하키 선수의 성장: 우리는 현재 세기의 모든 세계 선수권 대회의 데이터를 분석합니다. 러시아 하키 대표팀이 거의 같은 클럽의 선수들로 구성된 이유는 러시아 대표팀의 하키 선수들이다.
다음 날 하키 세계 선수권 대회가 막바지에 이르렀습니다.
시합을 보면서 아이디어가 탄생했습니다. 휴식 시간에 탈의실에 들어가는 선수들의 모습이 TV 카메라에 담겼을 때, 선수들의 규모가 얼마나 큰지 눈치채지 못했다. 코치, 팀 직원, 아이스 경기장 직원, 기자 또는 팬을 배경으로 일반적으로 매우 인상적입니다.
그리고 질문을 했습니다. 하키 선수는 정말 일반인보다 키가 큽니까? 하키 선수의 키는 일반인과 비교하여 시간이 지남에 따라 어떻게 변합니까? 지속적인 국가 간 차이가 있습니까?
데이터
세계 아이스하키 선수권 대회를 주최하는 IIHF는 매년 참가팀의 라인업을 발표하고 각 선수의 키와 몸무게에 대한 정보를 제공합니다. 이 데이터를 보관하십시오.
2001년부터 2016년까지 모든 세계 선수권 대회의 데이터를 정리했습니다. 해마다 제공되는 데이터의 형식이 약간 달라지므로 이를 정리하는 데 약간의 노력이 필요합니다. 프로세스를 제대로 자동화하는 방법을 모르고 모든 데이터를 수동으로 복사했는데 3시간이 조금 넘게 걸렸습니다. 병합된 데이터세트가 일반에 공개되었습니다.
# 필요한 패키지 로드 require(dplyr) # 데이터 조작 require(lubridate) # 날짜를 사용한 손쉬운 조작 require(ggplot2) # 시각화 require(ggthemes) # ggplot2용 테마 require(cowplot) # ggplot의 멋진 정렬 require(RColorBrewer) # 생성 색상 팔레트 require(texreg) # 회귀 테이블의 쉬운 내보내기 require(xtable) # 데이터 프레임을 html 테이블로 내보내기 # IIHF 데이터 세트 다운로드; 문제가 있는 경우 # 안정적인 URL(https://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.3394735.v2) df를 사용하여 수동으로 다운로드할 수 있습니다.<- read.csv("https://ndownloader.figshare.com/files/5303173") # color palette brbg11 <- brewer.pal(11,"BrBG")
하키 선수가 성장하고 있습니까? 대략적인(주기적인) 비교
먼저 16개 세계선수권대회 선수들의 평균 키를 비교해보자.
R 코드. 그림 1. 2001년부터 2016년까지 세계 선수권 대회에서 하키 선수들의 평균 키 변화
# 챔피언십 df_per별 평균 키<- df %>% 그룹별(연도) %>% 요약(높이=평균(높이)) gg_period_mean<- ggplot(df_per, aes(x=year,y=height))+ geom_point(size=3,color=brbg11)+ stat_smooth(method="lm",size=1,color=brbg11)+ ylab("height, cm")+ xlab("year of competition")+ scale_x_continuous(breaks=seq(2005,2015,5),labels=seq(2005,2015,5))+ theme_few(base_size = 15)+ theme(panel.grid=element_line(colour = "grey75",size=.25)) gg_period_jitter <- ggplot(df, aes(x=year,y=height))+ geom_jitter(size=2,color=brbg11,alpha=.25,width = .75)+ stat_smooth(method="lm",size=1,se=F,color=brbg11)+ ylab("height, cm")+ xlab("year of competition")+ scale_x_continuous(breaks=seq(2005,2015,5),labels=seq(2005,2015,5))+ theme_few(base_size = 15)+ theme(panel.grid=element_line(colour = "grey75",size=.25)) gg_period <- plot_grid(gg_period_mean,gg_period_jitter)
긍정적인 경향은 분명합니다. 10년 반 동안 세계 선수권 대회에서 하키 선수의 평균 키는 거의 2센티미터 증가했습니다(왼쪽 패널). 상당히 큰 변화(오른쪽 패널)에 대해 약간 증가한 것처럼 보입니다. 많거나 적습니까? 질문에 답하려면 인구와 정확하게 비교할 필요가 있습니다(그러나 기사의 끝 부분에 더 가깝습니다).
코호트 분석
키의 변화를 연구하는 더 정확한 방법은 출생 코호트별로 비교하는 것입니다. 여기에서 우리는 흥미로운 뉘앙스에 직면했습니다. 일부 하키 선수는 하나 이상의 세계 선수권 대회에 참가했습니다. Q: 같은 사람에 대한 중복 항목을 정리해야 합니까? 챔피언십에서 하키 선수의 평균 키에 관심이 있다면(위 그림과 같이) 명확하게 이해하지 못할 것입니다. 그러나 하키 선수들의 성장 변화를 추적하고 싶다면 정기적으로 세계 선수권 대회에 진출한 선수들에게 더 많은 가중치를 부여하는 것은 잘못된 것이라고 생각합니다. 따라서 추가 분석을 위해 동일한 플레이어의 반복 입력에서 데이터를 지웠습니다.
R 코드. 코호트 분석을 위한 데이터 준비
# 이중 카운트 제거 dfu_h<- df %>% 선택(연도, 이름, 국가, 직위, 출생, 코호트, 키) %>% 스프레드(연도, 키) dfu_h$av.height<- apply(dfu_h[,6:21],1,mean,na.rm=T) dfu_h$times_participated <- apply(!is.na(dfu_h[,6:21]),1,sum) dfu_w <- df %>% 선택(연도, 이름, 국가, 직위, 출생, 동질 집단, 체중) %>% 스프레드(연도, 체중) dfu_w$av.weight<- apply(dfu_w[,6:21],1,mean,na.rm=T) dfu <- left_join(dfu_h %>% 선택(이름, 국가, 위치, 출생, 동질, 평균 높이, 시간_참여), dfu_w %>% 선택(이름, 국가, 위치, 출생, 동질, 평균 체중), by = c("이름"," 국가","위치","출생","코호트")) %>% 돌연변이(bmi = 평균 체중/(평균 키/100)^2)
총 관측 수는 6292개에서 3333개로 줄었습니다. 하키 선수가 두 번 이상의 세계 선수권 대회에 참가한 경우 개별 하키 선수의 키와 (특히) 체중이 시간이 지남에 따라 변할 수 있기 때문에 키와 체중 데이터를 평균화했습니다. 하키 선수는 세계 선수권 대회에서 국가 대표팀을 위해 몇 번이나 영광을 돌립니까? 평균 2회 미만입니다.
R 코드. 그림 2. 월드컵 참가인원별 하키선수 분포 히스토그램
# 세계선수권대회 참가빈도 평균(dfu$times_participated) df_part<- as.data.frame(table(dfu$times_participated)) gg_times_part <- ggplot(df_part,aes(y=Freq,x=Var1))+ geom_bar(stat="identity",fill=brbg11)+ ylab("# of players")+ xlab("times participated (out of 16 possible)")+ theme_few(base_size = 15)
그러나 독특한 것도 있습니다. 어떤 선수가 최소 10번의 세계 선수권 대회에 참가했는지 봅시다. 그런 선수는 14명이었다.
