | MIN | POSSIBLE | STP | ORTG | Ultrason | APP | GmSC | +/- |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
RAPACES | MIN | POSSIBLE | STP | ORTG | Ultrason | APP | GmSC | +/- |
Fred Van Vleet | 39 | 76 | 21 | 136 | 25,4 % | 251 | 33,8 | 8 |
Scottie Barnes | 40 | 77 | 27 | 128 | 24,6 % | 155 | 21.3 | -5 |
Chris Boucher | 22 | 43 | dix | 154 | 12,6 % | 209 | 16.1 | dix |
Pascal Siakam | 41 | 81 | 21 | 120 | 22,7 % | 85 | 12.2 | 1 |
OG Anunoby | 41 | 81 | 12 | 80 | 17,3 % | 67 | 9.6 | -sept |
Gary Trent Jr. | 29 | 57 | 13 | 111 | 19,1 % | 92 | 9.2 | -1 |
Précieux Achiuwa | 19 | 37 | 5 | 104 | 10,0 % | 66 | 4.4 | 11 |
Justin Champagnie | 2 | 4 | 0 | 254 | 6,4 % | 187 | 1.3 | 5 |
Yuta Watanabé | 6 | 11 | 0 | 0,0 % | 61 | 1.2 | -2 |