What are the changes in basketball shooting pattern and accuracy in National Basketball Association in the past decade?
Notice bibliographique
Résumé
The main research question addressed in this study is if and how the shooting pattern and field-goal accuracy have changed in the NBA league in the past decade. This study analyzes NBA game data from the 2011–2012 regular season to the 2020–2021 season. Field goal attempts are grouped into five categories by the shooting distance. The Mann-Kendall trend test was employed to examine if changes are statistically significant (p < 0.05) over the years. Sixteen equal segments in one basketball game, each with 3 min, were analyzed to examine the shooting pattern in different game segments. Results reveal an increasing trend in the percentage of 3-pointer shooting, which has nearly doubled from 22 to 39%. Meanwhile, the percentage of field goals within the range of 16–24 ft has decreased from 20 to 10%. Field-goal accuracy has shown an increasing trend for all shooting distances except for the 3-pointer shooting. The second and fourth 3-min within each quarter have the highest number of field goals. The first quarter has a higher shooting accuracy than the rest three quarters. In addition, results reveal that the last 3-min in each quarter has the lowest shooting accuracy. Reasons for the patterns of field goals in different segments are discussed from the perspective of game rule changes, the fatigue effects, and coaches’ game strategies. The reasons for changes in activity level and performance in different quarters are also discussed. This study offers new insights into the changes in basketball shooting patterns and accuracy in NBA games in the past decade. Practical meanings of this study for basketball players, coaches, and sports psychologists, as well as the strength and limitations of this study, are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».