R 코드. 표 1. 세계선수권대회 참가 선두주자
# 세계 선수권 대회 참가 리더 # html 리더에게 테이블 저장<- dfu %>% 필터(times_participated > 9) 보기(지도자) 인쇄(xtable(지도자), type="html", file="table_leaders.html")
| 이름 | 국가 | 위치 | 출생 | 보병대 | 평균 높이 | times_participated | 평균 체중 | bmi | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 오베치킨 알렉산더 | 영어 | 에프 | 1985-09-17 | 1985 | 188.45 | 11 | 98.36 | 27.70 |
| 2 | 닐슨 다니엘 | 굴 | 디 | 1980-10-31 | 1980 | 182.27 | 11 | 79.73 | 24.00 |
| 3 | 스탈 김 | 굴 | 에프 | 1978-03-10 | 1978 | 182.00 | 10 | 87.80 | 26.51 |
| 4 | 그린 모르텐 | 굴 | 에프 | 1981-03-19 | 1981 | 183.00 | 12 | 85.83 | 25.63 |
| 5 | 마살스키스 에드가 | 위도 | G | 1980-03-31 | 1980 | 176.00 | 12 | 79.17 | 25.56 |
| 6 | 앰불 안드레스 | 수이 | 에프 | 1983-09-14 | 1983 | 176.80 | 10 | 83.70 | 26.78 |
| 7 | 그라낙 도미니크 | SVK | 디 | 1983-06-11 | 1983 | 182.00 | 10 | 79.50 | 24.00 |
| 8 | 매드슨 모르텐 | 굴 | 에프 | 1987-01-16 | 1987 | 189.82 | 11 | 86.00 | 23.87 |
| 9 | redlihs mikelis | 위도 | 에프 | 1984-07-01 | 1984 | 180.00 | 10 | 80.40 | 24.81 |
| 10 | 시풀리스 마틴 | 위도 | 에프 | 1980-11-29 | 1980 | 180.70 | 10 | 82.10 | 25.14 |
| 11 | 홀로스 조나스 | 도 아니다 | 디 | 1987-08-27 | 1987 | 180.18 | 11 | 91.36 | 28.14 |
| 12 | 바스티안센 안데르스 | 도 아니다 | 에프 | 1980-10-31 | 1980 | 190.00 | 11 | 93.64 | 25.94 |
| 13 | 모르텐에게 물어봐 | 도 아니다 | 에프 | 1980-05-14 | 1980 | 185.00 | 10 | 88.30 | 25.80 |
| 14 | 포스버그 기독교인 | 도 아니다 | 에프 | 1986-05-05 | 1986 | 184.50 | 10 | 87.50 | 25.70 |
알렉산더 오베치킨, 11번! 그러나 여기에서 원칙적으로 모든 하키 선수가 16개 선수권 대회에 모두 참가하는 것은 불가능하다는 점에 유의해야 합니다. 이는 출생 코호트(선수 경력이 이 관찰 기간과 정확히 얼마나 교차했는지), 선수 팀이 참가했는지 여부에 달려 있습니다. 모든 세계 선수권 대회에서(그림 3 참조) 선수가 지속적으로 국가 대표팀에 진출했는지 여부; 마지막으로, 세계 선수권 대회 참가에서 최고 중의 최고를 꾸준히 돌리는 NHL이 있습니다.
R 코드. 그림 3. 2001-2016년 아이스하키 세계선수권대회 국가대표팀 참가
# 국가 참가 df_cnt_part<- df %>% 선택(연도, 국가, 아니요) %>% mutate(국가=인자(붙여넣기(국가))) %>% group_by(국가, 연도) %>% summarise(값=sum(as.numeric(no))) %>% mutate(값=1) %>% ungroup() %>% mutate(국가=인자(국가, 수준 = rev(수준(국가))), 연도=인자(연도)) d_cnt_n<- df_cnt_part %>% 그룹별(국가) %>% 요약(n=합(값)) gg_cnt_part<- ggplot(data = df_cnt_part, aes(x=year,y=country))+ geom_point(color=brbg11,size=7)+ geom_text(data=d_cnt_n,aes(y=country,x=17.5,label=n,color=n),size=7,fontface=2)+ geom_text(data=d_cnt_n,aes(y=country,x=18.5,label=" "),size=7)+ scale_color_gradientn(colours = brbg11)+ xlab(NULL)+ ylab(NULL)+ theme_bw(base_size = 25)+ theme(legend.position="none", axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1,vjust=0.5))
하키 선수가 성장하고 있습니까? 회귀 분석
회귀 분석을 사용하면 선수의 키 변화에 대한 질문에보다 정확하게 답할 수 있습니다. 이 경우 다항 선형 회귀를 사용하여 출생 코호트에 따라 하키 선수의 성장을 예측합니다. 회귀 모델의 사양에 다양한 추가(제어) 변수를 포함하여 가장 흥미로운 계수 "ceteris paribus"의 값을 얻습니다. 예를 들어, 필드에서 선수의 위치를 출생 코호트 외에 설명 변수에 추가하면 키와 코호트의 관계를 얻고 위치에 따른 차이의 영향을 제거합니다. 통제 변수에 국가를 추가하면 국가 간 차이가 제거된 결과를 얻을 수 있습니다. 물론 통제변수 자체가 유의미한 것으로 판명된다면 이것도 주의할 가치가 있다.
회귀 모델(특히 선형 회귀)은 이상값에 매우 민감합니다(예: 참조). 이 방대한 주제에 대해 깊이 들어가지 않고 대표자가 너무 적은 코호트만 분석에서 제거했습니다.
R 코드. 소규모 집단 제거
# 소규모 코호트 테이블 제거(dfu$cohort) dfuc<- dfu %>% 필터(동질 집단<1997,cohort>1963)
데이터를 너무 많이 줄이고 싶지 않아 10명 미만의 플레이어가 있는 1963년, 1997년 및 1998년 코호트만 제거했습니다.
그래서 회귀분석 결과. 다음 각 모델에서 하나의 변수를 추가합니다.
종속변수: 하키 선수의 성장.
설명변수: 1) 출생 코호트; 2) + 필드에서의 위치 (수비수와 비교); 3) + 국가(러시아와 비교).
R 코드. 표 2. 회귀분석 결과
# 러시아 dfuc$country와 비교할 국가 변수 재조정<- relevel(dfuc$country,ref = "RUS") # regression models m1 <- lm(data = dfuc,av.height~cohort) m2 <- lm(data = dfuc,av.height~cohort+position) m3 <- lm(data = dfuc,av.height~cohort+position+country) # export the models to html htmlreg(list(m1,m2,m3),file = "models_height.html",single.row = T)
| 모델 1 | 모델 2 | 모델 3 | ||
|---|---|---|---|---|
| (인터셉트) | -10.17 (27.67) | -18.64 (27.01) | 32.59 (27.00) | |
| 보병대 | 0.10 (0.01) *** | 0.10 (0.01) *** | 0.08 (0.01) *** | |
| 위치F | -2.59 (0.20) *** | -2.59 (0.20) *** | ||
| 위치G | -1.96 (0.31) *** | -1.93 (0.30) *** | ||
| 국가AUT | -0.94 (0.55) | |||
| 국가BLR | -0.95 (0.53) | |||
| 국가 수 | 1.13 (0.46) * | |||
| 국가CZE | 0.56 (0.49) | |||
| 국가DEN | -0.10 (0.56) | |||
| 국가FIN | 0.20 (0.50) | |||
| 국가FRA | -2.19 (0.69) ** | |||
| 국가GER | -0.61 (0.51) | |||
| 국가HUN | -0.61 (0.86) | |||
| 국가이타 | -3.58 (0.61) *** | |||
| 국가JPN | -5.24 (0.71) *** | |||
| 국가KAZ | -1.16 (0.57) * | |||
| 국가LAT | -1.38 (0.55) * | |||
| 국가NOR | -1.61 (0.62) ** | |||
| 국가POL | 0.06 (1.12) | |||
| 국가SLO | -1.55 (0.58) ** | |||
| 국가SUI | -1.80 (0.53) *** | |||
| 국가SVK | 1.44 (0.50) ** | |||
| 국가SWE | 1.18 (0.48) * | |||
| 국가UKR | -1.82 (0.59) ** | |||
| 국가미국 | 0.54 (0.45) | |||
| R2 | 0.01 | 0.06 | 0.13 | |
| 조정 R2 | 0.01 | 0.06 | 0.12 | |
| 번호 obs. | 3319 | 3319 | 3319 | |
| RMSE | 5.40 | 5.27 | 5.10 | |
| ***피< 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05 | ||||
모델 해석
모델 1. 코호트가 1년 증가하면 하키 선수의 키가 0.1cm 증가하는 데 해당합니다. 계수는 통계적으로 유의하지만 모델은 종속변수 변동의 1%만 설명합니다. 원칙적으로 이것은 모델링이 설명적인 성격을 띠기 때문에 예측의 문제가 제기되지 않기 때문에 문제가 되지 않습니다. 그러나 낮은 결정 계수는 하키 선수 간의 키 차이를 더 잘 설명하는 다른 변수가 있어야 함을 나타냅니다.
모델 2. 수비수는 하키에서 가장 키가 큰 선수입니다. 골키퍼는 2cm 낮고 공격수는 2.6cm 낮으며 모든 계수는 통계적으로 유의합니다. 종속변수의 설명된 변동은 6%로 증가합니다. 이 경우 변수에서의 계수 출생 코호트변하지 않는다.
