HV Blå. Hej då.

HV71, favoriten som stod för modern tids största fiasko med att bli delegerade ur högsta serien, har inte mycket tid att fundera på vad som hände utan får helt enkelt se framåt. Tur då att sidor som denna finns som kan hjälpa till på vägen. Denna artikel är inte på något sätt ämnad att vara heltäckande utan lyfter på ett par intressanta faktan som jag försöker styrka med data eller diskussion.

Thörnberg/Sundh-Gate. The Loose-Loose situation för Johan Hult.

Många beslut togs efter säsongen 19/20 för att göra laget än mer redo för att åter ta guldet till Jönköping. Det klart mest omtvistade var att dumpa lagets veteraner. Christoffer Persson är det nog inte många som saknat men duon Thörnberg och Sundh är många helt samstämda i att, hade de varit kvar i laget så hade HV71 spelat SHL-hockey även 21/22. Oavsett om detta är korrekt eller inte så skapa eftermälet en situation som gör att Johan Hult, oavsett väg att han gick, skulle hamnat i skottgluggen.

Låt mig förklara. Fakta. HV slutar sist i serien. HV är sämst. HV hade som mål att vara topp-4
Två av lagets sämsta spelare sett till att driva spelet, Oscar Sundh och Martin Thörnberg från säsongen innan är inte längre en del av truppen.

Om då Thörnberg och Sundhs påverkan hade varit så stark som påstås. Dvs. klubbkänsla och ledarskapet i omklädningsrummet hade genererat x-antal poäng. Vart hade vi stått då? 10 Poäng extra? Fortfarande kvalspel. 15 Poäng extra? 10:e Plats.

Målet hade fortfarande varit väldigt långt borta. Men det är ju fortfarande bättre? Visst är det det. Dock lever vi inte i parallella universum, dvs. INGEN hade gissat att det skulle kunna vara ännu sämre slutposition än den då 10:e placering som skulle införskaffats. En tiondeplats skulle varit ett enormt fiasko även det.

Vi hade haft en liknande graf som ovan där Johan Hult hade fått utstå hård kritik för att förlängt med två killar som uppenbart var på väg utför i karriären. Tittar vi på spelarnas Game Score så var trenden tydlig.

Problemet med hela situationen var inte att Sundh och Thörnberg inte fick förlängt, det beslutet står jag bakom då det inte finns några “friplatser” kvar i SHL, Hitta en roll till en 33+ som inte bidrar med vad de en gång bidragit med blir svårare för var år med den typen av hockey vi spelar i Sverige. Undantagen är väldigt få (läs Lundqvist & Lindström som fortfarande är tongivande i sina lag. Fabricius plats i LHF har även den nått vägs ände). Tittar vi på topplagen så är det framförallt bredden som är en stor skillnad mot bottenlagen. VLH, RBK, LIF & SKE har alla fjärdekedjor som bidrar med en extra dimension till laget annant än att äta istid.

Problemet var såklart sättet avskedet från spelarna gjordes på. Som utfallet nu blev, oavsett hur Hult hade agerat så hade han fått utstå kritik.

Ha ett bra PP så får du framgång. Trodde vi alla.

HV hade högst PP% och kom sist. Så här har seriens bästa PP%-lag slutat i tabellen tidigare

20/21 – 14
19/20 – 2
18/19 – 1
17/18 – 1
16/17 – 8
15/16 – 1
14/15 – 5
13/14 – 9
12/13 – 1
11/12 – 4
10/11 – 3
09/10 – 3
08/09 – 4
07/08 – 1
06/07 – 1

— Better than a Monkey (@betterthanamnky) April 6, 2021

Spelet i numerärt överläge, vilket historiskt är väl förankrat med framgång, var starkt i HV71 i år. Första lag som har högst PP% i serien och slutar sist. Faktum är att endast Skellefteå AIK som haft högre utdelningsprocent (15/16) över en säsong än vad årets upplaga i HV hade sedan 10/11.

