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あいかわらず開店休業中の「鼻血ブログ分析班」ですが（笑）、少しでも活性化すべく、まずは情報取集からです。「鼻血ブログ分析班」フォーラムは自分のデータ解析発表の場で、データ分析に関する記事は「鼻血ブログラボ」ということのようなので、こちらでスレッドを立ち上げます。参考になるスタッツ記事を見かけたら投稿をお願いします。
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ATPのスタッツ解説記事はよくみているのですが、Craig O’Shannessy氏によるリターン記事が出ています。記事によるとトップ１０の選手のうち、錦織選手がブレークポイントで勝つ確率は、アドバンテージ・サイドでA.ズヴェレフに続く４６．０％で堂々の２位です。デュース・サイドは平均以下の３７．３％です。
禮 さん、熱烈応援‼️渾身の観戦レポート😤
お疲れ様でした🙇ありがとうございました🎌いつもお世話になっている井蛙堂さんのツイッターで紹介されてましたが、ここぞというときのサーブ/リターン(clutch serve/return)の統計解析記事です。記事を書いたのは、テニス・オーストラリアのデータ解析グループのテニスデータ解析専門家のStephanie Kovalchikさんです。我がJTAにはデータ解析担当者なんて居ないんだろうなあ。。。
記事では、今年のRGでのサービスやリターンの割合を対戦相手により補正した数字が出ていますが、どう補正しているのか詳細は不明です。たぶんどこか他に補正手法の記事があるのだと思いますが。記事によると、ナダルのサービスポイント確率の割合７５．６％が素晴らしい。確かにビッグ・サーバーというイメージがなかったのですが、今年はサービスが確実で、特に2ndサービスが素晴らしいです。ティーム戦では1stサービスポイントゲインが７１％、2ndに至っては７６％という信じられない数字でした。因みにワウリンカのマレー戦では、1stサービスポイントゲインが６６％、2ndが６１％とこちらも2ndのスタッツが素晴らしかったです。ナダルはリターンポイント獲得が５３．９％でワウリンカを５％以上回っていますが、ワウリンカはラウンドが進むに従ってパフォーマンスが向上しています（マレー戦でも尻上がりに調子を上げた）。プレッシャーがかかる重要ポイントでの「クラッチ統計（clutch stats）」（どう定義しているのか詳細不明）では、ワウリンカはナダルに比べて遜色ないです。ナダルはRG序盤に楽なドローだったので、本当にテストされていないとあります。
錦織選手のスタッツは、サービスレーティングで５位、リターンレーティングで６位ですが、いざというときのポイント（クラッチ統計）では、サービスが堂々の２位（１位はマレー）、リターンも堂々の２位です（１位はまたもやマレー）。なのでQFはATPツアーRGで最も勝負強い二人が試合していたことになります。
禮さま、リターン･スタッツご紹介有難うございます。
錦織選手の好物がアドサイド、を如実に表していますね(笑)
ビックリするのはマレー選手とジョコビッチ選手の酷似。デュース･サイドが堂々の50％超え（50％以上って…）で、アド･サイドがほぼ同じ45％台。この2人の似てる具合は意外でした。
で、錦織選手と似たタイプは～と探すと、これがほぼティーム選手！ 続いてナダル選手！ いやこれ、やっぱクレー巧者と言えるのではないでしょうか。こちらのスレッドが適切かどうか分かりませんが他に適当なのがすぐに見つからなかったので。GSの第１−４シードがBig4で占められてきたのか？のデータを過去10年について調べてみました。今年のウインブルドンでBig4第１−４シード揃い踏みは、2014年以来です。その他のGSでは2011年か2012年まで遡ります。
% — Big4 #1-4 seed
Australian Open
AO 07 – Djokovic (#14) Murray (#15) not in top 4, Davydenko #3 Ljubicic #4
AO 08 – Murray not in top 4 (#9), Davydenko #4
AO 09 – all seeded in Top 4
AO 10 – Murray not in top 4 (#5), Del Potro #4
AO 11 – Murray not in top 4 (#5), Soderling #4
AO 12 – all seeded in Top 4 (Nishikori #24)
