Pubblicato il 17 maggio 2019 su HiddenGameOfTennis – Traduzione di Edoardo Salvati
// Nella prima partita degli Internazionali d’Italia, il torneo di casa, Sara Errani è stata demolita per 6-1 6-0 dalla numero 43 del mondo, Viktoria Kuzmova, che a sua volta la scorsa settimana a Madrid non aveva fatto nemmeno un game in pochi minuti in campo contro Simona Halep.
Sono andato subito a vedere le statistiche di Errani per cercare il numero di doppi falli, che ultimamente è diventato il motivo principale d’interesse per le sue statistiche. Sei doppi falli commessi, che non sembrano tanti, anche se ha servito solo 17 seconde. Mi hanno colpito di più invece le sette palle break che ha dovuto fronteggiare in una partita così breve. Si tratta di circa il 15% di tutti i punti al servizio, vale a dire che si è trovata sotto pressione al servizio più spesso di una volta ogni sette battute.
Ho fatto una veloce indagine sulle prime 125 della classifica, oltre a Errani, per la stagione 2019, compreso il torneo di Madrid, e per il periodo dalla stagione 2016 a quella attuale (incluso Madrid), eliminando poi tutte le giocatrici senza almeno 400 punti al servizio nel 2019. Sono rimaste fuori in quattro, tra cui Maria Sharapova.
La pressione delle palle break
La tabella mostra, per entrambi i periodi, le palle break fronteggiate come percentuale dei punti totali al servizio, e l’indice-z (cioè il numero di deviazioni standard rispetto alla media di questo gruppo. Nota: ho invertito il segno dell’indice-z in modo che a valori negativi corrispondano prestazioni negative). Ho aggiunto una quinta colonna “Differenza Indice-z” per la differenza tra breve e lungo periodo dell’indice-z, i cui numeri non hanno un significato intrinseco (almeno, non credo ne abbiano uno), ma aiutano a far vedere il cambiamento in termini di pressione delle palle break tra i due periodi di riferimento. La tabella è inizialmente ordinata per la peggior percentuale di pressione delle palle break (PBP) del 2019, ma si possono applicare altri filtri liberamente.
Min 400 Punti servizio | PBP % 2019 | Indice-z 2019 | PBP % 2016-2019 | Indice-z 2016-2019 | Differenza Indice-z |
---|---|---|---|---|---|
Aleksandra Krunic | 0.161 | -2.832 | 0.115 | -0.153 | -2.68 |
Sara Errani | 0.161 | -2.832 | 0.141 | -2.560 | -0.27 |
Daria Gavrilova | 0.148 | -2.022 | 0.123 | -0.893 | -1.13 |
Daria Kasatkina | 0.147 | -1.959 | 0.122 | -0.801 | -1.16 |
Evgeniya Rodina | 0.145 | -1.835 | 0.138 | -2.283 | 0.45 |
Johanna Larsson | 0.145 | -1.835 | 0.122 | -0.801 | -1.03 |
Shuai Zhang | 0.141 | -1.585 | 0.117 | -0.338 | -1.25 |
Tamara Zidansek | 0.137 | -1.336 | 0.129 | -1.449 | 0.11 |
Anna Karolina Schmiedlova | 0.137 | -1.336 | 0.135 | -2.005 | 0.67 |