Trenden över i stort sett hela säsongen var väldigt bra. När det det föll sista femton omgångarna så gjorde det redan låga poängsnittet detsamma. Det fanns ingen annan räddningsplanka att hämta.

Förmågan att vara starka i spel lika styrka var, för ett antal anledningar direkt svag. Tittar vi på utdelning per speltid för spelare med över 200 mins istid i HV finner vi, som förväntat med utfallet för säsongen, anmärkningsvärda siffror. Anton Wedin var HVs produktivaste spelare med 1,45 poäng per spelad timme. Med det så rankar han in som HVs 104(!) produktivaste spelare sedan 2010/2011. 103 spelare har varit produktivare.

För exemplifiera detta mer. Fjolårsfloppen Juuso Ikonen hade samma poängssnitt per speltid som Anton Wedin. Nu påstår jag inte att Ikonen hade presterat detsamma i årets upplaga men just poängutdelningen i de lägre kedjorna var i stort sett nada denna säsong vilket skadade laget mer än vad jag läst någonstans. Juuso Ikonen gjorde 12 poäng lika styrka 19/20 på 10 mins istid per match (ES). Ingen av killarna i fjärdekedjan denna säsong nådde upp över 6 poäng. Totalt 5 spelare gjorde fler poäng lika styrka än Ikonen i år.

En spännande skottkarta, en så kallad snow flake-chart, som jämför HV71s avslut med övriga lag i SHL för att se i vilka ytor som HV sköt mer än övriga lag i ligan. Denna skvallrar om varför det inte blev allt för många mål gjorda i denna spelform.

Hults stora misstag

Sportchef Hult må varit, i mångas ögon, för passiv och lät “säsongen glida ut händerna” på HV. Men han drog faktiskt alla livlinor en sportchef fogar över. Inget lag värvade så mycket som HV gjorde under säsongen. Spelare kom in på korta kontrakt (Schira, Svensson, Allsvenska lån) samt 4 tyngre som förstärkte vid trade deadline. På det bytte han huvudtränare efter att först ha gett Rahm extra stöd.

Sparka Rahm eller inte (jag står oftast på inte-sidan då det endast är för att lugna intressenter och jag är ingen intressent i HV) låter jag gå förbi. Valet av ersättare gjorde det dock totalt fruktlöst. Läs tweet från dagen han tog över.

Värt att nämna igen, sist Lillis tog över HV vart det något helt annat.
Då en CF% ~60% & en PDO på 96.
Nu CF% under 50% & PDO 97,5.

Då -> Riktigt bra lag med otur. Tiden är din vän. Gör inga ändringar.

Nu -> Dåligt lag med dålig utdelning. Tiden är inte din vän. MASSA jobb. pic.twitter.com/uA22YRRMNU

— Better than a Monkey (@betterthanamnky) January 17, 2021

HV var ett dominant lag som egentligen haft en nedåtgående trend över ett antal säsonger. En stor del kan förstås tilldelas den stora spelarflykt som framgången med guldet skapade. Många duktiga individer har kommit och gått. Däremot så har spelidén varit rätt lik. Bristen på utveckling/anpassning av spelarmaterialet satte HV i en sits som var från dominanta till underordnad.

Att lyfta in en tränare som varit med och satt HV i sitsen de befann sig i och hoppas på att positiva tongångar och “hitta grundspelet” skulle rädda upp det var såklart naivt. Ett tränarbyte i det läget, kräver i min mening mer av total rokad. Spela tärningen och hoppas på träff. Nu fortsatte det i samma takt.

Liknelse som passar är att sitta i heta stolen i Postkodmiljonären och nyttja en livlina med att ringa en vän som har exakt samma kunskap som du själv. Förutom att svaret blir det samma som ditt så är livlinan dragen. Du får inte ringa någon mer (nu kan man ju byta tränare flera gånger under en säsong men det görs ju än mer ovilligt).