모델 3. 국가에 대한 통제 변수를 추가하는 것은 두 가지 이유에서 흥미롭습니다. 첫째, 일부 차이는 그 자체로 통계적으로 유의하고 흥미롭습니다. 예를 들어 스웨덴, 슬로바키아 및 캐나다 선수는 통계적으로 우리 선수보다 훨씬 높습니다. 대부분의 국가는 우리보다 훨씬 작으며 일본은 5.2cm, 이탈리아인은 3.6cm, 프랑스인은 2.2cm입니다(그림 4 참조). 둘째, 국가에 대한 통제 변수의 도입은 변수에 대한 계수를 크게 감소시킵니다. 출생 코호트- 최대 0.08. 이는 국가 간 차이가 출생 코호트의 차이의 일부를 설명한다는 것을 의미합니다. 모델의 결정 계수는 13%로 증가합니다.
R 코드. 그림 4. 국가별 하키 선수 성장률
# 선수" 국가별 키 gg_av.h_country<- ggplot(dfuc ,aes(x=factor(cohort),y=av.height))+
geom_point(color="grey50",alpha=.25)+
stat_summary(aes(group=country),geom="line",fun.y = mean,size=.5,color="grey50")+
stat_smooth(aes(group=country,color=country),geom="line",size=1)+
#geom_hline(yintercept = mean(height),color="red",size=.5)+
facet_wrap(~country,ncol=4)+
coord_cartesian(ylim = c(170,195))+
scale_x_discrete(labels=paste(seq(1965,1995,10)),breaks=paste(seq(1965,1995,10)))+
theme_few(base_size = 15)+
theme(legend.position="none",
panel.grid=element_line(colour = "grey75",size=.25))
가장 완전한 모델은 하키 선수의 키 증가가 연간 0.08cm의 비율로 발생한다는 것을 보여줍니다. 이는 1964년부터 1996년까지 32년 동안 10년에 0.8cm, 즉 2.56cm 증가한 것을 의미합니다. 제어 변수를 고려할 때 하키 선수의 키 증가 비율은 약 1.5로 밝혀졌습니다. 평균 값에 대한 더 대략적인 분석보다 몇 배 더 낮습니다(그림 1): 10년당 0.8cm 대 약 1.2cm.
우리가 마침내 성장의 증가가 얼마나 중요한지 이해하려고 노력하기 전에, 한 가지 더 흥미로운 점에 주의를 기울이고 싶습니다. 통제 변수의 도입은 회귀선의 단일 기울기(주 설명 변수에 대한 단일 계수)로 범주 간의 차이를 고정하는 것을 의미합니다. 이것은 항상 좋은 것은 아니며 하위 표본에서 연구 중인 변수 간의 연관성에 대한 상당한 차이를 가릴 수 있습니다. 예를 들어, 역할에 대한 선수의 키 의존성에 대한 별도의 모델링(그림 5)은 그 관계가 골키퍼에게 가장 뚜렷하고 수비수에게 가장 눈에 띄지 않음을 보여줍니다.
R 코드. 그림 5. 수비수, 포워드, 골키퍼의 키와 코호트 간의 상관관계
dfuc_pos<- dfuc levels(dfuc_pos$position) <- c("Defenders","Forwards","Goalkeeprs") gg_pos <- ggplot(dfuc_pos ,aes(x=cohort,y=av.height))+ geom_jitter(aes(color=position),alpha=.5)+ stat_smooth(method = "lm", se = T,color=brbg11,size=1)+ scale_x_continuous(labels=seq(1965,1995,5),breaks=seq(1965,1995,5))+ scale_color_manual(values = brbg11)+ facet_wrap(~position,ncol=3)+ xlab("birth cohort")+ ylab("height, cm")+ theme_few(base_size = 20)+ theme(legend.position="none", panel.grid=element_line(colour = "grey75",size=.25))
R 코드. 표 3. 수비수, 공격수 및 골키퍼의 하위 샘플에 대한 개별 모델 3
# 위치 m3d에 대한 별도의 모델<- lm(data = dfuc %>% 필터(position=="D"),av.height~cohort+country) m3f<- lm(data = dfuc %>% 필터(position=="F"),av.height~cohort+country) m3g<- lm(data = dfuc %>% filter(position=="G"),av.height~cohort+country) htmlreg(list(m3d,m3f,m3g),file = "2016/160500 하키 선수/models_height_pos.html",single.row = T, custom.model.names = c("모델 3 D","모델 3 F","모델 3 G"))
| 모델 3D | 모델 3F | 모델 3G | ||
|---|---|---|---|---|
| (인터셉트) | 108.45 (46.46) * | 49.32 (36.73) | -295.76 (74.61) *** | |
| 보병대 | 0.04 (0.02) | 0.07 (0.02) *** | 0.24 (0.04) *** | |
| 국가AUT | 0.14 (0.96) | -2.01 (0.75) ** | 0.47 (1.47) | |
| 국가BLR | 0.30 (0.87) | -1.53 (0.73) * | -2.73 (1.55) | |
| 국가 수 | 1.55 (0.78) * | 0.39 (0.62) | 3.45 (1.26) ** | |
| 국가CZE | 0.87 (0.84) | 0.30 (0.67) | 0.63 (1.36) | |
| 국가DEN | -0.60 (0.95) | 0.10 (0.75) | -0.19 (1.62) | |
| 국가FIN | -0.55 (0.89) | -0.04 (0.67) | 2.40 (1.32) | |
| 국가FRA | -3.34 (1.15) ** | -2.06 (0.93) * | 1.39 (2.07) | |
| 국가GER | 0.48 (0.85) | -1.40 (0.72) | -0.65 (1.33) | |
| 국가HUN | -1.32 (1.47) | -0.70 (1.16) | 0.65 (2.39) | |
| 국가이타 | -2.08 (1.08) | -4.78 (0.82) *** | -2.02 (1.62) | |
| 국가JPN | -4.13 (1.26) ** | -6.52 (0.94) *** | -2.27 (1.98) | |
| 국가KAZ | -1.23 (0.95) | -1.82 (0.79) * | 1.79 (1.58) | |
| 국가LAT | -0.73 (0.95) | -1.39 (0.75) | -3.42 (1.49) * | |
| 국가NOR | -3.25 (1.07) ** | -1.06 (0.85) | -0.10 (1.66) | |
| 국가POL | 0.82 (1.89) | -0.58 (1.55) | 0.37 (2.97) | |
| 국가SLO | -1.57 (0.99) | -1.54 (0.79) | -2.25 (1.66) | |
| 국가SUI | -1.98 (0.91) * | -2.36 (0.71) *** | 1.12 (1.47) | |
| 국가SVK | 2.94 (0.87) *** | 0.81 (0.67) | -0.70 (1.50) | |
| 국가SWE | 0.75 (0.81) | 1.24 (0.65) | 1.37 (1.33) | |
| 국가UKR | -1.37 (1.01) | -1.77 (0.80) * | -3.71 (1.66) * | |
| 국가미국 | 0.76 (0.78) | -0.08 (0.62) | 2.58 (1.26) * | |
| R2 | 0.09 | 0.10 | 0.24 | |
| 조정 R2 | 0.07 | 0.09 | 0.20 | |
| 번호 obs. | 1094 | 1824 | 401 | |
| RMSE | 5.08 | 5.08 | 4.87 | |
| ***피< 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05 | ||||
별도의 모델링에 따르면 1964-1996년에 태어난 코호트에서 2001-2016년에 세계 선수권 대회에 참가한 하키 선수의 평균 키는 수비수의 경우 10년당 0.4cm, 포워드의 경우 0.7cm, (!) 2.4의 비율로 증가했습니다. 골키퍼의 경우 cm. 30년 동안 골키퍼의 평균 키는 7cm 증가했습니다!
이러한 변화를 인구 평균과 비교할 때입니다.
인구 비교
회귀 분석의 결과는 상당한 국가 간 차이를 기록합니다. 따라서 특정 국가의 하키 선수와 같은 국가의 남성 인구를 국가별로 비교하는 것이 합리적입니다.
평균 남성 인구와 하키 선수의 성장을 비교하기 위해 관련 과학 기사(PDF)의 데이터를 사용했습니다. 나는 기사에서 데이터를 복사하여(멋진 표 프로그램을 사용하여) 공개 도메인에도 게시했습니다.