Nao Hibino | 0.137 | -1.336 | 0.125 | -1.079 | -0.26 |
Samantha Stosur | 0.137 | -1.336 | 0.11 | 0.310 | -1.65 |
Rebecca Peterson | 0.136 | -1.273 | 0.119 | -0.523 | -0.75 |
Heather Watson | 0.136 | -1.273 | 0.117 | -0.338 | -0.94 |
Ivana Jorovic | 0.135 | -1.211 | 0.121 | -0.708 | -0.50 |
Mandy Minella | 0.134 | -1.149 | 0.118 | -0.430 | -0.72 |
Lesia Tsurenko | 0.133 | -1.086 | 0.120 | -0.616 | -0.47 |
Aliaksandra Sasnovich | 0.133 | -1.086 | 0.119 | -0.523 | -0.56 |
Ons Jabeur | 0.132 | -1.024 | 0.114 | -0.060 | -0.96 |
Vera Lapko | 0.132 | -1.024 | 0.113 | 0.033 | -1.06 |
Andrea Petkovic | 0.132 | -1.024 | 0.124 | -0.986 | -0.04 |
Viktorija Golubic | 0.132 | -1.024 | 0.120 | -0.616 | -0.41 |
Anna Blinkova | 0.131 | -0.961 | 0.124 | -0.986 | 0.03 |
Madison Brengle | 0.131 | -0.961 | 0.131 | -1.634 | 0.67 |
Yafan Wang | 0.131 | -0.961 | 0.127 | -1.264 | 0.30 |
Amanda Anisimova | 0.131 | -0.961 | 0.115 | -0.153 | -0.81 |
Mihaela Buzarnescu | 0.130 | -0.899 | 0.111 | 0.218 | -1.12 |
Kristina Mladenovic | 0.130 | -0.899 | 0.115 | -0.153 | -0.75 |
Jelena Ostapenko | 0.129 | -0.837 | 0.124 | -0.986 | 0.15 |
Laura Siegemund | 0.128 | -0.774 | 0.119 | -0.523 | -0.25 |
Christina Mchale | 0.125 | -0.587 | 0.121 | -0.708 | 0.12 |
Marie Bouzkova | 0.125 | -0.587 | 0.116 | -0.245 | -0.34 |
Barbora Strycova | 0.125 | -0.587 | 0.114 | -0.060 | -0.53 |
Saisai Zheng | 0.125 | -0.587 | 0.126 | -1.171 | 0.58 |
Margarita Gasparyan | 0.124 | -0.525 | 0.121 | -0.708 | 0.18 |
Lauren Davis | 0.123 | -0.463 | 0.124 | -0.986 | 0.52 |
Sara Sorribes Tormo | 0.122 | -0.400 | 0.146 | -3.023 | 2.62 |
Zarina Diyas | 0.122 | -0.400 | 0.121 | -0.708 | 0.31 |
Fiona Ferro | 0.122 | -0.400 | 0.135 | -2.005 | 1.61 |
Carla Suarez Navarro | 0.121 | -0.338 | 0.112 | 0.125 | -0.46 |
Timea Bacsinszky | 0.121 | -0.338 | 0.117 | -0.338 | 0.00 |
Monica Puig | 0.120 | -0.275 | 0.106 | 0.681 | -0.96 |
Magda Linette | 0.120 | -0.275 | 0.114 | -0.060 | -0.22 |
Anett Kontaveit | 0.120 | -0.275 | 0.105 | 0.773 | -1.05 |
Alison Riske | 0.120 | -0.275 | 0.111 | 0.218 | -0.49 |
Lara Arruabarrena | 0.119 | -0.213 | 0.123 | -0.893 | 0.68 |
Dalila Jakupovic | 0.119 | -0.213 | 0.116 | -0.245 | 0.03 |
Mona Barthel | 0.119 | -0.213 | 0.116 | -0.245 | 0.03 |
Kateryna Kozlova | 0.119 | -0.213 | 0.113 | 0.033 | -0.25 |
Elise Mertens | 0.119 | -0.213 | 0.116 | -0.245 | 0.03 |
Irina Camelia Begu | 0.118 | -0.151 | 0.120 | -0.616 | 0.47 |
Maria Sakkari | 0.118 | -0.151 | 0.124 | -0.986 | 0.84 |
Kaia Kanepi | 0.118 | -0.151 | 0.112 | 0.125 | -0.28 |
Vera Zvonareva | 0.117 | -0.088 | 0.113 | 0.033 | -0.12 |
Anastasija Sevastova | 0.117 | -0.088 | 0.111 | 0.218 | -0.31 |
Kirsten Flipkens | 0.117 | -0.088 | 0.115 | -0.153 | 0.07 |