Poängsnitt med Rahm -> 1,0
Poängsnitt med Lundh -> 0,95

Värvningarna som sådana motsätter jag mig inte. Många av inför-värvningarna var riktigt vassa. Wedin/Forsberg föll väl ut. Ilomäki, Donovan & Murray var en trio som applåderades när de lyftes in. Lias och Sandin var på pappret bra men motivation syntes sakna på den ena och stäm på den andra. Spelskickligheten på backsidan blev ett problem. Tränarbytet totalt fruktlöst.

HV får ta lärdom av misstagen som begicks, läropengen blir dyr. Om HV är ett SHL lag 22/23? Upp till kamp!

Var med o tippa SHLs slutspel.

Poängfördelning:

För varje korrekt gissat lag vidare i
– 8-del ges 1 poäng
– Kvartsfinal 2 Poäng
– Semifinal 3Poäng
– Final 4 Poäng
– Kval 2 Poäng

Vid flera tävlanden på full poäng används matchserieresultaten som särskiljare. Flest rätt vinner!

Första & enda priset är ett 1-årsabonemang av Better Than a Monkey!

Tyvärr finns det inte så mycket smartness i formuläret och ingen läcker grafik. Så håll era vinnare i skallen och rita gärna trädet framför er för att få ihop det korrekt. Kom ihåg att det bäst rankade laget möter det sämst rankade osv. i var rond.

Ranken.

1. VLH
2. RBK
3. LIF
4. SKE
5. LHF
6. ÖHK
7. FHC
8. FBK
9. MIF
10. DIF

Öppen till 5 min innan 8-delarna startar. Lycka till!

Tävlingen låst. Tack för alla bidrag!

Det finns en mängd olika så kallade xG modeller ute i det vilda. Den heliga gralen i sportanalys överlag är förstås att finna den bästa, mest träffsäkra xG-modellen. Du som är här för att finna den kan sluta läsa nu.

En xG-modell (expected goals = förväntade mål) beräknar helt enkelt hur troligt det är att ett avslut faktiskt slutar upp som ett mål, dvs vi vill bedöma kvalitén på avsluten. För att kunna skapa en så bra modell som möjligt så behövs förstås så många olika parametrar som möjligt. Det har vi idag inte tillgång till med SHL data (önskas se en sådan modell på NHL-data rekommenderas MoneyPuck)

Den datan som jag har tillgänglig är positionsdata, som förvisso är grundstenen i alla xG-modeller, vilket gör att vi kan komma en bra bit på vägen.

Apans xG-modell har på ett enkelt sätt delat in planen i ett rutnät på 22X100 rutor. För varje ruta som har över 250 avslut räknas skottprocenten fram (mål / alla avslut). Dvs. alla avslut utanför offensiv zon kommer bli blanka. Detta hanteras med att sätta ett värde på 0,01 på alla rutor med < 250 avslut. Avsluten som tagits gångas sedan med rutprocenten och på den vägen får vi den enklaste form av ett förväntat mål.

Som exempel kan vi ta Joel Lundqvist och Nils Lundkvist i mötet FHC – LHC den 24 Oktober. Joel sköt 7 skott under matchen medans Nils mäktade med 11 skott. Joel hade efter matchen en xG på 0,94. Nils 0,22. Ta en titt på skottkartorna så får vi en förklaring på det.

Med hjälp av denna modell får vi helt enkelt fram “shooter talent”, Har en spelare bättre skottprocent än medelavslutet från den positionen så får den ett positiv avtryck. Detta mäter vi med Actual vs. Exptected. Som exempel, säsongen 17/18 gjorde Elias Pettersson 24 mål. Förväntat var strax över 9. Max Friberg gjorde 4 mål på sina förväntade 12.

Med hjälp av xGn kan vi därmed se lags utveckling genom matcher men även spelares utveckling jämfört med sin utdelning,

En enkel modell men än bättre sätt än inget att sätta ett värde på ett skott. En mängd grafer kommer kommande dagar på sajten.

