Hamburg, MIT und der Spielplan

Heute gibt es statt dem sonst üblichen langen Aufsatz drei kleinere Artikel, die alleinstehend vielleicht nicht unbedingt einen Post bekommen hätten. 

Hamburgs Torhütersituation

Sowohl Sébastien Caron als auch Dimitrij Kotschnew haben sich in den letzten Tagen für die nächsten Jahre an die Hamburg Freezers gebunden. Beide Torhüter haben zweifelsohne das Prädikat "Nummer Eins" verdient und werden vermutlich auch entsprechend vergütet.

Wenn man nun Hamburgs Spieler-Etat auf 3,7 Mio. € grob abschätzt (gemittelt zwischen den 3.5 Mio. € vom Handelsblatt 2012/13 und den 4.2 Mio € der Eishockey News 2013/14, die allerdings Trainer miteinbezieht), kann man bei einem 25-Mann-Kader das durchschnittliche Gehalt auf ca. 150.000€ schätzen.

In der NHL geben Teams im Schnitt 7.1% ihrer gesamten Spielergehälter an ihre #1 ab. In Hamburg wären das entsprechend 265.000€. Um zu berücksichtigen, dass Caron und Kotschnew wohl nicht im unteren Teil der Torhütergehälter angesiedelt sind, geben wir Caron mal 300.000€ und Kotschnew 275.000€ pro Jahr.

Mit diesen Daten kann man nun einmal drei Szenarien vergleichen:

  • Szenario 1: Caron und Kotschnew teilen sich die Spiele recht fair
  • Szenario 2: Caron ist die klare Nummer 1
  • Szenario 3: Caron ist die klare Nummer 1, Hamburg hat statt Kotschnew einen weniger namhaften Backup, nennen wir ihn mal "Niklas Treutle"

(Verwendet werden Fangquoten der jeweils gesamten Karriere in der DEL, beziehungsweise in Kotschnews Fall eine Fangquote, die die letzten zwei Saisons sehr viel stärker gewichtet, da seine vorherigen DEL-Saisons ja länger zurück liegen):

Selbst mit den eher konservativen Gehaltszahlen zeigt sich, dass Hamburg mit einem kompetenten Backup nur bedingt schlechter abschneidet, dafür aber wesentlich kosteneffizienter agiert.

Caron hat in Iserlohn zur Genüge gezeigt, dass er viele Spiele (nach DEL-Standards) vertragen kann, ohne einen Leistungsabfall zu zeigen. Seit 2007 hat er ausserdem in jeder bis auf einer Saison mindestens 47 Spiele absolviert.

Ich will damit nicht sagen, dass Dimitrij Kotschnew kein guter Torhüter ist, ganz im Gegenteil:

Gerade weil er ein guter Torhüter ist, wird er für seine Rolle hinter Caron meiner Ansicht nach zu hoch bezahlt. Denn der Mehrwert, den er gegenüber einem "normalen" Backup bietet, zeigt sich nur, wenn er auch entsprechend viel spielt. Gerade aufgrund der hohen zufallsbedingten Varianz, die Torhüterleistungen zeigen, denke ich, dass es auf der Backup-Position sinnvoll ist, Geld zu sparen.

Andererseits, wenn man genug Geld für eine teure Lebensversicherung hat, warum nicht....

Sloan Sports Analytics Conference

Heute und morgen findet wieder die jährliche Sloan Sports Analytics Conference (SSAC) statt. Dieses Jahr gibt es auch wieder eine Diskussionsrunde zum Eishockey. Jedem, der näher an der Verwendung von Statistiken, etc. im Sport interessiert ist, kann ich nur empfehlen, möglichst viele der Diskussionsrunden zu gucken und Research Paper zu lesen. Auch wenn das Eishockey merklich hinterherhinkt, ist es doch faszinierend zu sehen, was in anderen Sportarten erreicht wird.

Videos von vergangenen Konferenzen sind hier zu finden. Ich vermute, dass dort im Verlaufe der Woche dann auch die Videos der diesjährigen Konferenz veröffentlicht werden.

Mit Eric Tulsky (dessen tolle Arbeit unter anderem bei NHL Numbers oder Outnumbered zu finden ist) wurde auch der meiner Meinung nach einflussreichste #fancystats-Vertreter der Blogosphäre zur diesjährigen Eishockey-Runde eingeladen (wer hören will, wie die alte Schule über Statistiken denkt, kann sich die 2012er Runde hier angucken).

Ist der Spielplan fair?

Nachdem ich letztes Jahr festgestellt habe, dass der Heimvorteil in der DEL deutlich grösser ausfällt, als ursprünglich vermutet, wollte ich das ganze einmal noch genauer betrachten.