Svetlana Kuznetsova | 0.117 | -0.088 | 0.111 | 0.218 | -0.31 |
Jil Teichmann | 0.116 | -0.026 | 0.115 | -0.153 | 0.13 |
Alize Cornet | 0.116 | -0.026 | 0.125 | -1.079 | 1.05 |
Victoria Azarenka | 0.116 | -0.026 | 0.105 | 0.773 | -0.80 |
Sorana Cirstea | 0.116 | -0.026 | 0.116 | -0.245 | 0.22 |
Sloane Stephens | 0.115 | 0.036 | 0.109 | 0.403 | -0.37 |
Ysaline Bonaventure | 0.115 | 0.036 | 0.110 | 0.310 | -0.27 |
Viktoria Kuzmova | 0.114 | 0.099 | 0.105 | 0.773 | -0.67 |
Tatjana Maria | 0.114 | 0.099 | 0.115 | -0.153 | 0.25 |
Stefanie Voegele | 0.114 | 0.099 | 0.113 | 0.033 | 0.07 |
Magdalena Rybarikova | 0.114 | 0.099 | 0.112 | 0.125 | -0.03 |
Su Wei Hsieh | 0.113 | 0.161 | 0.122 | -0.801 | 0.96 |
Jessica Pegula | 0.113 | 0.161 | 0.115 | -0.153 | 0.31 |
Alison Van Uytvanck | 0.113 | 0.161 | 0.107 | 0.588 | -0.43 |
Ajla Tomljanovic | 0.113 | 0.161 | 0.116 | -0.245 | 0.41 |
Aryna Sabalenka | 0.113 | 0.161 | 0.104 | 0.866 | -0.71 |
Eugenie Bouchard | 0.112 | 0.223 | 0.115 | -0.153 | 0.38 |
Qiang Wang | 0.112 | 0.223 | 0.110 | 0.310 | -0.09 |
Venus Williams | 0.112 | 0.223 | 0.112 | 0.125 | 0.10 |
Natalia Vikhlyantseva | 0.112 | 0.223 | 0.112 | 0.125 | 0.10 |
Yulia Putintseva | 0.112 | 0.223 | 0.121 | -0.708 | 0.93 |
Veronika Kudermetova | 0.111 | 0.286 | 0.114 | -0.060 | 0.35 |
Bernarda Pera | 0.111 | 0.286 | 0.114 | -0.060 | 0.35 |
Polona Hercog | 0.111 | 0.286 | 0.122 | -0.801 | 1.09 |
Misaki Doi | 0.110 | 0.348 | 0.117 | -0.338 | 0.69 |
Petra Martic | 0.110 | 0.348 | 0.106 | 0.681 | -0.33 |
Beatriz Haddad Maia | 0.109 | 0.410 | 0.105 | 0.773 | -0.36 |
Pauline Parmentier | 0.109 | 0.410 | 0.121 | -0.708 | 1.12 |
Caroline Garcia | 0.109 | 0.410 | 0.099 | 1.329 | -0.92 |
Lin Zhu | 0.108 | 0.473 | 0.118 | -0.43 | 0.90 |
Anastasia Potapova | 0.108 | 0.473 | 0.122 | -0.801 | 1.27 |
Sofia Kenin | 0.108 | 0.473 | 0.112 | 0.125 | 0.35 |
Anastasia Pavlyuchenkova | 0.107 | 0.535 | 0.106 | 0.681 | -0.15 |
Kristyna Pliskova | 0.107 | 0.535 | 0.098 | 1.422 | -0.89 |
Vitalia Diatchenko | 0.107 | 0.535 | 0.118 | -0.43 | 0.97 |
Dayana Yastremska | 0.106 | 0.598 | 0.109 | 0.403 | 0.20 |
Garbine Muguruza | 0.106 | 0.598 | 0.099 | 1.329 | -0.73 |
Belinda Bencic | 0.106 | 0.598 | 0.110 | 0.310 | 0.29 |
Ekaterina Alexandrova | 0.106 | 0.598 | 0.112 | 0.125 | 0.47 |
Julia Goerges | 0.105 | 0.660 | 0.092 | 1.977 | -1.32 |
Taylor Townsend | 0.105 | 0.660 | 0.121 | -0.708 | 1.37 |
Nicole Gibbs | 0.103 | 0.785 | 0.122 | -0.801 | 1.59 |
Elina Svitolina | 0.103 | 0.785 | 0.102 | 1.051 | -0.27 |
Katie Boulter | 0.103 | 0.785 | 0.114 | -0.060 | 0.85 |
Caroline Wozniacki | 0.102 | 0.847 | 0.103 | 0.959 | -0.11 |
Iga Swiatek | 0.102 | 0.847 | 0.105 | 0.773 | 0.07 |