AO 13 – Nadal absent Ferrer #4 (Nishikori #16)
AO 14 – Federer not in top 4 #6, Ferrer #3 (Nishikori #16)
AO 15 – Murray not in top 4 #6 (Nishikori #5)
AO 16 – Nadal not in top 4 #5 Wawrinka #4 (Nishikori #7)
AO 17 – Federer #17, Nadal #9 not in top 4 (Nishikori #5)Roland Garros
RG 07 – Djokovic #6 Murray absent Roddick #3 Davydenko #4
RG 08 – Murray not in top 4 #10 Davydenko #4
RG 09 – all seeded in Top 4
RG 10 – all seeded in Top 4
RG 11 – all seeded in Top 4
RG 12 – all seeded in Top 4
RG 13 – Murray absent Ferrer #4 (Nishikori #13)
RG 14 – Murray not in top 4 #7 Wawrinka #3 (Nishikori #9)
RG 15 – Nadal #6 Berdych #4 (Nishikori #5)
RG 16 – Federer absent Wawrinka #3 (Nishikori #5)
RG 17 – Federer absent Wawrinka #3 (Nishikori #8)Wimbledon
Wim 07 – Murray absent Roddick #3
Wim 08 – Murray not in top 4 #11 Davydenko #4
Wim 09 – Nadal absent Del Potro #4
Wim 10 – all seeded in Top 4
Wim 11 – all seeded in Top 4
Wim 12 – all seeded in Top 4 (Nishikori #19)
Wim 13 – Nadal #5 behind Ferrer (Nishikori #12)
Wim 14 – all seeded in Top 4 thanks to grass points (Nishikori #5)
Wim 15 – Nadal not in top 4 #4 Wawrinka (Nishikori #5)
Wim 16 – Nadal absent #4 Wawrinka (Nishikori #5)
Wim 17 – all seeded in Top 4 thanks to grass pointsUS Open
USO 07 – Murray not in top 4 #19 Davydenko #4
USO 08 – Murray not in top 4 #6 Ferrer #4
USO 09 – all seeded in Top 4
USO 10 – all seeded in Top 4
USO 11 – all seeded in Top 4
USO 12 – Nadal absent Ferrer #4 (Nishikori #17)
USO 13 – Federer not in top 4 #7 Ferrer #4 (Nishikori #11)
USO 14 – Nadal absent Murray #8 Wawrinka #3 Ferrer #4 (Nishikori #10)
USO 15 – Nadal not in top 4 #8 (Nishikori #4)
USO 16 – Federer absent Wawrinka #3 (Nishikori #6)% —
鱧さん、もとい禮さんwww興味深い調査ありがとうございます♪
ジョコさんは07年の全仏を最後に、以降トップ4シードで参戦していることにあらためて驚きです。ですが、それ以上に驚きなのは欠場していないこと！強靭なフィジカルが成しうる業ですね(≧▽≦)
まぁ～、サー・アンディもほとんど欠場してませんけどね(笑)この2人は尋常じゃないです(._.)禮さま、凄い凄い！ 大変な労作有難うございますm(__)m
これで見るに、BIG4揃って絶大なる権力を誇っていたのは2009～2012ですね。
それより以前は、ジョコ＆マレーが明らかにフェデ＆ナダルに迫らんとしていたと。
それより以降は、フェデ＆ナダルが下がれば、ジョコ＆マレーが上がるミラー現象に加え、スイスから出現した第5の男が隙間を縫って活躍と。
