В саберметрике и баскетбольной аналитике показатели сходства представляют собой метод сравнения игроков в бейсбол и баскетбол (обычно в MLB или NBA ) с другими игроками с целью выяснить, кто из исторических игроков наиболее похож на определенного игрока.
Оценки схожести являются одной из многих оригинальных концепций саберметрии, впервые введенных Биллом Джеймсом . Джеймс изначально создал эту концепцию как способ эффективного сравнения игроков, не входящих в Зал славы , с игроками, входящими в Зал, чтобы увидеть, кто либо находится на пути к попаданию в HOF, либо определить, были ли какие-либо подходящие игроки отвергнуты отборочной комиссией. Например, если бы все игроки, наиболее похожие на игрока, не входящего в HOF, были в Зале славы, можно было бы эффективно утверждать, что этот игрок должен быть в Зале.
Совсем недавно оценки сходства использовались для определения карьерных путей и прогнозируемой статистики для игроков. Логика, лежащая в основе этого направления мысли, проста: игроки часто следуют схожим траекториям карьеры с наиболее похожими на них игроками, поэтому историческая производительность похожих игроков в годы после текущего возраста активного игрока должна быть хорошим предиктором будущей производительности этого активного игрока. Примером этого может служить открытие Football Outsiders о том, что все, кроме самых высококлассных принимающих, испытывают заметный спад после седьмого сезона в НФЛ , факт, который подтвердился для принимающих, выбранных на драфте НФЛ 1996 года , когда их совокупная производительность упала. [1]
Многие аналитики бейсбола на протяжении многих лет дополняли метод Джеймса или придумывали свои собственные системы измерения сходства. Baseball Prospectus использует проекционную систему, разработанную Нейтом Сильвером, известную как PECOTA , которая применяет анализ ближайшего соседа для вычисления сходства между игроками разных эпох. Pro Football Prospectus (написанный Football Outsiders ) имеет свою собственную систему (названную «KUBIAK» в честь давнего резервного квотербека Broncos Гари Кубиака ) для прогнозирования будущих результатов. Джон Холлингер разработал похожую систему для баскетболистов в своей серии книг Pro Basketball Forecast , и несколько APBRmetricians расширили его методологию. Оценки сходства также широко используются во многих программах статистического прогнозирования. [ необходима ссылка ]