防守压力分数概述

防守压力分数用于衡量每位防守球员对每位进攻球员施加的压力，无论两人是否直接对位。通过数学建模，系统先将各个防守原则量化为不同的分项指标，最后再汇总成一个总体的防守压力指数。值得注意的是，防守压力指数高并不一定意味着防守做得好。例如，在一次进攻中，如果持球人被两名防守球员夹击，而另一名队友却空位无人防守——那么持球人所承受的防守压力会非常高，但只要一次精准传球，就能轻松得分。

子分数

防守压力指数由七个分项指标组成，每个指标都有不同的权重。具体分项如下：

绝对距离：防守球员和进攻球员之间的实际距离

相对距离：防守球员和进攻球员之间的距离，会根据进攻球员离篮筐的远近来调整

传球路线：防守球员到自然传球路线的距离，会根据进攻球员离球的远近来调整。防守球员越接近传球路线，这项指标对防守压力的影响就越大。当球在空中（传球或投篮时）或进攻球员持球时，不计算传球路线指标

篮筐线位置：防守球员到篮筐连线（两个篮筐之间的连线）的距离。如果防守球员比进攻球员距离篮筐更远，会受到惩罚分

球员阻挡：如果进攻球员和防守球员之间有对方球员（比如可能形成事实上的挡拆），会计入惩罚分

速度差异：进攻球员和防守球员之间的速度绝对差值

移动方向：进攻球员和防守球员的移动角度差，会乘以速度系数（如果两名球员以相同速度向同一方向移动，会产生更高的防守压力分数）

其他计算因素

在计算完各个子分数后，这些分数会经过加权与整合，并在很短时间内进行平滑处理，最终得出防守压力分数。最后，通过优化算法找出能让团队整体防守压力最大化的防守配对方案。这些最佳匹配结果将用于构建“防守数据盒子（Defensive Box Score）”。

整体分数分布

由于每秒会生成25个防守压力分数（即五名进攻球员与五名防守球员之间的组合），因此防守压力分数覆盖范围非常广。这个指数的范围在0到1之间。下面的直方图展示了两种情况的分布：一是整体的防守压力指数分布，二是专门针对直接防守对位时的指数分布。

在整体分布图中可以看到第二个峰值，这是来自一对一防守时的数据。从第二张直方图可以看出，当防守球员在直接盯防某个进攻球员时，防守压力指数明显更高（一般在0.6到1之间），远超过非直接防守时的数值。

（图片源自NBA全球官方网站）

（图片源自NBA全球官方网站）

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