この構図を錦織世代がなかなか破れていない。ふうむ。やはりティーム世代やU21に先を超されるのはしゃくに触ります。頑張れ、ケイ＆ミロシュ＆マリン＆グリゴール＆ファンマルティン！2017年のBig4+1のATPポイント変遷とファイナルまでのプロジェクションの図を作って見ました。リンクは、ドロップボックスのこちらです。
これをみると、シーズン当発に１万ポイント以上あった差が半年で２千ポイント以下まで収束してしまったことが分かります。ATPポイント８千ポイント以下の争いというのは、2015年シーズン年末のジョコビッチのATPポイントの半分です。
今後ファイナルまでのポイントドロップは、マレー、ジョコビッチ、ワウリンカで激しく、昨年ケガ等でプレーしなかったフェデラー、ナダルが他に３千ポイント以上の差をつけており、圧倒的に有利な立場にあります。今シーズンはフェデラー、ナダルの２強状態ですが、年末ランク１位はこの二人のどちらかになりそうです。
USO欠場を表明したジョコさんは、シーズンエンドまで欠場すると3,000ptを切ることになるんですか^^;マレー選手の体調も気になるところです。
10,000ptオーバーで1位を争っていた2人が1年でこんなことになるとは･･･、ランクの維持は大変ですね(._.)上げ〜🎶
ATPサイトのSTATSページはデータの宝庫で、いろいろとプロットすると見えてくることがあります。
ATPの試合結果全体のスタッツ（セットごとは分かりますが）では大まかな平均化されたことしか分からず、肝心のセットやポイントでどうだったのか？が分かりません。ATPのスタッツのページによると、過去１年間のパフォーマンスでは、錦織選手はサービスでは３６位（トップ１０に入ってくれとは言わないが。。。）、リターンは１０位（さすが）、アンダー・プレッシャー１８位です。
アンダー・プレッシャーについて詳しくみると、
過去５２週 ２０１６ ２０１５ ２０１４ ２０１３ ２０１２ ２０１１
アンダープレッシャー・レート １８位 ４位 ２３位 １位 ２９位 １３位 １０位
ブレークポイント・コンバーテッド １８位 １８位 ３６位 ２５位 １４位 ４８位 ７０位
ブレークポイント・セーヴド １４位 １３位 ２８位 ２１位 ７８位 ６２位 ４７位
タイブレーク・ウオン ４２位 １５位 ７０位 １０位 ３５位 ３９位 ３５位
デシジブセット・ウオン ７位 ８位 ８位 １位 ３４位 ７位 ５位と、タイブレーク勝率が落ちていますが、ブレークポイント関連とデジジブセット勝利は特に過去１年悪くなったわけではないです。しかし、特に最近の負けっぷり（笑）の印象が非常に悪く、勝負弱くなった（総合評価のアンダープレッシャー・レートが悪くなった）という印象を受ける、ということだと思います。
ちなみに杉田選手の成績がすばらしく、ブレークポイント・セーヴドで２０１４年１位、ブレークポイント・コンバーテッド、過去１年で６位だったりします。過去５２週間のアンダープレッシャー・レートでは堂々の３９位。勝負強い。
ここぞという場面での勝負強さ”Clutch”を解析したデータ解析があります。いつものよく行くTennis Abstractのブログページの左欄でClutchでサーチするといろいろと記事が出てきます。あと、テニスオーストラリアのデータ解析をしているStephanie Kovalchik女史（こんな言い方はもう古いのか？）の”Clutch”データ解析: RG Final Nadal vs Wawrinka, Wimbledon R16 Clutch
とかありますが、まだよく研究していません（錦織選手のデータがあまり見つかりません）。ツイートは@StatsOnTheTで様々なデータの情報がツイートされています。Clutchに関しては、Serve For The Match(SfM)の最近のデータが、ATPサイトでのCraig O’Shannessy氏の記事で議論されています。
トップ１０のうち、２０１５−２０１７年（７月３１日まで）シーズンのSfM率を並べると
１ チリッチ ９０．６％
２ ラオニッチ ９０．２％
３ 錦織 ８９．９％ （８９／９９セット）
４ ティーム ８９．８％
５ フェデラー ８９．６％
６ ズヴェレフ ８９．１％
７ ナダル ８８．２％
８ ジョコビッチ ８７．６％
９ ワウリンカ ８７．０％
１０ マレー ８６．７％
と堂々の３位ですが、２０１７年シーズンは、１８／２１セットとなっていますが、カナダ・モントリオール２R対モンフィス戦の２セットを勘定に入れると、既に５回失敗したことになり、１８／２３セット＝７８．３％と急落です。そこで、過去５２週間のデータを元に、トップ１０の勝負強さ（Clutch）を調べて、２Dプロットしてみました。結果は、ドロップボックスにアップロードしてあります。
