O Mitos do Plus-Minus Simples

Se o seu jogador favorito teve +12 em um jogo, isso significa que ele é uma superestrela? Provavelmente não. Esse número foi moldado por companheiros, adversários e até pela escalação do técnico. Em anos analisando dados da NBA em uma startup esportiva, vi muitos bons jogadores enterrados sob métricas falhas.

O plus-minus parece simples—quantos pontos sua equipe marcou a mais quando eles estavam em quadra—buta aqui está o ponto: ele premia sorte tanto quanto habilidade. Se seu armador joga com Steph Curry e Klay Thompson? Parecerá melhor do que é. Se estiver com banco fraco? Sofrerá—even se fizer tudo certo.

Entrada BPM: O Soro da Verdade para Valor de Jogador

É aí que entra o BPM—Box Plus/Minus. Esta não é apenas outra estatística; é um modelo de regressão baseado em mais de 30 anos de dados da NBA que elimina o ruído.

O BPM mede quanto cada jogador contribui por 100 posse em relação à média da liga. Um +5,0 significa ajudar sua equipe a vencer 5 pontos a mais a cada 100 jogadas do que um jogador médio. Um +10? Isso é elite—impacto tipo Jordan.

Não importa se você jogou com Harden ou D’Angelo Russell. Não importa o ritmo ou força do time—tudo é normalizado.

Como Funciona na Prática?

Imagine assim: cada ação tem valor.

• 1 assistência ≈ +0,5 pontos líquidos (porque alguém marca)
• 1 rebote ofensivo ≈ +0,4 (você mantém posse)
• 1 erro ≈ -0,7 (entrega ataque ao adversário)

Esses pesos não são chutes—vêm de padrões históricos reais que mostram o que realmente ganha jogos.

Depois ajustamos pelo contexto:

• Times rápidos como Golden State são reduzidos porque têm mais posse.
• Jogadores em times ruins são ligeiramente ampliados—porque leva mais esforço para vencer quando ninguém mais consegue marcar.

É por isso que jogadores como Jalen Brunson ou Chris Paul frequentemente têm BPMs maiores do que esperado—they don’t need star power to carry teams; they just do it consistentemente.

Por Que Isso Importa Além das Estatísticas?

Cresci assistindo crianças nos quintais de Chicago trabalharem mais do que qualquer um nos treinos—but never get scouted because their high school didn’t have an elite program. Sounds familiar? The same happens in basketball analytics: systems favor those with flashy numbers on inflated rosters. But BPM? It levels the field. It gives credit where it’s due—even to role players who clean up the glass or lock down guards without stealing headlines.

And here’s my hot take: If we want real equity in talent evaluation—the kind that helps overlooked athletes rise—we need to stop trusting raw plus-minus and start trusting models like BPM.

Palavra Final: Métricas Devem Servir Pessoas, Não Números Só

don’t need a PhD to understand this stuff—you just need to ask one question:

“Is this measuring what actually matters—or just what looks good on paper?” So next time someone says ‘he had +22 today,’ hit pause and ask: ‘What was his BPM?’ The answer might surprise you—and maybe finally give justice to the unsung heroes of basketball.