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《nba優(yōu)秀后衛(wèi)技術(shù)指標(biāo)與薪金的分析》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫(kù)。
1、NBA優(yōu)秀后衛(wèi)技術(shù)指標(biāo)與薪金的分析摘要：本文將就對(duì)當(dāng)今NBA各隊(duì)的核心后衛(wèi)的得分、助攻、籃板等技術(shù)統(tǒng)計(jì)和薪金的關(guān)系進(jìn)行分析，找出一名優(yōu)秀的核心后衛(wèi)應(yīng)具備的關(guān)鍵素質(zhì)，為提高我國(guó)籃球的后衛(wèi)水平，并最終提高我國(guó)的籃球水平提供一些參考意見(jiàn)。關(guān)鍵詞：助攻搶斷籃板得分投籃命中率薪金一、引言部分縱觀當(dāng)代籃球運(yùn)動(dòng)的發(fā)展，核心后衛(wèi)球員的影響力正變的日趨突出，一名優(yōu)秀的后衛(wèi)往往對(duì)比賽的勝負(fù)起著重要作用。芝加哥公牛隊(duì)之所以取得六奪NBA總冠軍的偉業(yè)與隊(duì)中的超級(jí)后衛(wèi)邁克爾喬丹的作用是分不開(kāi)的?？梢院敛豢鋸埖恼f(shuō)，核心后衛(wèi)是一支球隊(duì)在場(chǎng)上的靈魂，是一支球隊(duì)具體戰(zhàn)術(shù)打法的組織指揮者，是
2、場(chǎng)上的教練員。其水平的高低對(duì)整個(gè)隊(duì)伍有著舉足輕重的作用。中國(guó)男籃與歐美籃球強(qiáng)國(guó)的差距在后衛(wèi)方面體現(xiàn)的最為明顯，后衛(wèi)問(wèn)題的良好解決業(yè)已成為中國(guó)隊(duì)進(jìn)一步提升實(shí)力的關(guān)鍵。中國(guó)隊(duì)需要培養(yǎng)更好的后衛(wèi)，這已經(jīng)不是秘密。而如何培養(yǎng)一名優(yōu)秀的后衛(wèi)需要的不僅是關(guān)注和重視，更需要找出我國(guó)男籃后衛(wèi)現(xiàn)狀存在的問(wèn)題以及今后著重培養(yǎng)后衛(wèi)的著眼點(diǎn)，正所謂有的放矢。二、數(shù)據(jù)搜集1數(shù)據(jù)選擇：由于籃球運(yùn)動(dòng)員都有其運(yùn)動(dòng)生涯的周期性，本文所選取的球員大都處在其運(yùn)動(dòng)生涯的鼎盛時(shí)期，考慮到代表性的問(wèn)題，我們選取了處于高中低不同的薪金層次的球員。因此這些技術(shù)統(tǒng)計(jì)將會(huì)很好的反映一名優(yōu)秀后衛(wèi)球員的價(jià)值所在
3、，核心素質(zhì)所在。2數(shù)據(jù)來(lái)源:本文的數(shù)據(jù)全部來(lái)自NBA官方網(wǎng)站，因此數(shù)據(jù)具有高度準(zhǔn)確性、全面性以及權(quán)威性。據(jù)此,我們選擇NBA后衛(wèi)球員2003—2004年年薪以及該年平均每場(chǎng)助攻次數(shù)，得分?jǐn)?shù)，籃板次數(shù)等技術(shù)指標(biāo)作為分析數(shù)據(jù)。詳見(jiàn)附表(一)三、建立模型建立經(jīng)濟(jì)模型：其中，Y——年薪X2——助攻X3——得分X4——搶斷X5——籃板X(qián)6——投籃命中率需要特別說(shuō)明的是：我們用薪金來(lái)數(shù)量化球員能力。由于NBA球員的年薪給出是根據(jù)他們的技術(shù)表現(xiàn)，在NBA聯(lián)盟中有完善的統(tǒng)計(jì)資料能很好的考察球員的能力，所以較有代表性。四、模型的參數(shù)估計(jì)、檢驗(yàn)及修正1.模型的參數(shù)估計(jì)及其經(jīng)濟(jì)
4、意義、統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)利用EVIEeandependentvar650.583333333AdjustedR-squared0.808146683549S.D.dependentvar466.58420615S.E.ofregression204.368844458Akaikeinfocriterion13.6287416876Sumsquaredresid1252998.73756Sche:12:26Sample:136Includedobservations:36VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X2
5、161.996525.074196.4606860.0000C-37.45163118.8940-0.3150000.7547R-squared0.551099Meandependentvar650.5833AdjustedR-squared0.537896S.D.dependentvar466.5842S.E.ofregression317.1758Akaikeinfocriterion14.41074Sumsquaredresid3420417.Sche:12:27Sample:136Includedobservations:36VariableCoe
6、fficientStd.Errort-StatisticProb.X278.9037819.400134.0671770.0003X342.725105.8431857.3119550.0000C-284.944981.87919-3.4800650.0014R-squared0.828673Meandependentvar650.5833AdjustedR-squared0.818289S.D.dependentvar466.5842S.E.ofregression198.8933Akaikeinfocriterion13.50307Sumsquared
7、resid1305432.Sche:12:28Sample:136Includedobservations:36VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X271.3775922.137883.2242290.0029X338.673328.1243014.7602020.0000X487.04928120.31390.7235180.4746C-303.885186.53157-3.5118410.0013R-squared0.831430Meandependentvar650.5833AdjustedR-s
8、quared0.815627S.D.dependentvar466