R 코드. Hatton, T. J., & Bray, B. E.(2010) 데이터 로딩 및 분석 준비
# Hatton, T.J., & Bray, B.E.(2010)에서 데이터를 다운로드합니다. # 19-20세기 유럽 남성의 키에 대한 장기적 경향. # 경제학 및 인간 생물학, 8(3), 405–413. # http://doi.org/10.1016/j.ehb.2010.03.001 # 안정적인 URL, 복사된 데이터 (https://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.3394795.v1) df_hb<- read.csv("https://ndownloader.figshare.com/files/5303878") df_hb <- df_hb %>% gather("국가","h_pop",2:16) %>% mutate(마침표=붙여넣기(마침표)) %>% 분리(마침표,c("t1","t2"),sep = "/" )%>% transmute(cohort=(as.numeric(t1)+as.numeric(t2))/2,country,h_pop) # 각 국가의 하키 선수 코호트 키 평균 계산 df_hoc<- dfu %>% group_by(국가, 집단) %>% summarise(h_hp=mean(av.height)) %>% ungroup()
불행히도 인구 증가 역학에 대한 데이터는 내 하키 데이터 세트의 8개국(오스트리아, 덴마크, 핀란드, 프랑스, 독일, 이탈리아, 노르웨이, 스웨덴)과만 겹칩니다.
R 코드. 중복 데이터
# 두 데이터 세트 모두의 국가 both_cnt<- levels(factor(df_hb$country)) both_cnt
R 코드. 그림 6. 남성 인구와 하키 선수의 성장 역학 비교. 참고: 녹색 - 남성 인구; 갈색 - 하키 선수.
gg_hoc_vs_pop<- ggplot()+ geom_path(data = df_hb %>% filter(country %in% both_cnt), aes(x=cohort,y=h_pop), color=brbg11,size=1)+ geom_point(data = df_hb %>% filter(country %in% both_cnt), aes(x =cohort,y=h_pop), color=brbg11,size=2)+ geom_point(data = df_hb %>% filter(country %in% both_cnt), aes(x=cohort,y=h_pop), color="white" ,size=1.5)+ geom_point(data = df_hoc %>% filter(country %in% both_cnt), aes(x=cohort,y=h_hp), color=brbg11,size=2,pch=18)+ stat_smooth(데이터 = df_hoc %>% 필터(국가 %in% both_cnt), aes(x=cohort,y=h_hp), method="lm",se=F,color=brbg11,size=1)+ facet_wrap(~country,ncol =2)+ ylab("키, cm")+ xlab("출생 집단")+ theme_few(base_size = 15)+ theme(panel.grid=element_line(색상 = "grey75", 크기=.25))
분석된 모든 국가에서 하키 선수는 통계 남성보다 2-5cm 더 큽니다. 그러나 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 스포츠에는 상당한 선택이 있습니다.
주목할만한 것은 또 있다. 세계의 선진국에서는 특히 20세기 전반기에 남성 인구의 급격한 증가가 있었습니다. 1960년대 경에 태어난 코호트에서 남성의 성장은 정체기에 이르렀고 빠르게 증가하는 것을 멈췄습니다. 모든 국가에서 하키 선수의 평균 신장 추세(어떤 이유로 덴마크 제외)는 정지된 전체 남성 인구의 장기 추세를 계속하는 것처럼 보였습니다.
20세기 전반부에 태어난 유럽인 집단의 평균 신장 증가율은 국가에 따라 10년에 1.18cm에서 1.74cm 사이였습니다(그림 7). 1960년대 이후 이 수치는 10년 만에 0.15~0.80 수준으로 떨어졌다.
R 코드. 그림 7. 남성 인구의 평균 성장 역학
# 인구 증가 df_hb_w<- df_hb %>% 스프레드(코호트, h_pop) 이름(df_hb_w)<- paste("y",names(df_hb_w)) diffs <- df_hb_w[,3:26]-df_hb_w[,2:25] df_hb_gr<- df_hb_w %>% 변환(국가, gr_1961_1980 = unname(apply(diffs[,22:24],1,mean,na.rm=T))*2, gr_1901_1960 = unname(apply(diffs[,9:21],1,mean ,na.rm=T))*2, gr_1856_1900 = unname(apply(diffs[,1:8],1,mean,na.rm=T))*2) %>% gather("기간","average_growth ",2:4) %>% filter(country %in% both_cnt) %>% mutate(country=factor(country,levels = rev(levels(factor(country))))), period=factor(period,labels = c("1856-1900","1901-1960","1961-1980"))) gg_hb_growth<- ggplot(df_hb_gr, aes(x=average_growth,y=country))+ geom_point(aes(color=period),size=3)+ scale_color_manual(values = brbg11)+ scale_x_continuous(limits=c(0,2))+ facet_wrap(~period)+ theme_few()+ xlab("average growth in men"s height over 10 years, cm")+ ylab(NULL)+ theme_few(base_size = 20)+ theme(legend.position="none", panel.grid=element_line(colour = "grey75",size=.25))
인구의 정체 추세를 배경으로 하키 선수의 성장 증가는 매우 인상적입니다. 그리고 골키퍼들 사이의 가속은 일반적으로 전례가 없습니다.
선택을 잊지 마십시오. 인구와 하키 선수 사이의 경향의 차이는 아마도 선택이 증가하고 있음을 나타냅니다. 하키는 성공적인 경력을 위해 점점 더 많은 성장을 필요로 합니다.
스포츠에서의 선택
이 주제에 대한 과학 문헌을 살펴보면 놀라운 결과를 발견했습니다. 프로 스포츠는 상반기에 태어난 사람들이 지배하는 것으로 나타났습니다. 이것은 스포츠 섹션이 일반적으로 출생 집단에 따라 어린이 팀을 구성한다는 사실에 의해 설명됩니다. 따라서 연초에 태어난 사람들은 항상 그들보다 조금 더 많은 시간을 가지고 있으며, 이는 종종 연말에 태어난 동료보다 육체적 인 우월함으로 직접 표현됩니다. 데이터세트에서 이 결과를 쉽게 확인할 수 있습니다.
R 코드. 그림 8. 생년월일별 하키 선수 분포
# 이전 달에 태어난 플레이어가 더 있는지 확인 df_month<- df %>% mutate(월=월(생년)) %>% mutate(month=factor(month,levels = rev(levels(factor(month)))))) gg_month<- ggplot(df_month,aes(x=factor(month)))+ geom_bar(stat="count",fill=brbg11)+ scale_x_discrete(breaks=1:12,labels=month.name)+ xlab("month of birth")+ coord_flip()+ theme_few(base_size = 20)+ theme(legend.position="none", panel.grid=element_line(colour = "grey75",size=.25))
실제로, 분포는 초반에 다소 강하게 편향되어 있습니다. 데이터를 출생 10년 단위로 세분화하면 시간이 지남에 따라 효과가 증가하는 것을 육안으로 확인할 수 있습니다(그림 9). 간접적으로 이것은 하키의 선택이 점점 더 어려워지고 있음을 나타냅니다.
R 코드. 그림 9. 출생 개월별 하키 선수 분포, 출생 연도별 분포
# 10년 단위 패싯 df_month_dec<- df_month %>% mutate(dec=factor(substr(paste(cohort),3,3),labels = paste("출생",c("1960s","1970s","1980s","1990s")))) gg_month_dec<- ggplot(df_month_dec,aes(x=factor(month)))+ geom_bar(stat="count",fill=brbg11)+ scale_x_discrete(breaks=1:12,labels=month.abb)+ xlab("month of birth")+ facet_wrap(~dec,ncol=2,scales = "free")+ theme_few(base_size = 20)+ theme(legend.position="none", panel.grid=element_line(colour = "grey75",size=.25))
미래를 위해
물리적 데이터가 하키 선수의 게임 통계에 영향을 미치는지 확인하는 것은 흥미로울 것입니다. 나는 저자들이 하키 선수의 얼굴 비율과 게임당 평균 페널티 시간 수 사이의 상관 관계를 발견한 매우 존경받는 과학 저널에 실린 흥미로운 기사를 발견했습니다.
생식
내 기사의 결과를 재현하는 완전한 R 스크립트 .
버전 R-3.2.4 사용
2016-03-14 현재 모든 패키지. 패키지가 호환되지 않는 경우 적절한 날짜의 체크포인트 패키지를 사용할 때 이 코드의 재현이 보장됩니다.
마침내 러시아 하키 팬들이 기다렸습니다. 러시아 대표팀은 2월 14일 수요일 평창에서 열리는 올림픽 토너먼트에서 첫 경기를 치릅니다. 우리 하키 선수들의 라이벌은 슬로바키아 팀이 될 것입니다.