Katerina Siniakova | 0.101 | 0.909 | 0.115 | -0.153 | 1.06 |
Danielle Collins | 0.100 | 0.972 | 0.112 | 0.125 | 0.85 |
Astra Sharma | 0.100 | 0.972 | 0.103 | 0.959 | 0.01 |
Donna Vekic | 0.100 | 0.972 | 0.111 | 0.218 | 0.75 |
Madison Keys | 0.099 | 1.034 | 0.091 | 2.070 | -1.04 |
Angelique Kerber | 0.099 | 1.034 | 0.104 | 0.866 | 0.17 |
Camila Giorgi | 0.099 | 1.034 | 0.106 | 0.681 | 0.35 |
Johanna Konta | 0.098 | 1.096 | 0.095 | 1.699 | -0.60 |
Dominika Cibulkova | 0.096 | 1.221 | 0.113 | 0.033 | 1.19 |
Karolina Muchova | 0.094 | 1.346 | 0.100 | 1.236 | 0.11 |
Simona Halep | 0.093 | 1.408 | 0.104 | 0.866 | 0.54 |
Serena Williams | 0.091 | 1.533 | 0.078 | 3.274 | -1.74 |
Bianca Andreescu | 0.089 | 1.658 | 0.099 | 1.329 | 0.33 |
Ashleigh Barty | 0.089 | 1.658 | 0.086 | 2.533 | -0.88 |
Karolina Pliskova | 0.088 | 1.720 | 0.090 | 2.163 | -0.44 |
Petra Kvitova | 0.085 | 1.907 | 0.094 | 1.792 | 0.12 |
Marketa Vondrousova | 0.085 | 1.907 | 0.106 | 0.681 | 1.23 |
Tereza Smitkova | 0.085 | 1.907 | 0.105 | 0.773 | 1.13 |
Naomi Osaka | 0.084 | 1.97 | 0.092 | 1.977 | -0.01 |
Kiki Bertens | 0.078 | 2.344 | 0.097 | 1.514 | 0.83 |
Jennifer Brady | 0.077 | 2.406 | 0.105 | 0.773 | 1.63 |
Media | 0.116 | 0.113 | |||
Mediana | 0.115 | 0.114 | |||
Deviazione Standard | 0.016 | 0.010 |
Aleksandra Krunic è in difficoltà al servizio nel 2019 quanto lo è Errani, ma si tratta per lei di una novità, perché nell’orizzonte più lungo è rimasta all’incirca in media. Così non è invece per Errani, che riesce in qualche modo a regredire da numeri già significativamente scadenti. Sempre nel lungo periodo, Sara Sorribes Tormo è stata ancora più sotto pressione di Errani, con tre intere deviazioni standard dal lato sbagliato della media. Nel 2019 è solo al 36esimo posto delle peggiori: o ha cambiato qualcosa, o il campione di dati deve ancora aggiornarsi per riflettere la situazione.
Deviazioni standard dalla media
Errani stessa è vicina a tre deviazioni standard dalla media, che la pongono agli estremi della curva. In concreto, all’interno di una partita di routine in due set (tipo, 6-3 6-3) una giocatrice ha probabilmente 60-65 punti al servizio. Questo significa che Errani si trova di fronte a circa tre game di servizio in più in cui è sotto pressione per le palle break che deve fronteggiare rispetto alla media del gruppo.
Tra le migliori per indice-z nel lungo periodo non troviamo sorprese, vista la presenza tra le altre di Kiki Bertens, Naomi Osaka, Petra Kvitova, Karolina Pliskova, Ashleigh Barty, Madison Keys, Julia Goerges e Serena Williams (l’indice-z di Williams nel lungo è fantascientifico). Per il 2019 però, due giovani sono entrate tra le prime 10, Marketa Vondrousova e Bianca Andreescu.