１）SfM rate (2017) vs Service Game Won (last 52 weeks)
SfM率は、Craig O’Shannessy氏の記事の記事にある２０１７シーズンのデータしか分からないので、これでプロットします。SfMを勝つ確率とサービスゲームを勝つ確率を２Dプロットすると、左上のプロットになります。フェデラーとワウリンカがSfM率８割を切っていますが、錦織選手も低く、カナダ・モントリオール２R対モンフィス戦の敗退で８割を切ってしまいましあ。つまり、通常のサービスゲームのキープ率より低く、勝負弱いということです。他の７選手は、SfM率がサービスゲームのキープ率より上で、さすがに勝負強いと言えます。
２）Return vs Service Games Won (last 52 weeks)
右上のプロットは、横軸サービスゲームのキープ率、縦軸リターンゲーム勝率（ブレーク）です。これはビッグサーバーかリターナーかを判断するためによくみるプロットです。錦織選手は、サービスゲームのキープ率が比較的低いものの、良いリターナーであることが分かります。反対にビッグサーバーがフェデラーやラオニッチです。
３）Break Points Converted vs Saved (last 52 weeks)
左下のプロットは、横軸はサーヴのときのブレークポイントのキープ率、縦軸はリターンのときのブレークポイントのコンバージョン率をプロットしたものです。錦織選手は、トップ１０の中では平均的なバランスが良い選手と言えます。ナダルは守り、マレーは攻撃型と言えます。
４）Deciding Sets vs Tie Breaks Won (last 52 weeks)
右下のプロットは、横軸にタイブレークの勝率、縦軸はデシジブセットの勝率です。錦織選手は、タイブレークの勝率はほぼ５割で低いですが、デシジブセットの勝率は７割と高いです。
％ーーー
錦織選手のキャリア全期間のパフォーマンスについてATPサイトのスタッツデータを元に２Dプロットをアップデートしてみました。結果は、ドロップボックスにアップロードしてあります。
プロットではトップ１０の成績も示してありますが、これは２０１７年７月３１日付のデータでその時点で過去５２週間のデータです。従って、２０１６年のデータとは半分重なっていることになります。なので、２０１６年とこの７月３１日付のデータの加重平均（単にウエイトを１／２としただけですが）を取って、２０１７年の錦織選手の推定値を計算してプロットしてあります。
１）SfM rate (2017) vs Service Game Won (last 52 weeks)
下の昨日の投稿と変わっていません。
２）Return vs Service Games Won (last 52 weeks)
右上のプロットは、横軸サービスゲームのキープ率、縦軸リターンゲーム勝率（ブレーク）です。サービス＋リターンの合計％＝１１５％について線を引いています。この辺りのラインが、ビッグ４を決める分水嶺になりそうです。錦織選手ののパフォーマンスを年ごとに示しています。２０１５−１６年にはビッグ４並みのパフォーマンスだったことが分かりますが、今年はサービスゲームのキープ率が推定で８０％まで落ち込んでいるようです。
３）Break Points Converted vs Saved (last 52 weeks)
左下のプロットは、横軸はサーヴのときのブレークポイントのキープ率、縦軸はリターンのときのブレークポイントのコンバージョン率をプロットしたものです。錦織選手のパフォーマンスは２０１４年以来あまり変わってませんが、今年は２０１６年よりは少し低迷しているようです。
４）Deciding Sets vs Tie Breaks Won (last 52 weeks)
右下のプロットは、横軸にタイブレークの勝率、縦軸はDeciding Set（第３または第５セット）の勝率です。錦織選手は、推定で２０１７年のパフォーマンスが落ちていることが分かります。２０１７年のデータは切れていますが、推定でタイブレーク勝率３９．４％、Deciding Set勝率６７．９％です。
U21のBPに関する興味深いデータがありました。対象はATP250以上で3試合以上こなした選手。
＜Match Dominance Among Next Gen＞
http://on-the-t.com/2017/08/19/next-gen-bp-plus/1つ目のグラフは、対戦相手とのBP回数比較。プラス（＝相手を上回る）の選手は以下敬称略でズベレフ弟、チョン･ヒョン、メデベデフ、ポール、カチャノフの５選手のみ。ズベレフ弟は突出。
