NBA分析／SGA本季有多强？一数据超越「16柯瑞」　後撤步胜过哈登 记者黄建霖/综合报导 奥克拉荷马雷霆当家球星「SGA」亚历山大（Shai Gilgeous-Alexander）本季打出震撼全联 盟的史诗级表现，效率全面提升到历史罕见的高度，甚至其进阶数据「EPM」已经超越了201 5-16赛季的柯瑞（Stephen Curry）以及丹佛金块明星中锋约基奇（Nikola Jokic），独居 联盟第一。 SGA为什麽这麽强？後撤步效率超过哈登、唐西奇 《The Athletic》记者Fred Katz在最新专栏中指出，SGA目前的後撤步三分命中率高达52％ ，在所有出手後撤步三分次数位居前四名的球员中遥遥领先。作为对照，出手次数比他更多 的唐西奇（Luka Doncic）、哈登（James Harden）与马克西（Tyrese Maxey），命中率分 别仅有34％、36％与30％，形成极度悬殊的差距。 Katz在文中形容，SGA的投射武器库已进化到防守者难以预测的地步。他过去习惯以左侧後 撤步为主要选择，但如今无论何时、何种节奏都能突然出手，让对手完全措手不及。除了後 撤步投射外，他变速突破与阅读防守的能力也显着提升，使其外线威胁与控场能力同步升级 。 SGA单季史诗级得分效率　已超过柯瑞 更惊人的是，SGA的整体效率已升至历史级水平。在击败独行侠的比赛後，他的EPM（Estima ted Plus-Minus）正式突破+11.0，打破自己先前保持的+10.9纪录。这项指标象徵球员对胜 负的综合影响力，对比2015-16年柯瑞在MVP赛季巅峰EPM仅达到+10.8，SGA目前的表现代表 他已跻身连历史巨星都难以触及的层级。 雷霆近期豪取14连胜、战绩22胜1败，SGA无疑是最关键角色。他在连胜期间场均攻下32.6分 、6.6助攻与4.2篮板，外带2抄截与仅1.8次失误，投篮命中率57％、三分命中率50％、罚球 命中率87％，真正命中率高达70.9％，数据精准度近乎不可思议。他也坦言，自己在休赛季 特别强调控球、选择投篮与比赛节奏掌握，因此才能展现更成熟的球场掌控力。 三节打卡　真实命中率破96% SGA在多场比赛中提前杀死比赛悬念，对独行侠一役更在第三节结束前就攻下33分、5篮板、 6助攻与1火锅，投篮12投10中、三分球全进、罚球12罚11中，真实命中率（TS）高达96％， 正负值+24，效率惊人。他本季整体投篮仍维持56％、三分44％与罚球88％的水准，作为控 卫的TS值高达69％，被球迷形容是「现代後卫中不可能达成的效率」。 在这样的历史级表现下，不少球迷与专家已开始讨论SGA是否正缔造生涯最佳，也可能是联 盟历史上最伟大的赛季之一。雷霆以压倒性的战绩坐上联盟第一，而SGA的两端影响力，更 让外界认为他极有可能在本季继续冲击MVP荣耀。这位年仅26岁的超级後卫，正一步步把自 己推向NBA的巅峰舞台。 什麽是EPM？ 在高阶数据已成为NBA分析主流的今日，EPM（Estimated Plus-Minus，估计正负值）成为被 普遍认可、能全面衡量球员场上影响力的核心指标。EPM源自知名数据网站「Dunks & Three s」，其演算法结合了RAPM（Regularized Adjusted Plus-Minus，正则化调整正负值）与统 计型正负值模型SPM（Statistical Plus-Minus），并参考了Darko（DPM）等预测思路，被 视为新世代最精准的球员影响力评估工具之一。与传统只描述球员当季表现的旧版EPM不同 ，新版EPM加入预测能力，可藉由大量历史资料推估球员未来的场上表现。 EPM的核心基础来自两个部分。其一是RAPM，透过回合层级（possession-level）的进阶运 算，把对手强弱、队友差异、主场优势与「橡皮筋效应」（领先或落後时球队表现倾向改变 ）等因素纳入模型，使每位球员的影响力被尽量单独拆解。其 二是SPM，透过跨赛季大量RAPM样本，估算出每一项统计数据（如投篮、防守、传球）的权 重，并利用box score、tracking data等多源资料估算球员於无法直接取得RAPM时的真实影 响力。这些模型最终被优化整合，使EPM能有效降低RAPM本身的共线性与过度拟合问题。 新版EPM最具突破性的设计在於「Estimated Skills」──也就是对球员每项技能的预估能 力，而非仅依赖单场或短期数据波动。EPM作者利用差分进化（Differential Evolution） 为不同数据建立预测模型，并设定各项能力的「指数衰减因子」，让近期表现权重更高、远 期则被快速削弱。例如三分球稳定性低於两分球，因此三分会被赋予更高的衰减系数，以避 免短期手感波动误导模型。藉由此方式，EPM能将球员过往表现、年龄、赛程、对手强度等 因素共同纳入估算，使其真实技能更接近本质。 目前的EPM是建立在18年（2002–2019）RAPM资料与近六季（2018–2023）的tracking data 模型之上，每天都会更新。模型会自2002年起所有比赛回合中进行加权学习，将较新的回合 赋予更高权重，并同步调整NBA环境演变，使其能反映不同时代的比赛风格。最终生成的EPM 不仅可衡量球员整体实力，也具一定的预测功能。 https://www.nownews.com/news/6762097 --

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