B조에는 러시아와 슬로바키아 외에 미국과 슬로베니아의 팀도 출전해 Craig Ramsey의 부하들이 조 2위로 조별리그를 마무리할 가능성이 있다. 그래도 미국인들은 최근 독일컵에 큰 감명을 받지 않았고, 슬로바키아인들은 해외팀을 충분히 제압할 수 있었다.
내셔널 하키 리그가 선수들의 한국 올림픽 출전을 거부한 결과, 하키 토너먼트는 한편으로는 매우 예측 불가능하고 다른 한편으로는 덜 화려해 보입니다.
서류상으로는 러시아 대표팀의 구성이 이번 대회에서 가장 강력한 것으로 보이며,
그리고 팬들에게 묻는다면 대다수는 러시아로부터 금만을 기대할 것입니다. 우리나라가 올림픽에서 마지막으로 우승한 것은 26년 전인 1992년이었습니다. 그건 그렇고, 올림픽 깃발 아래에서도. 사실, 시상식에서 Mikhail Glinka의 "애국 노래"가 울렸고 2000 년까지 러시아 국가로 남아있었습니다.
프랑스 Albertville에서는 상황이 정반대였습니다. 그런 다음 러시아인은 즐겨 찾기로 간주되지 않았으며 많은 전문가들은 최근 수십 년 동안 올림픽 하키 왕의 전복을 예측했습니다. 이것은 우리 스타 중 많은 사람들이 이미 NHL로 떠났고, 아시다시피 북미 리그는 1998년에만 선수들이 올림픽 게임에 참가할 수 있도록 허용하기 시작했다는 사실에 의해 설명되었습니다.
국가 대표팀의 구성은 어려움과 국가에 남아있는 사람들로부터 모집되었습니다. 그러나 모든 것에도 불구하고 러시아인들은 올림픽 토너먼트에서 승리를 자축했습니다.
26년 후, 러시아는 올림픽의 무조건적인 선호의 지위로 올림픽에 옵니다. 1994년 이후 처음으로 현역 NHL 선수 없이 올림픽 토너먼트가 열리는데, 이 시나리오에서 대표팀 구성은 다른 어떤 대회보다 월등하다. 그건 그렇고, 아직도 해외에서 기억되는 전 NHL 스타들이 러시아 팀에서 뛸 것입니다.
우선, 우리는 지구상에서 가장 강력한 리그에서 수년을 보낸 Pavel Datsyuk와 Ilya Kovalchuk에 대해 이야기하고 있습니다. 미국과 캐나다에서 우리의 슈퍼스타는 정말 잘 기억되고 있으며 미국 미디어 거물인 ESPN은 하키 선수들에 대해 수많은 찬사를 발표했습니다.
"훌륭한 슛과 올림픽 금메달의 꿈을 가진 선수인 Kovalchuk은 러시아 팀의 리더가 되어야 합니다. 그는 지속적으로 탑 라인에서 뛸 준비가 되어 있고 이 팀의 강점이 될 수 있습니다. 그는 KHL에서 뛰어난 통계를 가지고 있습니다. NHL로의 복귀를 고려하고 있습니다.
Pavel Datsyuk의 게임을 놓쳤다면 북미 TV에서 마법사를 볼 수 있는 마지막 기회입니다.
명예의 전당에 입성할 가능성이 있는 39세의 포워드가 러시아 대표팀의 주장이 된다. 그는 아직 약간의 기술이 남아 있습니다." ESPN의 하키 게시물에 따르면
슬로바키아어와의 토너먼트 개막전은 여전히이 팀에서 러시아인의 첫 번째 공식 경기가되기 때문에 케이크 워크라고 할 수 없습니다. 이에 앞서 Oleg Znark의 와드는 벨로루시, Spartak Moscow 및 한국과 여러 친선 경기를 개최했습니다. 더욱이 올림픽 개최국과의 경기는 개막식 이후 치러져 러시아가 한국을 8:1로 꺾었다.
다가오는 상대와 함께 그러한 시체 제거가 거의 없을 것이 분명하지만 현재 슬로바키아는 최고의 하키 강국이라고 거의 부를 수 없습니다. 많은 사람들은 슬로바키아인들이 밴쿠버 올림픽에서 준결승에 진출한 것을 기억하지만, 그것은 이미 8년 전의 일입니다. 그 이후로 이 나라에서 하키의 수준은 낮아지고 있지만 여전히 사람들에게 가장 인기 있는 게임입니다.
전 NHL 스타였던 슬로바키아 대표팀의 미로슬라프 샤탄 단장도 이렇게 말했다.
그는 현재 국가 대표팀이 현재의 구성에서 러시아에 큰 위협이 될 수 없다고 언급했지만 슬로바키아 선수들이 놀라게 할 수 있기를 희망했습니다.
러시아 국가 대표팀의 하키 선수들은 개막전의 중요성을 과소 평가하지 않고 즐겨 찾기의 상태에주의를 기울이지 않으려 고합니다.
포워드 Ivan Telegin은 올림픽 토너먼트에서 자신의 기대치를 공유했습니다.
"문서상으로는 누구나 좋아할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 빙판에서 일어날 일입니다. 그런 다음 즐겨찾기에 대해 이야기하겠습니다.
팀의 모든 사람들은 서로 편안하게 놀고 모두가 서로를 알고 있습니다. 우리는 클럽에서 함께 뛰고 다른 토너먼트에서 국가 대표팀으로 뛰기 때문에 상호 이해가 좋습니다."Olympic Channel 하키 선수의 영광이 인용합니다.
슬로바키아 대표팀의 감독인 크레이그 램지(Craig Ramsey)는 그의 와드가 러시아를 두려워하지 않을 것이라고 말했습니다.
2018년 표창올림픽 러시아 아이스하키 대표팀 구성
| № | 플레이어 | 역할 | 나이 | 성장 | 무게 |
| 83 | 바실리 블라디미로비치 코셰치킨 | 골키퍼 | 27.03.1983 | 200 | 110 |
| 31 | 일리야 이고레비치 소로킨 | 골키퍼 | 04.08.1995 | 188 | 80 |
| 30 | 이고르 올레고비치 셰스터킨 | 골키퍼 | 30.12.1995 | 185 | 83 |
| 26 | 뱌체슬라프 레오니도비치 보이노프 | 방어자 | 15.01.1990 | 182 | 84 |
| 4 | 블라디슬라프 안드레비치 가브리코프 | 방어자 | 21.11.1995 | 190 | 97 |
| 2 | 아르티옴 발레리예비치 주브 | 방어자 | 03.10.1995 | 188 | 90 |
| 28 | 안드레이 세르게예비치 주바레프 | 방어자 | 03.03.1987 | 185 | 101 |
| 55 | 보그단 알렉산드로비치 키셀레비치 | 방어자 | 14.02.1990 | 184 | 94 |
| 53 | 알렉세이 이고레비치 마르첸코 | 방어자 | 02.01.1992 | 189 | 93 |
| 89 | 니키타 다닐로비치 네스테로프 | 방어자 | 28.03.1993 | 181 | 90 |
| 44 | 이고르 콘스탄티노비치 야코블레프 | 방어자 | 17.09.1991 | 182 | 87 |
| 11 | 세르게이 블라디미로비치 안드로노프 | 앞으로 | 19.07.1989 | 189 | 96 |
| 94 | 알렉산더 드미트리예비치 바라바노프 | 앞으로 | 17.06.1994 | 179 | 89 |
| 25 | 미하일 올레고비치 그리고렌코 | 앞으로 | 16.05.1994 | 190 | 83 |
| 97 | 니키타 안드레비치 구세프 | 앞으로 | 08.07.1992 | 180 | 82 |
| 13 | 파벨 발레리예비치 다츠유크 | 앞으로 | 20.07.1978 | 182 | 86 |
| 29 | 일리야 안드레비치 카블루코프 | 앞으로 | 18.01.1988 | 189 | 88 |
| 21 | 세르게이 파블로비치 칼리닌 | 앞으로 | 17.03.1991 | 190 | 100 |
| 77 | 키릴 올레고비치 카프리조프 | 앞으로 | 26.04.1997 | 178 | 87 |
| 71 | 일리야 발레리예비치 코발추크 | 앞으로 | 15.04.1983 | 190 | 103 |
| 10 | 세르게이 발레리예비치 모자킨 | 앞으로 | 30.03.1981 | 180 | 86 |
| 74 | 니콜라이 니콜라예비치 프로호킨 | 앞으로 | 17.09.1993 | 189 | 91 |
| 7 | 이반 알렉세비치 텔레긴 | 앞으로 | 28.02.1992 | 193 | 90 |
| 87 | 바딤 알렉산드로비치 시파초프 | 앞으로 | 12.03.1987 | 185 | 86 |
| 52 | 세르게이 세르게예비치 시로코프 | 앞으로 | 10.03.1986 | 179 | 89 |
주요 태그:
팬들은 큰 관심을 가지고 올림픽 게임에 대한 러시아 팀의 응용 프로그램 게시를 기다리고 있었지만 Oleg Znarok는 게임이 시작되기 2 주 전인 1 월 25 일 마지막 순간까지 탐내는 목록을 비밀로 유지했습니다. 반면 코칭스태프는 IOC가 안톤 벨로프, 알렉세이 베레글라조프, 미하일 나우멘코프, 발레리 니추슈킨, 세르게이 플로트니코프 등 IOC가 올림픽 초청장을 발급하지 않았다는 사실이 알려지면서 이를 수정해야 했을 것이다. 그러나 이 다섯 곳 중 마지막 남은 곳만이 한국 여행의 확실한 후보로 보였다.