För att mäta förväntingarna på säsongen, var god fyll i hur du tror det SHL slutar 2020/2021. Alla tips som har samma lag på två placeringar stryks (inte lyckats programmera fram begränsningen)

Tack för alla inlämningar, sammanställning pågår.

Efter varje match finns det en hel del siffror att ta del av vilket kan, med lite kreativitet, vinkla en insats till lite vad som önskas av den som tittar på siffrorna. Låt säga att vi har en spelare som gör ett mål, en assist, skjuter två skott på mål men är samtidigt inne på tre mål bakåt samt tar två tvåminutersutvisningar. Laget har dessutom fått dubbelt så många skott mot sig när spelaren har varit på isen. Hur bedömer vi en sådan insats? Tittar vi bara på poängen ser det bra ut. Tittar vi bara på corsin ser det inte bra ut. Plus Minus är negativt också.

I ett försök att ge en neutral betygsättning på sajten intoducerar jag nu “Game Score”. Kraftigt influerad (till större delarna kopierat modellen) av Dom Luszczyszyn (https://hockey-graphs.com/2016/07/13/measuring-single-game-productivity-an-introduction-to-game-score/ ). Med hjälp av datan presenterad ovan så viktas och summeras de olika mätetalen till ett gemensamt mätetal, “Game Score”.

Några skillnader/förbättringar jämfört med originalformeln;

• Matchavgörande mål värderas högre än ett vanligt mål (+0,25)
• Ett blockat skott värderas högre (dubbelt så högt som ett skott på mål)
• Spel i numerärt underläge räknas med, för varje minut en spelare är på isen utan att det blir mål belönas med poäng
• Backmål värdesätts extra (+0,25)

Varför värdera ett blockat skott högre än ett skott på mål? I och med att vi saknar kontext, dvs. avslutet kan vara från varstans så är långt i från alla avslut tagna med intentionen “att göra mål”. Däremot så är varje “blockat skott” ett initiativ för att stoppa ett skott från att gå i mål.

Genom att applicera formeln på Player X nämnd ovan så får hen en Game Score på 0,6. Det blir ett positivt värde (en spelare som är inblandad i 0 event får betyg 0) vilket visar att målen spelaren bidrog med ändå väger upp de sidorna som inte var lika bra från matchen.

För att se om det finns substans i mätetalet gör vi ett stickprov historiskt och tittar på spelare som gjort fler än 30 matcher säsongerna 15/16-18/19.

BTAMGS20200113-2

Ögontestet säger att mycket är rätt med detta mätetal. Elias Petterssons säsong 2017 är outstanding!
Joakim Lindström är med ett antal gånger men sänks av många utvisningsminuter (2017 hade Lindström 63 utv min. Möller hade exempelvis 6).
Frågetecknet landar på Lasch som känlsan säger borde kvalificera sig högre (13:e bästa).

Formeln för målvakter blir enklare. Skillnaden görs på räddningar/insläppta mål från slottet.

([GA Outside Slot] * -0,95 ) + ([GA from Slot] * -0,8 ) + ([SVS outside Slot] * 0,05 ) + ([SVS Slot] * 0,2)

Slutsats

Finns förstås bra uppsida och uppenbara faror med att använda ett sådant här mätetal. Fördelen är att, på ett snabbt sätt, få en överblick över hur en spelare har presterat under en match.

Ett så kallat “all-in-one” mätetal förenklar mycket och kan vara en bra ingång på en analys. Största faran är att siffrorna inte sätts i någon kontext. Som exempel, ett skott på mål kan vara superfarligt men likväl vara en indumpning som landar på målvakten.
Saker i spelet försvinner även, säg Laschs stora styrka som är att hitta in passningar i slottet. Gör inte spelaren som blir serverad mål syns inte spelet i statistiken här.