2つ目のグラフは、BPチャンス･メイキング回数？を対戦相手と比較。どうやって数えたのかは不明ですが、プラス（＝相手を上回る）の選手は以下敬称略でチョン･ヒョン、フリッツ、ズベレフ弟、カチャノフ、オフナー、サンティラン、ティアフォー、ポール、ドナルドソンの９選手。ブレイク･チャンスを作る能力に長けている選手ということですね。
このデータはU21に限っていますが、選手全般であるのでしょうか。あれば見てみたい気がします。
NORICHANさま、
情報ありがとうございます。
ちなみにStats On The T (テニスオーストラリア)ではデータ解析担当を２名公募中です。誰か応募しないかな。スタッツではないのですが、興味深いデータを発見しました。データなのでこちらで。まんま出るかも知れませんがご容赦ください。昨日海外記者さんサーフィンで、アナリストのLuca Brancher氏の呟きです。
USO年代別の出場選手年齢分布。やっぱどんどん高齢者が多くなっています。This is the distribution of the men's #USOpen male ages #UsOpen17 pic.twitter.com/ijcnAzPhOy
— Luca Brancher (@LucaBeck) August 26, 2017
ノン･スタッツの面白データPart２です。
GS別年代別の出場選手平均年齢。こちらもやっぱどんどん高齢化(>_<)Average Age of male players at 4th Round of every #Slam since 1990. #USOpen #Usopen2017 pic.twitter.com/AQFeAhrJM8
— Luca Brancher (@LucaBeck) September 3, 2017
ノン･スタッツの面白データPart３です。
2017USOはシード･ダウンが目立つ印象ですが、実は4R進出者のノーシード選手数はごく平均。ただ上位ランカーが軒並み欠場で、シードされるハードルは下がったということもありますね(>_<)Number of non-seeded male players at Fourth Round of every #Slam. #USOpen #USOpen pic.twitter.com/7F4DfbkZ8W
— Luca Brancher (@LucaBeck) September 3, 2017
ノン･スタッツの面白データPart４です。
このデータが一番好き♪ GS別年代別の本戦最年少出場者（WCを除く）一覧。有名どころがいっぱい。
凋落ぶりが最も顕著なのはトミック選手(>_<) ヤング選手ももう少し頑張って欲しいなあ。This is the list of youngest player in every #Slam without wild-cards @raoulruberti @morunien pic.twitter.com/CdRYm4v2ae
— Luca Brancher (@LucaBeck) September 3, 2017
トップ選手は生まれるべくして生まれたと。
ジョコビッチ選手⇒チリッチ選手⇒デルポトロ選手⇒錦織選手の流れ。
チョリッチ選手⇒ズベレフ弟選手⇒フリッツ選手⇒シャポバロフ選手の流れ。この17年で一体全体どうなってるの！
ＡＯ ：4.42UP
ＲＧ ：5.76UP
ＷＢ ：4.77UP
ＵＳＯ：3.46UP
AOもWBも、ここ２,３年のうちに平均年齢がOVER30になりそうです(>_<)このデータは高齢化が一目瞭然ですが、単純にOVER30の増加が凄い！
1990：たった７人！
2014：32人
2015：40人
2016：47人
2017：46人 マレー、ジョコビッチ、バブリンカ出場なら49人！上げ☝ます
ATP公式で発表された、ランキングTOP10選手におけるセカンド･サービス･ミス率の翻訳記事です。
生きるレジェンド、フェデラー選手が圧倒的に低いそうで。セカンド･サービスのミスが低い＝DFが少ないということですね。
＜フェデラー、セカンドサービスの正確さが数値で判明＞
https://www.thetennisdaily.jp/news/contents/overseas/primary/20171014_0027626.phpおしなべてこれだけ低いとは…。恐ろしき36歳！
このアゲ～(V)o￥o(V)
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