Andreescu ha dimostrato di avere un servizio solido, ma Vondrousova non appare così forte, anche se il fatto di essere mancina probabilmente è un fattore rilevante. Sono numeri che semplicemente ricordato che proteggere il turno di servizio non è solo una questione di avere un servizio potente. Anche Caroline Wozniacki, Elina Svitolina e Halep, e pure Astra Sharma (!) rientrano tra le prime 20.
Tra i problemi al servizio e una bizzarra squalifica per doping (bizzarra quanto la sentenza, con una contestuale “ingestione involontaria” e un “lieve grado di colpevolezza”), mi ha sorpreso che Errani non abbia scelto gli Internazionali d’Italia per ritirarsi dal professionismo. Ha vinto contro pronostico in passato, ma le colleghe sono diventate più potenti, e lei sta regredendo.
Nota a margine: punti con la pressione delle palle break
Non credo che calcolare la pressione delle palle break in percentuali aggiunga nuove informazioni. È di fatto un altro modo per rendersi conto della solidità di servizio di una giocatrice. La correlazione con i punti vinti al servizio presenta il robusto valore (almeno per il 2019) di -0.79, senza una differenza materiale tra terra battuta e cemento. Ritengo però interessante osservare un servizio debole (in generale o per una specifica partita) con la lente d’ingrandimento sulla quantità di pressione a cui una giocatrice al servizio è veramente sottoposta.
Gli appassionati sono a proprio agio sui numeri relativi alle palle break salvate e a quelle trasformate. Sono occorrenze che spesso danno idea dell’equilibrio di una partita e di come possa andare in una direzione o nell’altra, ma sono anche statistiche con una larga componente di casualità (o fortuna o non replicabile dominio nei momenti importanti, quale sia il termine che preferite; qui per approfondimenti). Teoricamente, una giocatrice può essere più brava della media a salvare palle break (in termini percentuali), ma nel contempo esporsi a così tante palle break da rendere inefficace il talento nel salvarle.
Percentuale di pressione sulle palle break
Potrebbe essere utile valutare anche la percentuale di pressione sulle palle break di una giocatrice al servizio nelle occasioni in cui ci sbrighiamo a dare merito alla giocatrice alla risposta. Facciamo tutti scelte soggettive nel commentare una partita che non abbiamo visto. Ad esempio, perché ho ipotizzato che Errani abbia avuto una giornata terribile al servizio invece di pensare che sia stata Kuzmova ad averne una fantastica alla risposta? Avrei potuto altrettanto facilmente scrivere che Kuzmova ha risposto con molta efficacia, raggiungendo la palla break sul 15% dei servizi di Errani.
Ho fatto un esempio limite, perché la difficoltà di Errani con il servizio è ben nota e perché Kuzmova non è conosciuta per avere una risposta formidabile. In una situazione meno evidente, prima di dare troppo merito alla giocatrice alla risposta, potrebbe aver senso stabilire se è normale per una giocatrice avere una palla break sul 15% dei punti al servizio dell’avversaria.
Linearità tra palle break e percentuale di vittoria
Da ultimo, inserisco una tabella per la stagione femminile 2019 in cui ho suddiviso in sottoinsiemi tutte le partite in funzione della percentuale di PBP, con incrementi all’incirca del 2.5%. Visto che quasi il 60% delle partite è ripartito nei tre sottoinsiemi centrali (7.50% – 15.00%), ho ulteriormente scomposto in sottoinsiemi dello 0.75%, come appaiono a destra della parentesi. Il punto in cui la percentuale di vittoria supera il 50% è intorno all’11.2%.
In due circostanze la percentuale di pressione delle palle break non è lineare con la percentuale di vittoria. La più importante è nell’intervallo 9.00% – 10.50% (evidenziato), ma un po’ anche nell’intervallo 12.00% – 13.50%. Due di questi mini-sottoinsiemi si traducono più o meno in una palla break a partita quando una giocatrice ha 65 punti al servizio. Non sorprende quindi l’impossibilità di una linearità perfetta. ◼︎