Um zum Beispiel herauszufinden, ob es besser ist, ein Heimspiel freitags oder sonntags zu haben. Oder, um noch tiefer zu gehen, wie gross die Unterschiede sind, wenn die Mannschaften unterschiedlich viel Ruhezeit hatten.

Also habe ich die Daten nicht nur nach Tagen aufgeteilt, sondern nach Ruhetagen, wobei ein Ruhetag ein wirklicher spielfreier Tag zwischen den Spielen ist. 

Sprich, wie sieht das ganze denn zum Beispiel aus, wenn ein Team unter der Woche spielen musste und das andere nicht?

Das ergab dann folgende Tabelle, wobei hier immer die Anzahl der Spieler mit der jeweiligen Ausgangssituation und die Punktquote der Heimmannschaft angegeben sind:

  (Zum Vergleich: Allgemein holen Heimteams in der DEL 59.06% der Punkte)

(Zum Vergleich: Allgemein holen Heimteams in der DEL 59.06% der Punkte)

Es macht also anscheinend durchaus einen Unterschied, wie die Zusammenstellung der Ruhetage ist, auch wenn es natürlich nicht so extrem ist, wie z.B. in der NHL, wo es ja regelmässig back-to-backs gibt. Diese treten in der DEL so selten auf (8 Spiele vor dieser Saison seit 2007/08), dass ich sie hier ganz weg gelassen habe.

Um nun zu überprüfen, ob diese unterschiedlichen Zusammenstellungen auch häufig bzw. unfair genug auftreten, um einen wirklichen Unterschied in der Tabelle zu machen, habe ich mir den Spielplan der aktuellen Saison genommen und mit Hilfe der hier vorhandenen Daten* die erwartete Punktquote jeder Mannschaft aufgrund des Spielplans berechnet.

Zur Illustration: Die erwartete Punktquote lässt sich unterschiedlich genau berechnen.

Man kann davon ausgehen, dass ein Team bei jedem Spiel eine Punktquote von 50% erwarten kann. Damit ergibt sich ein Durchschnitt von 52*50% / 52 = 50%

Wenn man die erwartete Punktquote anhand von Heim/Auswärtsspielen berechnet, rechnet man mit 59% der Punkte daheim und 41% der Punkte auswärts.

Dann ergibt die Rechnung 26 (Heimspiele) * 59% + 26 (Auswärtsspiele) * 41% und teilt anschliessend durch 52 und erneut kommt 50% heraus.

In der Art wurde hier gerechnet, nur eben mit angepassten erwarteten Punktquote für jedes einzelne Spiel anhand von Ruhetagen der eigenen Mannschaft und des Gegners.

Mit diesen erwarteten Punktquoten kann man nun die im Vergleich zum "fairen" Spielplan (bei dem ja 50% aller Punkte der Erwartungswert sind) erwartete Punktdifferenz berechnen:

  Nebenbei: Glücklicherweise zu sehen - wenn man alle Punktdifferenzen addiert, kommt Null heraus!

Nebenbei: Glücklicherweise zu sehen - wenn man alle Punktdifferenzen addiert, kommt Null heraus!

Nicht sehr berauschend. Der grösste Ausreisser ist hier die DEG, die von der DEL-Geschäftstelle fast einen Punkt geschenkt bekommen hat.

Das kann natürlich jeder für sich interpretieren, ich persönlich sehe das momentan noch als vernachlässigbar. Vor allem, wenn man das in Anbetracht der Gesamt-Daten der letzten Jahre sieht (weiter unten), die zeigen, dass eigentlich kein Team einen wirklich merklichen Vorteil bekommt. Der Spielplan-Bonus der DEG diese Saison ist auch der höchste Wert, der seit 2007/08 auftritt. Kein Team hat in einer Saison mehr als einen Punkt verloren/gewonnen.

Angesichts der Champions League-Teilnehmer werde ich die erwartete Punktzahl aufgrund des Spielplans nächste Saison sicher noch einmal ausrechnen, aber für eine reine DEL-Saison scheinen mir die Werte wirklich nicht übermässig wichtig.

Aber es kann nicht schaden, auch seine Misserfolge zu präsentieren.

Und es hat schliesslich auch Spass gemacht. Und das ist ja die Hauptsache bei statistischer Analyse!

Der Vollständigkeit halber hier noch die historischen Daten von 2007/08 bis 2013/14:

  Ich habe vergessen, wo die DEL-Geschäftsstelle ist! Kann jemand helfen?

Ich habe vergessen, wo die DEL-Geschäftsstelle ist! Kann jemand helfen?

 

*Aufgrund der kleinen Stichproben wurden alle Werte regrediert, also abhängig von der Anzahl der Spiele wurde der Wert zurück zum Mittelwert (hier eben die 59.1% die man bei einem allgemeinen Heimsieg erwartet)