그 결과 즈나르카의 최종 명단에는 KHL 3개 구단의 하키 선수만 포함되었고 그 중 15명은 러시아 대표팀 감독이 시간제 감독을 맡고 있는 상트페테르부르크 SKA 소속이다. 25명의 전체 신청은 다음과 같습니다.
골키퍼: Vasily Koshechkin(Metallurg Mg), Ilya Sorokin(CSKA), Igor Shesterkin(SKA);
수비수: Vyacheslav Voinov, Vladislav Gavrikov, Artyom Zub, Andrey Zubarev, Dinar Khafizullin(전체 - SKA), Bogdan Kiselevich, Alexei Marchenko, Nikita Nesterov(전체 - CSKA);
포워드: Sergey Andronov, Mikhail Grigorenko, Kirill Kaprizov, Ivan Telegin(모두 - CSKA), Alexander Barabanov, Nikita Gusev, Pavel Datsyuk, Ilya Kablukov, Sergey Kalinin, Ilya Kovalchuk, Nikolai Prokhorkin, Vadim Shipachev, Sergey Shirokov(Sergey Shirokov) Mozyakin ( "Metallurg"Mg).
동시에 3명의 하키 선수는 대표팀에서 가장 가까운 예비군에 남아 팀과 함께 대회를 준비한다. 우리는 수비수 Nikita Tryamkin(Avtomobilist)과 Yegor Yakovlev(SKA), 그리고 공격수 Vladimir Tkachev(Ak Bars)에 대해 이야기하고 있습니다.
“그들은 마지막 날까지 훈련소에서 우리와 함께 할 것입니다. 세 경기, 모든 일이 일어날 수 있습니다”라고 러시아 24 TV 채널의 방송에서 러시아 대표팀의 스카우트 서비스 책임자인 Alexei Zhamnov가 설명했습니다.
이미 언급했듯이 국가 대표팀에는 SKA(15명), CSKA(8명) 및 Metallurg Magnitogorsk(2명)의 3개 클럽에서만 하키 선수가 있습니다. 동부 컨퍼런스의 두 최고의 클럽인 Ak Bars와 Salavat Yulaev의 대표를 위한 신청서에는 자리가 없었습니다. KHL 저격수 레이스에서 3위를 차지한 카잔 출신의 트카초프도 예비 3위에 불과했다. 그러나 SKA의 스트라이커 알렉산더 바라바노프는 정규리그 챔피언십에서 단 10골만을 기록하며 대회 초청을 받았다.
마지막까지 Magnitogorsk Metallurg Sergey Mozyakin의 36세 공격수가 지원에 들어갈지 여부는 불분명했습니다. 결과적으로 Znarok은 평창에서 두 번이나 세계 챔피언을 차지한 경험이 아프지 않을 것이라고 결정했습니다. 특히 현재 팀에서 이전에 Pavel Datsyuk, Ilya Kovalchuk 및 Vyacheslav Voynov의 세 사람만 올림픽에 참가했기 때문에 더욱 그렇습니다. . 더욱이 닷육과 코발축에게 평창올림픽은 통산 5번째 대회가 된다. 둘 다 2002년 솔트레이크시티에서 데뷔해 러시아인들이 동메달을 땄습니다.
“첫 올림픽에 출전하게 될 모자킨에게 우리 모두는 매우 기쁩니다. 그는 이 권리를 가질 자격이 있었고 러시아 팀에 부름받을 가치가 있었습니다. Sergei의 모든 부상이 남았고 이제 Mozyakin은 슈퍼 훈련입니다. "챔피언십은 Metallurg Magnitogorsk Gennady Velichkin의 부사장을 인용합니다.
"우리는 좋은 팀을 가지고 있다"
러시아 아이스하키 연맹(FHR) 회장인 블라디슬라프 트레티악(Vladislav Tretiak)은 제시된 올림픽 선수단이 강력하다고 말했습니다.
“우린 이기고 싶어. 특히 오랫동안 하지 않았기 때문에 정말 하고 싶습니다. 우리는 좋은 직원, 본부가 있으며 하나님의 도움도 중요합니다. 운도 매우 중요하지만 물론 가장 강한 사람이 운이 좋다”고 그 직원은 강조했다.
FHR의 수장은 또한 러시아 팀이 한국에서 챔피언이 될 수 있는 방법에 대해서도 말했습니다.
“개인적인 경험으로 볼 때 승리의 주요 조건은 훈련과 팀 플레이라고 말할 수 있습니다. 오늘날, 성공은 다수와 소수에서 플레이하는 것으로 구성됩니다. 이제 코치에게 가장 중요한 것은 이러한 계획을 마련하는 것입니다. 그러면 성공이 있을 것입니다. 글쎄, 마음은 ... "내 마음의 러시아"는 남자들이 좋아하는 아주 좋은 슬로건입니다. 우리는 단 하나의 팀을 가지고 있습니다. 우리가 성공하는 것은 금물입니다. 우리는 정말로 이기고 싶습니다.”라고 Tretiak이 덧붙였습니다.
골키퍼 위치에 관해서, 그 기능은 Vasily Koshechkin이 기지에서 토너먼트를 시작할 것이라고 제안했습니다.
“그는 퍼스트 채널 컵에서 매우 강력한 경기를 보여 주었고, 이는 그에게 베이스에서 올림픽 토너먼트를 시작할 수 있는 기회를 제공합니다. 그러나 모든 골키퍼에게는 기회가 있으며 모든 것은 마지막 순간에 결정되며 모든 것은 건강 상태에 달려 있습니다. 우리는 좋은 골키퍼 라인을 가지고 있으며 많은 것이 골키퍼에 달려 있습니다. 그의 게임은 성공의 50-60%입니다.”라고 TASS는 Tretiak을 인용합니다.
"Znarok은 감독이며 모든 것을 책임집니다."
구성에 대한 의견에 대해 RT는 러시아 국가 대표팀 Vladimir Plushev의 전 감독에게 문의했습니다. , 한때 12 개 이상의 클럽에서 온 하키 선수로 구성된 국가 대표팀의 깃발 아래 전화를 걸었고 올림픽 구성에 Tkachev가 없다는 사실에 놀랐습니다.
- 25명 중 15명이 한 번에 SKA를 대표하는 것이 정당한가?
- 놀라운 것은 없습니다. Eurotour에서 코칭 스태프는 정확히 같은 방식으로 팀을 구성했습니다. 상트 페테르부르크 클럽의 하키 선수도 충분했습니다.
또한 주제에
"올림픽 운동에 실망": 러시아 선수의 새로운 정지에 대한 세계 반응국제올림픽위원회(IOC)는 러시아 선수 34명의 평창올림픽 출전을 동시에 거부했다. 이 목록에서...
- 국가 대표팀의 응용 프로그램에는 세 개의 클럽만 표시되고 Metallurg Magnitogorsk는 단 두 명의 하키 선수입니다. 정말 다른 클럽에는 올림픽에 갈 가치가 있는 사람이 없었습니까? 동부 컨퍼런스 리더 Ak Bars와 Salavat Yulaev는 전혀 대표되지 않습니다.
