スタッツに基づくBig4+錦織選手のパフォーマンス

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@netdash まとめると、Big4に勝つためにはサーヴ・ポイントを上げることが必要。特にジョコ、マレー相手の2ndサーヴ。リターンは悪くない。1st+2nd サーヴ+リターン・ポイント合計で１０ポイント上げることができれば、互角の戦いができる。

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@netdash 錦織の全キャリア試合のDominance Ratio (DR, Carl Bialikによる)についても調査。DRは、相手サーヴに対して勝ったポイントと、自分のサーヴで失ったポイントの比。DRとトータルポイントの評価のプロットを添付（全３ページ）。 drive.google.com/file/d/1JeO6N2…

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@netdash 勝利の場合は、DR≥1もトータルポイント(S+R≥200%)も９３％の割合で正しく評価する（７％はアップセットがある）。敗戦の場合、DR＜1では９２％の割合で正しいが、トータルポイントS+R＜200%の場合８９％。つまりS+R＞200%でも１１％の割合で敗戦することがある。やっぱりDRがモアベター（笑）。

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@netdash DRについてアップデート。 Big４キャリア８勝のうち３試合がDR＜１。 ２０１３年　マドリード３R　フェデラー　０．７８ ２０１４年　マイアミQF　フェデラー　０．９８ ２０１４年　USO SF　ジョコビッチ　０．９４ 逆に２０１４年ハレSFでは、フェデラーに１．０６で敗戦。 drive.google.com/file/d/1-jmyml…

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@netdash トータルポイント(TPW)による勝敗判断も追加。このメトリックが一番正確。次にDR。サーヴ＆リターンポイント合計は、２００P超えでも変な2ndピークの敗戦パターンがある。勝率１００％は、DR>1.1, TPW>51%, 1st+2nd Sv+Ret P>215%を満たす場合。 drive.google.com/file/d/1JeO6N2…

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@netdash 実際のATPサイトのスタッツを例に、サーヴ＆リターンポイントからの試合勝敗やゲーム取得率の予想、ドミナンス比（DR）からの試合勝敗予想の仕方などを解説。まあ勝敗だけならトータルポイントだけみてればいいのですが。ATPサイトの一番下は、Total Points Wonの間違いです。 drive.google.com/file/d/1o8eI54… pic.twitter.com/D3FOrMHrxD

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@netdash トータルポイント(TPW)による勝敗判断も追加。このメトリックが一番正確。次にDR。サーヴ＆リターンポイント合計は、２００P超えでも変な2ndピークの敗戦パターンがある。勝率１００％は、DR>1.1, TPW>51%, 1st+2nd Sv+Ret P>215%を満たす場合。 drive.google.com/file/d/1JeO6N2…

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@netdash 錦織選手の試合について、トータルポイント(TPW)による勝敗判断も追加して、サーヴ＆リターンポイントやドミナンス比（DR）からの試合勝敗予想についてのまとめをアップデート。２０１８年の試合途中の勝敗予想の手引きにどーぞ（笑）。 drive.google.com/file/d/1jM419u…

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@netdash 錦織選手の試合について、トータルポイント(TPW)による勝敗判断も追加して、サーヴ＆リターンポイントやドミナンス比（DR）からの試合勝敗予想についてのまとめをアップデート。２０１８年の試合途中の勝敗予想の手引きにどーぞ（笑）。 drive.google.com/file/d/1jM419u…

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@netdash フェデラーのキャリアデータ（by Tennis Abstract）１３０２試合（１０６４W−２３８L）について、Dominance Ratio (DR)、トータルポイント(TPW)、サーヴ＆リターンポイント合計による勝敗判断について解析。 drive.google.com/file/d/1O0xGT9…

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@netdash 錦織（フェデラー）について比較すると、 １）サーヴ＆リターン（S=Serve Point, R=Return Point） ▶︎ S＋R ≥２００％の場合、勝利する確率９５％（９６％） 　▶︎ S＋R >２１３％で、勝利する確率１００％（２２８％で１００％） ▶︎ S＋R <２００％の場合、敗戦する確率８３％（８４％）

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@netdash ２）Dominance Ratio (DR) 　　DR＝相手サーヴで勝ったポイント％／自分サーヴで失ったポイント％ ▶︎ DR ≥１.０の場合、勝利する確率９７％（９６％） 　▶︎ DR >１.０８で、勝利する確率１００％（１．５１で１００％） ▶︎ DR <１.０の場合、敗戦する確率８５％（９２％）

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@netdash ３）トータルポイント（TPW） ▶︎ TPW ≥５０％の場合、勝利する確率９８％（９７％） 　▶︎ TPW >５１.０％で、勝利する確率１００％（５３．６％で１００％） ▶︎ TPW <５０％の場合、敗戦する確率８９％（９７％）

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@netdash まとめると ◯　S＋R ≥２００％、DR ≥１.０、TPW ≥５０％の勝ちパターンでの勝率は、錦織とフェデラーに違いはない。 ◯　S＋R <２００％、DR <１.０、TPW <５０％の負けパターンでは、特にDRとTPWで大きな違い。錦織はフェデラーよりかなり勝負強い。TPW <５０％でも１１％（３％）の試合で勝利。

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Analyzed Nishikori and Federer's career data (source Tennis Abstract) with 1) Dominance Ratio (DR), 2) Total Points Won (TPW) and 3) Total Serve&Return Points (S+R). Total Points Won is the best metric to measure win vs loss. Nishikori's data drive.google.com/file/d/1JeO6N2…

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Here is Federer's data. drive.google.com/file/d/1O0xGT9…