Förstår baserat på responsen på twitter att allt inte är så solklart som en inbiten kanske tror kring data, statistik och hockey.

Med anledning av det så kör vi en liten statistikskola av enklare mått. Vi börjar med Corsi.

Corsi. Fancystatsens okrönte kung?

Det är en diskussion Corsi kan/kommer förlora men ett mått som nått oss i Sverige och SHL med storm denna säsong.

Jim Corsi, mångårig målvaktstränare i NHL, är namnet på mannen bakom mätetalet Corsi. Corsi går även under namnet SAT (Shot attempts).
En rolig parantes med Jim Corsi är att han har spelat i två lag som även min svåger spelat i. Det ni.

Hur som haver, Detta har visat sig vara ett av de mått som korrelerar bäst med hur en säsong ska sluta. Bra/hög Corsi -> bra/hög slutplacering i tabellen.
Corsi går att mäta på både spelar som lagnivå. Vi börjar på lagnivå.
shl.se finns denna säsong att bla. Corsi att tillgå. Så här ser det ut idag.

CF – Corsi Forward – Skottförsök för laget när spelaren är på isen
CA – Corsi Against – Skottförsök mot laget när spelaren är på isen
CF% – CF / (CF + CA) -> Corsi %
CCF% – Corsi när ställningen i matchen är inom ett måls skillnad i period 1 och 2 eller lika i tredje perioden

Detta kan vi göra till en graf med förstås. Det som är viktigt att tänka på är att detta är totala siffror. Corsi% blir då korrekt. Men antalet skott, är ju i spel 5 mot 5 och det har lagen spenderat olika tid i. Så vi får fördela det per 60 min istället.

CF60 och CA60 är följdaktligen Corsi per spelad timme i spel 5 mot 5. Så här ser det ut. Vi kan enligt konstens regler fördela det i fyra kvadranter. Befinner sig ditt lag ner till vänster är det inte bra. Då skjuter ni för lite och får många skott på er. Upp till vänster händer inget. Drar det mot nedre högre kvadranten skjuts det hej vilt. Upp till höger är en trygg plats. Då skjuts det mycket framåt samt släpper till färre skott. Bra helt enkelt.

Corsi på spelarnivå

Här blir det lite mer komplicerat då vi inte bara räknar spelarens individuella skott utan hela spelarens kedja. Alltså vilka skott hen varit inne på framåt och bakåt. Inte speciellt komplext egentligen, inte mer en för personen som ska hinna logga samtliga tio spelare vid varje avslut.


Ovan ser ni CA60/CF60 per spelare för spelare som är uttagna i Tre Kronor. Här blir det, precis som den gode Simon påpekar i tweeten lite skevt då vissa lag som ni såg tidigare är starka Corsilag, andra svaga. Här glider man med lite på kollektivet. Så vi tar en titt över normalfördelningen per lag. En densitetsgraf.

Blir ännu tydligare när vi drar två lag ur högen

En spelare i HV71 kommer med största sannolikhet ha en bättre Corsi än en spelare i Timrå. Inom lagen fungerar det ju fortfarande bra att jämföra med detta mått men blir skevt när vi jämför spelare mellan lagen, likt grafen ovan över landslagspelare. Då har vi Relativ Corsi att ta hjälp av. Enkelt, Spelarens CF% – Lagets CF%. Det ger oss följande Box_Plot().

En boxplot fungerar som följande, Ligger du inom boxen för laget tillhör du lagets medel. Från nedre 25% till 75% är lådan. Dvs. Lagets 25% ”sämsta” spelare enligt Relativ Corsi hamnar under lådan. Lagets 25% ”bästa” spelare, de med högst Relativ Corsi hamnar överlådan. Kvartiler helt enkelt. Lådan rymmer därmed 50% av lagens spelare. En liten låda, en jämn ”core” grupp i laget. Kolla skillnaden på Skellefteå och Färjestad.

Ett lag som Luleå har som synes bra spets (Jack Connolly och Petter Emanuelsson) jämfört med gruppen, då får toppar långt i från lådan.

Så här har vi Relativ Corsi för Tre Kronors spelare. Jämför gärna med grafen ovan. Se vad som händer med spelare som Bemström och Kellman.

Statistikskolan. Del 1.
Läsarbetyg 10 Röster