コルシ（統計）

コルシは、アイスホッケーの試合で用いられる高度な統計値で、均衡した強さでの試合におけるシュート数差を測定するために使用されます。これには、相手チームのゴールへのシュート数、シュートミス数、ブロックされたシュート数から、自チームのゴールへの同じシュート数を差し引いた数が含まれます。

歴史

コルシナンバーは、ヴィック・フェラーリという偽名で活動していたシカゴの金融アナリスト、ティム・バーンズによって名付けられました。彼は、元バッファロー・セイバーズのゼネラルマネージャー、ダーシー・レジアーがラジオでシュート差について話しているのを聞き、シュート差を正確に表示する計算式を開発しました。フェラーリは当初、レジアーナンバーと名付けたいと考えていましたが、響きが適切ではないと考えました。次に、元バッファロー・セイバーズのヘッドコーチ、リンディ・ラフにちなんでラフナンバーと呼ぶことも検討しましたが、これも適切ではないと考えました。最終的に、フェラーリはバッファロー・セイバーズのスタッフを検索し、ジム・コルシの写真を見つけ、コルシの口ひげが好きだったことから彼の名前を選んだのです。^{[ 1 ]}

公式

• Corsi For (CF) = 均等な強さでのシュート数：シュート数 + ブロック数 + ミス数^{[ 2 ]}
• コルシ・アゲインスト（CA）＝均等な強さでの相手に対するシュート数：シュート数＋ブロック数＋ミス数
• コルシ（C）= CF - CA
• コルシ値 % (CF%) = CF / (CF + CA)
• 相対的コーシ% (CF% Rel) = CF% - CFOff%
• 均等強度での60分あたりのCorsi（C/60）=（CF - CA）* 60 / TOI
• 均等強度での60分あたりの相対Corsi（Crel/60）= CF/60 - CFoff/60 = 氷上Corsi / 60分 - 氷上外Corsi / 60分

関連性

シュートはほぼ例外なくオフェンスゾーンで行われるため、Corsi値はチームがオフェンスゾーンで過ごす時間とディフェンスゾーンで過ごす時間を示す指標となります。Corsi値がプラスの場合、チームはディフェンスゾーンよりもオフェンスゾーンで過ごす時間が長いことを示し、マイナスの場合、その逆を示します。このため、Corsiは「パックの保持率」の代理指標となりますが、議論の余地がないわけではありません。^{[ 3 ]} Corsiは、Corsi Ahead、Corsi Even、Corsi Close、Corsi Belowの4つのカテゴリーに分類できます。これらのカテゴリーは、チームまたは選手が試合でリードしているとき、試合が同点のとき、試合のスコアが1点差のとき、そしてビハインドになっているときのCorsi値を表します。これは、リードしているチームが得点を狙わなくなり、相手の危険なチャンスを防ぐだけになるなど、スコアの影響を排除するために使用できます。

あるいは、Corsi は、単にショットに密接に関連した測定基準をより大きく提供するものとして捉えることもできます。チームのゴール数の割合だけを見るのは、サンプル サイズが小さい場合は問題が生じる可能性があります。なぜなら、ゴールは比較的まれで、非常にランダムなイベントだからです。^{[ 4 ]}すべてのショットがゴールになる確率が同じというわけではありませんが、その未知の値を平均化し、ランダム ショットが得点する平均的な確率 (NHL 5v5 で約 8%) があると仮定することができます^{([ 5 ]} )。これにより、1 ゴールあたり約 12 ショットになるため、イベントのサンプル サイズを大幅に増やすことができます。ショットを拡張してミス ショットやブロック ショットも含めると、1 ゴールあたり約 25 Corsi になります。このサンプル サイズの増加は、ほとんどの選手が各試合で統計的に意味のある数の Corsi イベントで氷上にいることを意味します。これにより、選手が氷上にいるときのチームのパフォーマンスを、より迅速に定量的に評価できるようになります。

批判

Corsiはプラスマイナス（ゴールが決まった時に氷上にいる選手にはプラス、自陣のネットでゴールが決まった時に氷上にいる選手にはマイナスを付ける）よりも、勝利への選手の貢献度をより正確に評価できるかもしれないが、Corsiにも批判点はある。例えば、ある選手がネットに30回シュートを放ち、20回被シュートしたとしよう。これに基づくと彼のCorsi数は+10となるが、実際の氷上でのプレーでは、彼は実際に5回のシュートを演出し、相手チームに15回のシュートを許しているため、彼のCorsi数は実際は-10となるべきである。^{[ 6 ]}これは、彼の周りに優れた選手がいたためにCorsi数が上がったためである。基本的に、優れた選手が下手な選手とコンスタントにプレーするとCorsi数は低くなり、優れた選手とプレーするとCorsi数は上がる。このため、頻繁に氷上に出るチームメイトの Corsi 値に合わせて調整した生の Corsi 値を使用するなど、追加の高度な指標を使用することで、個々のプレーヤーの貢献度をより正確に評価できます。

もう一つの問題は、CorsiではNHLスーパースターが試合に影響を与える能力をほとんど捉えられないということだ。2020-2021レギュラーシーズンを終えて5対5の統計だ​​けを見ると、コナー・マクデイビッドは6776 Corsiのイベントで氷上にいて、397ゴールを記録している。一方、より平均的な4番手のピエール＝エドゥアール・ベルマーレは4663 Corsiのイベントで氷上にいて、143ゴールを記録している。これは、マクデイビッドが氷上にいるときとベルマーレが氷上にいるときのCorsiのシュート率がそれぞれ5.86%と3.07%ということになる。^{[ 7 ] [ 8 ]}そのため、Corsiの統計値から選手の能力について過度の結論を導き出そうとする際には注意が必要である。

参照

• 分析（アイスホッケー）
• フェンウィック

参考文献

1. マッケンジー、ボブ (2014年10月6日). 「マッケンジー：コルシの名前の由来」 . www.tsn.ca.ベルメディア. 2015年2月2日閲覧。
2. 「Hockey Reference Player Advanced Stats Finder」 . hockey-reference.com . 2018年10月26日閲覧。
3. 「リンク統計 | なぜ我々はコルシとフェンウィックよりも良い成績を残そうとすべきなのか」。
4. 「ホッケー分析の10の法則」 2008年1月18日。
5. 「チームのシーズン合計 - 自然な統計トリック」。
6. ステープルズ、デイビッド。「なぜコルシ数値は選手を評価する上で信頼できない基準統計なのか」。blogs.edmontonjournal.com 。エドモントン・ジャーナル。 2015年2月3日閲覧。
7. 「コナー・マクデイビッド - 概要 - 自然な統計トリック」。
8. “ピエール＝エドゥアール・ベルマーレ - 概要 - ナチュラル・ステータス・トリック” .