Totalt deltog 96 st personer i undersökningen “SHL 2019/2020”.

Så här tror BTAMs läsare att SHL slutar 2019/2020.

• Key takeaways
• Frölunda är enda laget som ingen tror missar direktplats till kvartsfinal (topp-6).
• Oskarshamn får motsatstipset. Ingen tror på en topp-6 placering för smålänningarna.
• Det tordes bli tre tydliga block i serien.
  En topp 5 som slåss om seriesegern.
  Fem lag som fajtas om placeringarna 6-10.
  Örebro, Leksand och Linköping försöker undvika negativ kvalplats.
  Och sen har vi Oskarshamn.

Svenska mästare tror massan även den att Frölunda blir med Färjestad som främsta utmanare. (Väldigt jämnt med 30,5% mot 29,5%). Skillnaden mot serietipset här är att Växjö passerar Luleå i vinstchans.

Kul kuriosa är att alla lag utan två styckens sympatisörer tror att deras lag kommer leverera bättre än vad massan tror. Dessa är de två topptippade lagen, Färjestad och Frölunda.

Dags för finalspel i SHL och vi har en storstadsduell mellan Frölunda HC och Djurgårdens IF. WAAPS har kört fram sina siffror men vi börjar med Power Rank modellen som skapades i början på slutspelet för att se hur stor chans vardera lag hade till segern. Vi inledde slutspelet med en grundlig twitterundersökning.

Ett genomsnittligt år, vad skulle du ge bästa laget i grundserien för sannolikhet att vinna guld? För enkelhetens skull säger vi att “tabellen aldrig ljuger”, dvs. den med flest poäng är bäst #twittpuck

— Better than a Monkey (@betterthanamnky) March 4, 2019

Enligt PowerRank-modellen där vi har generaliserat hårt mellan säsongerna så fick serieledaren 21% chans att vinna guld. FHC och DIF gick in i sluspelet med 14% respektive 11% chans på guld. Nu är de siffrorna uppe på 57% och 43%. Många var inne på att i och med att historiskt så har ettan vunnit nästan 50% av slutspelen så därför är det 50% chans att de gör det framåt också. Detta är förstås att dra för hårt i historiens kraft.

Ta exemplet med att ingen har vänt att ett 0-3 underläge i en slutspelsserie. Med de siffrorna så är det då 0% chans att det går att vända och vi borde därmed inte ens spela fler matcher i serien. Vi förstår ju förstås att detta inte är sant. Det går att vända även om ingen har gjort det historiskt.

Det var en avstickare, nu till finalen. Så här bedömer twitter guldchanserna.

Finaldags. Innan WAAPS siffror kommer ut.
Hur bedömer du guldchanserna?#twittpuck

— Better than a Monkey (@betterthanamnky) April 21, 2019

Så twitter tror ganska hårt på Frölunda. Det gör även WAAPS.

Så vad är det som gör att Frölunda får en sådan fördel jämfört med Djurgården?

Frölunda och Djurgården är rent Power Rank-mässigt två ganska lika lag och med hemma/borta-justering så är båda lagen bättre än det andra laget när det vankas hemmamatch. Så här vinner FHC på fler hemmamatcher.

Lagen bedöms sedan på vägen de tagit sig till final. Dess semifinalmotståndare var jämnbördiga (FBK och LHF) men Frölunda vann sin matchserie på ett klart enklare sätt. Plus FHC.

Lagen bedöms sedan på sin förmåga framåt och bakåt med tiltat mot senaste matcherna. Djurgårdens läckage match 5 och 6 mot FBK sänker dom rätt kraftigt. Plus FHC.

Övriga kategorier är det två jämnbördiga lag men just dessa siffror ger edgen till FHC. Man bedöms helt enkelt gjort ett bättre slutspel.

Vad baseras procenten på? Det är vanligaste frågan som jag får på twitter. Här kommer svaret. Maskininlärning.

