スタッツに基づく２０１７年ATPトップ１００選手のパフォーマンス

禮（ハモ） @Vestige_du_jour

遅ればせながら、２０１７年ATPトップ100選手のサーヴ＆リターンゲームのパフォーマンスのまとめ。データはATPメディアサイトから（有効数字２桁しかないですが、スタッツのページは３桁）。 atpworldtour.com/en/media/ranki… … Top 200 MatchFacts

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a) サーヴ・ゲームvsリターン・ゲームの勝率の相関。サーヴ＋リターン・ゲーム勝率合計で、Big４は110％以上（フェダルはキャリアハイに近かった）。錦織は悪くなかった。サーヴ型は、大先生、イズナー、ミロッチら。リターン型は、シュワルツマン、ズュムヒュル、ステべら。 drive.google.com/file/d/1dATHxv…

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b) 1st+2ndのサーヴ・ポイント合計と1st+2ndのリターン・ポイント合計の相関をプロット。当然ながらゲーム勝率と強い相関があるため、結果は前のプロットとほぼ同じ。 だが前のプロットは結果であるのに対して、こちらの方がより直接データを見ることができる。 drive.google.com/file/d/1bJZswo…

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@netdash @AkinohiAkatsuki @lanuvas @snowytenis ついでに1st+2nd Sv/Ret Points Wonのサマリー・プロットもアップデート（見にくい）。上に述べたように、錦織は全P合計で220p到達がGS制覇のための目標（昨年のマレーとジョコは不調）。 これらの話は、Togetterに集めてあります。 宜しければ暇つぶしにご覧ください。 togetter.com/id/Vestige_du_… pic.twitter.com/GLGEOmb856

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c) 1stと2ndのサーヴ・ポイントの相関をプロット。あまり強い相関関係はみられない。特筆すべきはフェデラーと（あまりメンションされない）ナダルの2ndサーヴの良さ。両者とも２０１７年にキャリアでベストのパフォーマンスだった。錦織のサーヴは２０１７年良くなかった。 drive.google.com/file/d/13dqxwq…

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@netdash @lanuvas @snowytenis 名前を多少加えて、２０１７年のサーヴ・パフォーマンスをアップデートしてみました。 サーヴ型：　1stPW-2ndPW＞20% レシーヴ型：1stPW-2ndPW＜20% かと。 錦織は、厳しい要求ですが、昨年の1stPW+2ndPW=123%から7%伸ばして130%までくればMS・GS優勝級。 pic.twitter.com/mqtUovCSj2

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d) 1stと2ndのリターン・ポイントの相関をプロット。弱い相関関係がみられる。２０１７年もナダル、マレー、ジョコビッチは素晴らしいパフォーマンスだったが、シュワルツマンが目立つ。錦織のリターンは２０１７年はそんなに悪くなかった。 drive.google.com/file/d/1om80ka…

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@netdash @lanuvas @snowytenis 名前を加えて、２０１７年のリターン・パフォーマンスもアップデート。サーヴ（verticalまたはdiagonal line）と違って、anti-diagonal lineが良いリターナーと他を区別する。錦織は優れたリターナー（1stPW+2ndPW=85%）だが、あと5%伸ばして90%にすれば、サーヴと合わせてMS・GS優勝を狙える。 pic.twitter.com/AXEPaXZDEa

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e) 1st+2ndのサーヴ・ポイント合計とサービス・ゲーム勝率間には、強い相関関係がある。テニスのポイントはマルコフ過程と考えられるので、ポイント合計からゲーム勝率を計算することができ、この関係は選手のタイプに依らないところがミソ。ビッグサーバーが右上にくる。 drive.google.com/file/d/1svRhpk…

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f) 1st+2ndのリターン・ポイント合計とリターン・ゲーム勝率間には、強い相関関係がある。テニスのポイントはマルコフ過程と考えられるので、ポイント合計からゲーム勝率を計算することができ、この関係は選手のタイプに依らないところがミソ。良いリターナーが右上にくる。 drive.google.com/file/d/1nB0Bbo…

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【ハモの経験法則】 モデルを簡単にして、1st+2nd Svポイント合計（S）と1st+2nd Retポイント合計（R）と、Svゲーム勝率（p_S）とRetゲーム勝率（p_R）と関係式の係数を１にすると、 　p_S = S - 44 [%] 　p_R = R - 56 [%] これにS+R=200[%]を代入すると、p_S+p_R=100%となり話が簡単になる。

禮（ハモ） @Vestige_du_jour

試合を観るときに覚えておくと（？）便利な数字。 ◯　1st+2ndのサーヴ・ポイント合計が１３５％なら、ゲームを落とす確率は１割しかない。同様に、ポイント合計が１２５％なら２割、１１５％なら３割の確率でブレークされる可能性がある。

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◯　1st+2ndのリターン・ポイント合計が９０％なら、１／３の確率でブレークできる。同様に、ポイント合計が８０％なら１／４の確率でブレークの可能性があるが、６５％まで落ちるとブレークできる確率は１割しかない。

禮（ハモ） @Vestige_du_jour

互角の勝負（S+R=200%）をする条件は、例えば S=120% → p_S=76%, R= 80% → p_R=24%（普通の選手） S=124% → p_S=80%, R= 76% → p_R=20%（錦織のサーヴ平均） S=135% → p_S=91%, R= 65% → p_R= 9%（ビッグサーバー） 錦織がキャリア平均のサーヴだと、１／５回ブレークして互角の勝負になる。

禮（ハモ） @Vestige_du_jour

錦織のサーヴ＆レシーブのキャリア・データを再掲（Tennis Abstractのデータに依るのでATPのとは数字が０.数％違う）。キャリアで1st+2ndサーヴ・ポイント合計125％（p_S=81%）、1st+2ndリターン・ポイント合計84％（p_R=28%）、全ポイント合計209％（{p_S+p_R}/2=55%）。 drive.google.com/file/d/1yuVNcJ…

禮（ハモ） @Vestige_du_jour

1st+2ndサーヴ・ポイント合計を+5％上げて130％（p_S=86%、被ブレークが５→７ゲームに１回）、1st+2ndリターン・ポイント合計も+6%上げて90％（p_R=34%、ブレークが１／３.６→１／３回）に出来れば、Big4のGS優勝分水嶺、全ポイント合計220％（{p_S+p_R}/2=60%）に達する。 drive.google.com/file/d/19NC7-J…

禮（ハモ） @Vestige_du_jour

錦織のBig4相手の試合（キャリア８Wー３２L）のスタッツをアップデート。Big4相手でも1st+2ndサーヴ・ポイント合計130％、1st+2ndリターン・ポイント合計90％、全ポイント合計220％が目標。錦織劇場で、全ポイント合計２００％以下（通常負け）でも勝った試合が３試合ある。 drive.google.com/file/d/1IAU2BC…