- 대표팀 구성의 원칙은 전적으로 올레그 즈나로크가 결정한 것으로, 여기에 대해서는 뭐라 논평하기 어렵다. 그는 이 옵션이 올림픽 게임에 최적이라고 생각했습니다. 즈나로크는 감독으로, 스태프들과 함께 모든 것을 책임진다. 대표팀을 맡았을 때 12개 구단을 동시에 불렀다고 밖에 말할 수 없다.
- 목록에 Sergei Mozyakin의 존재가 얼마나 논리적입니까? 이번 시즌 KHL에서 그는 단 19골을 넣었습니다.
- Seryozha는 대문자로 마스터입니다. 그가 단순한 측근 이상을 위해 데려왔다면 NHL 선수가 없다는 점을 감안할 때 그는 정말로 도움이 될 수 있습니다. 하키에서 Mozyakin에게는 비밀이 없으며 그는 다른 사람처럼 득점하는 방법을 알고 있습니다.
- 올렉 즈나크의 명단에는 10골을 넣은 SKA 스트라이커 알렉산더 바라바노프가 있는데 KHL 스나이퍼 레이스에서 3위를 달리고 있는 블라디미르 트카초프가 뒤처진 이유가 무엇이라고 생각하는가?
- 즈나로크만이 이 질문에 답해야 합니다. 분명히 Tkachev는 그의 개념에 맞지 않습니다. 그러나 이미 Eurotour의 마지막 단계에서 모든 것이 명확했습니다. 물론 블라디미르가 선호될 수 있지만.
IOC의 무법에 맞서는 25명의 하키 선수들. 그들은 러시아를 위해 싸우기 위해 한국에 갈 것입니다
올렉 즈나로크가 올림픽 출전 선수 명단을 발표했다.
"Russia 24" Vladislav Tretyak과 Alexei Zhamnov는 평창 올림픽을 위한 러시아 국가대표팀 구성을 생중계합니다. 지원서에 포함된 하키 선수 25명과 예비군 3명도 한국으로 간다 - 이고르 야코블레프, 니키타 트리암킨그리고 블라디미르 트카초프.
Znarok은 2018년 올림픽에서 러시아 대표팀의 구성을 명명했습니다. 모자킨이 온다! 라이브
평창올림픽 금메달을 노리는 하키 선수 25명.
골키퍼
(CSKA)
KHL 통계: 36경기, KN - 1.58, OB - 93%
유로투어 통계: 2경기, KN - 2, OB - 93.4%
아직 해외 진출이 없는 국내 최강의 젊은 골키퍼. Ilya Sorokin은 Islanders에게 부름을 받았지만 지금까지 NHL을 정복하는 대신 올림픽과 Gagarin Cup을위한 싸움을 선택했습니다. 22세 골키퍼의 어깨 뒤에는 CSKA의 첫 번호로 두 번의 세계 선수권과 두 번의 플레이오프가 있습니다. 최근까지 그는 올림픽에서 국가 대표팀의 첫 번째 숫자로 간주되었지만 Koshechkin의 국가 대표팀 복귀로 경쟁이 치열 해졌습니다.
("야금가")
KHL 통계: 38경기, KN - 2.26, OB - 93.1%
유로투어 통계: 2경기, KN - 0.5, OB - 93.1%
두 개의 가가린 컵, 모든 공로의 세계 챔피언십 메달, 방대한 경험 - 물론 이 모든 것이 영감을 주지만 올림픽에서의 장소가 보장되지는 않습니다. 그리고 이번 시즌에 추가되지 않는다면 그저 정당한 골키퍼로 남았습니다. 마그니토고르스크가 힘들 때 그의 든든한 어깨로 그녀를 지탱해 준 것은 2미터짜리 게이트 가드였습니다. Koshechkin은 먼저 Samsonov를 클럽에서 밀고 첫 번째 채널 컵에 갔을 때 Sorokin과 동일한 작업을 수행했습니다. Znark는 올림픽을 위해 경험 많은 골키퍼가 필요했습니다. 그는 그것을 얻었습니다.
(스카이)
KHL 통계: 27경기, KN - 1.77, OB - 93%
유로투어 통계: 1경기, KN - 3.07, OB - 82.4%
아무도 Igor Shesterkin의 전망에 의문을 제기하지 않지만 그는 그림자에서 벗어날 수 없습니다. SKA에서 주 골키퍼는 여전히 Mikko Koskinen이고 국가 대표팀에서는 매번 상트 페테르부르크 "군인"이 세 번째 숫자로 밝혀졌습니다. 그래서 2년 연속 세계 선수권 대회였고, 올림픽에서 뭔가 바뀔 것 같지는 않다.
수비수
(CSKA)
KHL 통계: 44경기, 0+16, "+21"
유로투어 통계: 5경기, 0+1
CSKA 방어의 거점. 그의 클럽의 부주장과 지난 월드컵에서 Gavrikov와 함께 러시아 팀 최고의 수비수. 그가 경기당 평균 20분 이상을 빙판에서 보내는 유일한 CSKA 선수라는 점은 주목할 만하다. 지금까지 그는 이번 시즌 대표팀에서도, 클럽에서도 득점하지 못했지만, 그의 공격 잠재력으로 한국에서 이미 이러한 오해를 고칠 수 있다.
(CSKA)
KHL 통계: 42경기, 3+16, "+9"
유로투어 통계: 5경기, 2+2
러시아 여권으로 CSKA의 가장 생산적인 수비수. 위험을 감수 할 수있는 모스크바 클럽의 전체 수비 라인에서 거의 유일한 것입니다. 그러나 Igor Nikitin이 Nikita Nesterov에게 더 많은 자유를 주었다면 그의 통계는 훨씬 더 인상적으로 보였을 것입니다. 첼랴빈스크 선수가 여름에 NHL에서 돌아온 것은 헛된 것이 아닙니다. 그는 올림픽에 갈뿐만 아니라 대다수를 상상할 수없는 한국 국가 대표팀의 핵심 선수가 될 것입니다.
(스카이)
KHL 통계: 39경기, 9+14, "+4"
유로투어 통계: 5경기, 0+3
CSKA 수비수 중 Nesterov가 캐나다 Matt Robinson에 이어 두 번째라면 SKA에서는 스웨덴 Patrick Hersley입니다. 동시에 러시아인은 Tre Kronur의 대표자보다 더 다양하게 연주합니다. Voynov는 첫 번째 패스로 공격을 시작하고 날카롭게 연결할 수 있으며, 이번 시즌부터 그는 ... Hursley 스타일로 점점 더 많은 득점을 하고 있습니다. 누군가는 소치 올림픽과 그란룬드의 8강전을 기억할 것입니다. 이는 보이노프의 안티 히어로를 만들었습니다. 그러나 평창에서는 Vyacheslav가 거의 없어서는 안될 완전히 다른 수준이 될 것입니다. 특히 그의 오른쪽 그립을 고려하십시오.
(스카이)
KHL 통계: 49경기, 5+9, "+20"
유로투어 통계: 4경기, 0+1
처음으로 Znarok은 Vladislav Gavrikov가 청소년 팀의 주장으로 캐나다 월드컵에서 돌아 왔을 때 첫 번째 팀에 전화를 걸었습니다. 안정적이고 육체적으로 강한 수비수는 Oleg Valerievich 모델에 이상적입니다. SKA로의 전환은 시간 문제였습니다. 야로슬라블, 상트페테르부르크, 그리고 국가대표팀에서 가브리코프는 신중하게 플레이하며 그다지 생산적이지는 않지만 거의 틀림없이 플레이합니다. 올림픽에서 그는 Kiselevich 또는 Voinov와 짝을 이룰 것입니다.
(스카이)
KHL 통계: 27경기, 0+6, "+12"
유로투어 통계: 3경기, 0+0
그가 Channel One 컵을 놓쳤다는 사실은 누군가를 혼란스럽게 할 수 있지만 지식이 있는 사람들은 이미 그가 올림픽에 갈 가능성이 가장 높다고 확신했습니다. 그의 통계는 SKA 파트너들의 배경에도 불구하고 탁월하지 않습니다. 건강도 때때로 실패합니다. 그러나 우리 나라에는 수비력 수비수가 거의 없습니다. 주바레프를 밀어낼 수 있다 일리야 류부쉬킨- 비슷한 질감의 선수이지만 Lokomotiv의 마지막 게임 중 하나에서 부상을 입었습니다.