Jag har varit inne på området och snubblat ett par gånger och ska här försöka göra förtydliganden. Idéen till “Better Than a Monkey” föddes för att kunna reda ut vilka parametrar verkligen betyder något och vilka som inte gör det. Slå hål på klyschorna. Och med målet, som namnet antyder, förutse hockey på ett bättre sätt än vad en apa skulle göra (>50%).

För att inte göra detta för komplicerat så kommer vissa förenklingar att göras. En uppsats om algoritmen ur ett spelande perspektiv finns för den som vill fördjupa sig. Denna är framtagen tillsammans med forskare inom maskininlärning på Jönköping University. Hör av er på mejl eller twitter så löser vi den.

Grundinformationen till algoritmen WAAPS (Bet-M i uppsatsen då “inte ens nobelprisvinnare döper sina metoder efter sig själva”. Jaja.) är alla matcher i SHL sedan 2010. Ur denna urvinns information och generas upp i en databas. Datat modelleras på ett sådant sätt att vi t.ex. kan se

– vilken form ett lag har
– hur bra det är/har varit över tid (PowerRank)
– hur bra motståndarna var vid matchens tillfälle
– offensiv/defensiv kraft
– Hur lagen har spelat mot varandra tidigare

Grundparametrar man ofta talar i när man ska förutse vem som ska vinna en match helt enkelt.

Lagen jämförs sedan mot varandra på olika nivåer likt, “Vilket lag är bäst?” “Hur mycket bättre är lag A?” osv. Totalt ställs lagen mot varandra på detta sätt i 47 frågor (kallas Feature Engineering i ML-världen).

Här ifrån är det “magin” skapas. Genom att lägga på en självtränande algoritm så tränar den fram vilka faktorer som är viktigast. Genom att testa sig om och om igen så når det och skapar sedan upp en formel som framtida matchers data körs igenom för att få fram sannolikheterna.

Genom träningen av modellen får vi en “score” på hur väl algoritmen som tränats fram kan prestera på historisk data.

Lite nyckeltal ur grafen. Accuracy är träffsäkerheten på när 1=1 och 2=2. Lite motsägelsefullt är 2 (bortaseger) “Positiv label” i min modell. Vi ser ovan att modellen idag har 805 “True Positve” och 444 “False Positive”. Detta innebär att det har blivit bortaseger, på historisk data, i 805 av de 1249 (805+444) fallen som modellen trodde på (64,5%). Hemmasegrar har fallit in på 1371 av 1945 (70,5%). Totalt landar då Accuracyn på 68,1%.

Detta innebär att vi förväntar oss att framåt, såvida inte förutsättningarna förändras tror vi på en träffsäkerhet på 68,1%. Vilket på samma sätt innebär att vi tror att vi kommer ha fel på 31,9% av framtida matcher.

Detta var ett försök på att inte göra det för tekniskt men har du frågor om modellen i stort eller maskininlärning så dra gärna ett mejl på erik.wilderoth@gmail.com eller kontakta mig på twitter.

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

Tycker ju att … kan jag lära mig kyrilliska alfabetet borde jag kunna lära mig att tolka och begripa ett dyft av en sådan här graf (heter det så?), men … äh, har väl att göra med skoltiden och min matteångest.
Får ont i magen bara av att titta.#rakapuckar #twittpuck https://t.co/0MzPGBsyoh

— Henrik Leman (@henrikleman) January 29, 2019

När jag läser det här inser jag för första gången i mitt liv att jag inte kan någonting om hockey.

— Simon Lindell (@dybban) January 29, 2019

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.
På 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.

Vem vinner SHL? Det är en fråga undertecknad får ofta. Svaret har alltid varit detsamma. “Det vill du inte veta”. “Hur kul skulle det vara att veta allt i förväg?”.

