Database 2009-2010

Statistiche e suggerimenti messi a disposizione dallo staff
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Database 2009-2010

Messaggio da RUMePERA » 12.08.10 - 13:06

Finalmente ci siamo. Finalmente ecco a voi il file aggiornato. Intanto vi segnalo le modifiche 'ordinarie' che sono state apportate:

:arrow: segnalati in rosso i giocatori che hanno abbandonato la Serie A nel frattempo: Cigarini e Poulsen (oltre ad Insua che non è ancora arrivato);

:arrow: inseriti i seguenti calciatori ancora non in lista nel file precedente: Moscardelli (Chievo), Cuadrado (Udinese), Rafinha (Genoa), Lombardi e Garics (Bologna), Perico e Laner (Cagliari), Von Bergen e Appiah (Cesena), Hernanes (Lazio), Piatti (Lecce), Burdisso G. (Roma), Da Costa (Sampdoria).

:arrow: inserite le medie voto dei giocatori delle neopromosse, ottenuti nello scorso campionato di serie B.

Ed ora passiamo all'inserimento di due colonne statistiche 'straordinarie', che ci sono costate molto lavoro, per le quali ringrazio innanzi tutto Dany, autore del 90% del lavoro sulle singole squadre e poi Gooner, che ci ha aiutati molto con Napoli e Milan. Le due colonne di cui sto per parlarvi rappresentano delle statistiche che nessun altro sito di fantacalcio può vantare. Vi darò innanzi tutto una spiegazione sintetica del loro significato, dopo di che, per i più curiosi, allegherò la spiegazione tecnica per mezzo della quale siamo arrivati a ricavare tali variabili.

Le due colonne in questione sono VARMV e VARFM, che rappresentano, rispettivamente, le percentuali di variabilità dei singoli voti rispetto alle MEDIE VOTO ed alle FANTA MEDIE dei giocatori per i quali sono indicate tali variabili.

In sostanza, quanto più la percentuale indicata è bassa, tanto più i Voti ed i Fantavoti dei giocatori sono stabili nel tempo rispetto alle medie voto e fantavoto, viceversa, quanto più le percentuali in questione sono elevate, tanto più i singoli voti e fantavoti dei giocatori sono variabili intorno ai loro rendimenti medi.

Rappresentano pertanto degli indicatori di costanza dei rendimenti, utili a chi vuole costruire la sua squadra, per scegliere calciatori di 'rendimento' o calciatori che apportino punti magari in base al calendario.

Esempio: Cambiasso ed Hamsik hanno delle medie simili, ma Cambiasso è molto più costante rispetto ad Hamsik (come potrete notare dalle percentuali indicate nel file).

Badate bene, non è detto che Cambiasso sia meglio di Hamsik o viceversa, la percentuale calcolata vi servirà per scegliere i giocatori sulla base delle vostre preferenze per la squadra che andrete a costruire.




QUI SOTTO POTRETE DIVERTIRVI LEGGENDO COME SIAMO ARRIVATI AL CALCOLO DELLA PERCENTUALE, SE VOLETE (IL VALORE EVIDENZIATO E' QUELLO INDICATO IN ROSSO NELLO SPECCHIETTO QUI SOTTO):
Spoiler! :
La Deviazione Standard

La Deviazione Standard o Scarto Quadratico Medio, simbolizzata con la lettera greca σ (sigma), restituisce la distanza media dei dati dalla media degli stessi. Per comprendere meglio il significato di questa frase, facciamo un esempio.

Consideriamo le seguenti serie:

Serie 1: 99, 100, 101
Serie 2: 0, 100, 200

La media di entrambe le serie è sempre 100, ma è ovvio che la Serie 2 è molto più dispersa rispetto alla media. La deviazione standard ci dice qual è il livello di variabilità della serie: la serie 1 è molto lineare, mentre la 2 è più altalenante.

La formula della Deviazione Standard DEV.ST() calcola le differenze rispetto alla media e le eleva al quadrato (così i valori negativi spariscono e nel sommare le differenze non otteniamo 0). La somma di queste differenze al quadrato diviso il numero di elementi della serie meno uno ci restituisce un altro indicatore interessante che si chiama Varianza. La radice quadrata della varianza è – finalmente – lo scarto quadratico medio.

Tutto questo viene sintetizzato in una funzione estremamente semplice che ha gli stessi argomenti della funzione MEDIA():
=DEV.ST( num1, num2, num3…)

Le serie precedenti avevano entrambe media = 100, ma il calcolo della deviazione standard rivela la loro diversità: la serie 1 ha σ= 1, mentre la serie 2 ha un σ = 100.

In questo esempio, è evidente che la serie 1 è più stabile della 2 poiché la media delle due serie è la stessa, ma in altri casi questa valutazione non è così semplice.

Consideriamo le seguenti serie:

Serie 1: 124, 507, 945 media = 525, σ= 411
Serie 2: 4.791, 9.875, 16.427 media = 10.364, σ= 5.833

Qual è la serie con minore variabilità?

In questo esempio, se prendessimo in considerazione solo σnon giungeremmo alla corretta valutazione. Occorre, infatti, rapportare il primo con la media:

Serie 1: σ/ media = 411 / 525 = 78,2%
Serie 2: σ/ media = 5.833 / 16.427 = 56,28%


La seconda serie è più “stabile” o più “lineare” della seconda.
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:cup1: LFV-A Apertura 2010/11
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Database 2009-2010

Messaggio da Abbruscato » 13.08.10 - 12:35

bè giovani stamattina mi sono ritrovato in astinenza da fanta e quindi ho aggiunto una colonnina col fattore R/A al file che avete elaborato usufruendo delle statistiche avanzate ....

la lista non è completa ma ho tagliato alcuni giocatori un pò più "trascurabili"....

R= sta per giocatore di rendimento con media più o meno stabile(sia nel bene che nel male)
A= secondo una mia libera associazione sta per quei giocatori offensivi capaci di portare bonus ma anche molto spesso insufficienze
R/A= sta per quei giocatori che associano bonus ad un rendimento cmq costante....

molto probabilmente avrete un opinione diversa su qualche assegnazione ma potrete cmq modificarlo secondo il vostro modo di vedere....

questo è il file
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Ultima modifica di mogol83 il 11.08.11 - 21:50, modificato 3 volte in totale.
Immagine

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