Men nu vill vi veta. Har under dagen genomfört en simulering för resten av säsongen för att avgöra vem som kommer vinna denna jämna säsong. Tidigare säsonger har jag genomfört “Points Predictions”. Detta är en enkel modell som jobbat med “regression mot medeltalet”. Dvs, ett lag som hållt högre poängsnitt än vad PowerRanken förutspått under säsongen kommer få ett lägre poängsnitt resten av säsongen. Och vice versa med ett bra lag.

Vi kan för skojs skull inleda att ta en titt på hur den modellen fungerade ifjol, med utgångspunkt på antalet matcher är dylikt till det vi har kvar i SHL (30% av säsongen).

Team	Games	Points	PointPred	Actual	PointDiff	RankPrediction	ActualRank	RankDiff
VLH	38	82	109	116	7	1	1	0
DIF	37	66	90	95	5	2	2	0
FBK	39	66	87	87	0	3	4	-1
FHC	38	63	86	94	8	4	3	1
LHC	37	61	86	78	-8	5	9	-4
SAIK	38	62	85	87	2	6	5	1
MIF	36	59	84	86	2	7	6	1
HV71	37	59	83	81	-2	8	8	0
BIF	37	58	82	70	-12	9	10	-1
LHF	38	55	75	81	6	10	7	3
OHK	36	44	64	58	-6	11	12	-1
RBK	38	40	56	61	5	12	11	1
MIK	37	36	53	51	-2	13	13	0
KHK	38	35	51	47	-4	14	14	0

Snabbt konstaterande, den enkla modellen levererar helt ok. Luleå och Linköping är de enda två lagen som skiftar mer än en position mot prediktionen i slutändan. Vid prediktionens exekvering så skiljde det 8 poäng mellan 2-8 position. Så detta kunde varit en modell vi jobbar med i år med. Men så jobbar vi inte här. Här utvecklar vi saker.

Så först, hur tror Twitter det slutar?

Genomför en simulering för resten av säsongen just nu. Behöver något att benchmarka mot så Twitter, vem vinner grundserien? (Fick tyvärr bara ha fyra alternativ)

— Better than a Monkey (@betterthanamnky) January 27, 2019

Totalt har vi 336 poäng kvar att spela om. Metoden som används. Resten av säsongen simuleras med hjälp av WAAPS. Poängen fördelas baseras på vinstachans. Har ett lag har 66% vinstchans i en match så har laget tilldelats 2 poäng. Laget med med 33% får en poäng. På detta sätt har de 336 poängen fördelats på följande sätt.

Team	Points
FBK	29.9
MIF	29.0
LHF	28.7
DIF	28.3
SAIK	26.9
HV71	24.7
VLH	24.4
BIF	24.2
LHC	23.3
FHC	23.1
RBK	20.6
TIK	20.3
OHK	17.8
MIK	14.8
Totalsumma	336

Värda saker att påpeka,

• Timrå tar nästan 6 poäng fler än bottenkollegan Mora
• Färjestad tar 30 poäng. Flest av alla.
• Malmö näst flest.
• Frölunda tar däremot endast 23 poäng.

Hur påverkar detta då en sluttabell? (inkl. gamla modellen som benchmark också)

Team	Games	Points Today	Simulation	Point Pred Old Model
LHF	36	64	92.7	89.4
FBK	36	62	91.9	88.5
MIF	36	60	89.0	85.3
DIF	36	60	88.3	84.5
FHC	37	62	85.1	87.2
SAIK	36	57	83.8	82.5
HV71	36	58	82.7	84.2
VLH	36	56	80.4	82.1
LHC	36	56	79.3	81.9
BIF	36	53	77.2	78.1
RBK	36	52	72.6	73.4
ÖHK	36	40	57.8	58.9
TIK	35	36	56.3	56.0
MIK	36	40	54.8	59.5

Så, där har vi det. Luleå vinner grundserien. HV, VLH, LHC och BIF hamnar i Play-In. Timrås spurt räcker…nästan. De följer med Mora till Kval.

Denna tabell kommer uppdateras minst på veckovis resten av säsongen.