디나르 카피줄린(SKA)
KHL 통계: 43경기, 4+12, "+17"
유로투어 통계: 5경기, 1+1
이 카잔 태생은 SKA의 형태로 5년을 보냈지만, 이번 시즌 전에는 러시아 대표팀과 유로투어에서 단 한 경기만 치렀습니다. Khafizullin은 진행했지만 국가 대표팀에 자리를 확보하지 못했습니다. 디나르와 매일 같이 일하고 있는 즈나로크가 그를 눈치채지 못한 것도 이상하다. 수비수는 클럽 수비의 지도자 중 한 명으로 한국에갑니다. Khafizullin은 공격을 도울 수 있지만 과도한 모험심으로 고통받지 않는 가볍고 기동성있는 수비수입니다.
(스카이)
KHL 통계: 35경기, 0+5, "+10"
유로투어 통계: 1경기, 0+0
2013년 당시 러시아 주니어 팀의 감독이었던 Igor Kravchuk이 하바롭스크 거주자를 소치 세계 선수권 대회에 데려가지 않았다면 우리는 이 수비수에 대해 알지 못했을 것입니다. 4년 후 Zub은 성인 세계 선수권 대회에서 침착하게 경기에 임했습니다. 모국인 아무르에서는 다수의 신뢰를 받았지만 SKA와 대표팀에서는 아르텡이 직접적인 임무를 수행하는 것이 주 목적이었다. 22살에 그는 파트너를 확보하고 거의 당황하지 않습니다.
(CSKA)
KHL 통계: 40경기, 2+12, "+8"
유로투어 통계: 2, 0+0
그의 상태에 따르면 Alexei Marchenko는 러시아 팀의 올림픽 구성에서 자리를 보장 받아야했습니다. 그는 최근에 NHL 선수였을 뿐만 아니라 월드컵에서 마지막 역할도 아니었습니다. 게다가 모스크바 세계 선수권 대회에서 마르첸코는 자이체프와 함께 대회 베스트 커플이었다. 네, 해외에서 돌아와서야 오랫동안 몸매를 유지할 수 없었습니다. 눈에 띄게 무거운 Alexei는 항상 CSKA에 가입하지도 않았습니다. 최근 그는 이고르 니키틴으로부터 20분 이상을 받고 있는데, 이는 국가대표 '군인'의 멘토가 수비수를 담당하고 있다는 점에서 상당한 의미가 있다. Marchenko는 "집"에 가깝지만 어떤 이유로 그들은 First Channel Cup에서 그를 다수로 플레이하기로 결정했습니다.
올림픽에서 러시아 팀의 구성. Erykalov의 버전 대 Panyshev의 버전
한 달 후, Oleg Znarok은 올림픽 구성을 발표할 것입니다. 우리 관찰자들은 러시아 팀 구성의 버전을 명명하면서 전투를 벌였습니다.
전달
(스카이)
KHL 통계: 37경기, 8+27, "+7"
유로투어 통계: -
4년 전과 마찬가지로 Pavd Datsyuk의 올림픽 참가는 의심스러웠습니다. 소치에서는 말 그대로 한쪽 다리로 탔지만 컨디션이 좋지 않아도 돌을 던질 수 없는 선수가 됐다. 위저드가 평창에서 플레이하기 위해 병가를 부여하고 일반적으로 아껴 사용했다. Datsyuk이 Eurotour에서 단 한 경기도 뛰지 않았다는 것은 의미가 있습니다. 하지만 그가 소치에서처럼 대표팀을 이끌 수 있을지는 큰 문제다. SKA의 충격적인 시즌 시작 후 Pavel은 그림자에 빠졌습니다.
닷쩨를 짜지 않아줘서 고마워. Znarok은 올림픽을 위해 어떤 구성을 긁을 것입니까?
IOC의 불법에도 불구하고.
(스카이)
KHL 통계: 53경기, 31+32, "+12"
유로투어 통계: 2경기, 0+0
현재 KHL 최다 득점자인 코발축도 닷쩨와 함께 평창으로 향한다. 4년 전만 해도 그들은 아직 동료가 아니었지만, 이미 한 링크에서 충분히 뛰었다. 이 조합의 세 번째는 Alexander Radulov였으며 현재 NHL에서 소음을 내고 있습니다. 다가오는 올림픽에서 누가 그의 자리를 차지할지 아직 불확실합니다. Datsyuk 및 Kovalchuk과의 연결이 진정으로 충격적이기 위해서는 동등한 파트너가 그들과 함께 플레이해야합니다. Znarka 덱에는 그런 것이 없습니다. 클럽에서 Pavel, Ilya와 함께 오랫동안 뛰었던 Plotnikov가 없기 때문입니다.
(CSKA)
KHL 통계: 41경기, 3+5, "+5"
유로투어 통계: 5경기, 0+0
CSKA의 주장은 팀에서 가장 생산적인 수비수 20인에도 포함되지 않습니다. 아마도 - 국가 대표팀에서 공개 된 선수? 그러나 여기에서도 그의 통계는 우울합니다. 유로투어에서 5경기 동안 단 1점도 얻지 못했습니다. 그러나 숫자를 보지 마십시오. Andronov는 전투기입니다. 무엇을 찾아야합니까? 아마도 이것은 국내 최고의 파워 센터 포워드일 것입니다. 또한, 그는 충격 링크를 억제할 수 있을 뿐만 아니라 속도를 지시할 수도 있습니다.
(CSKA)
KHL 통계: 44경기, 7+7, "+12"
유로투어 통계: 4경기, 0+1
전원 쌍 앞으로 Andronov-Telegin - 물을 엎지르지 마십시오. 그들은 CSKA와 러시아 팀을 모두 유지합니다. Ivan은 Sergei보다 조금 더 생산적으로 행동하지만 전 세계적으로 얼음 위에서의 기능은 일치합니다. Telegin은 또한 미친 전기 기차를 닮은 그의 펀칭 속도로 월드컵에서 두각을 나타내었고 올림픽에서 그는 확실히 그를 따라 잡을 수 없을 것입니다.
니키타 구세프(SKA)
KHL 통계: 53경기, 22+40, "+25"
유로투어 통계: 5경기, 1+6
SKA뿐만 아니라 전체 KHL 챔피언십의 두 번째 득점자이자 현재 유로투어 대진에서 러시아 팀의 두 번째 득점자입니다. 그러나 창의성과 엔터테인먼트 측면에서 Gusev와 동등한 것은 없습니다. 그는 이미 클럽의 리더십 부담에 익숙해졌고 쾰른 세계 선수권 대회에서 국제적 수준에서 자신을 시험해 보았다. 그리고 그는 이 시험을 성공적으로 통과했습니다. 니키타는 우리가 골, 어시스트, 그리고 가능하다면 평창 경기에서 간단한 소문을 기대하는 선수 중 한 명입니다.
세르게이 칼리닌(SKA)
KHL 통계: 49경기, 15+16, "+26"
유로투어 통계: 5경기, 3+1
Omich는 2014년 세계 선수권 대회에서 금메달을 땄습니다. 우리 모두는 Sergei Kalinin을 Znark의 남자로 알고 있습니다. 그러나 NHL에서 돌아온 후 그는 더 다재다능한 하키 선수로 나타났습니다. 칼리닌은 중앙과 가장자리에서 모두 뛸 수 있습니다. 그는 구축함과 별들 사이에서 똑같이 편안합니다. Sergey는 Datsyuk 및 Kovalchuk 옆의 장소에 대한 후보자 중 하나입니다. 그의 연기는 정말 놀랍다. SKA 15골, 국가대표 3골 - 이것은 단순한 노력파가 아닌 실제 저격수의 통계입니다.
바딤 시파쵸프(SKA)
KHL 통계: 21경기, 9+16득점, "+11"
유로투어 통계: 2경기, 0+1
First Channel Cup에서 Shipachev는 게임이 끝날 때까지 어리석은 제거로 Znark와 그의 파트너를 실망시켰습니다. 올림픽 전날, 그는 12월 초나 NHL로 떠나기 전만큼 밝지 않은 SKA에서 뛰었습니다. 그러나 이상적인 모습은 아니더라도 시파초프는 한국에서 러시아 대표팀의 두 번째, 심지어 첫 번째 센터인 것이 현실이다. 그가 라스베가스를 막 떠날 때 Vadim은 이미 올림픽에 가는 길을 닫았다는 이야기가 있었습니다. 실제로 이 수준의 파견자를 감히 거부하는 사람은 아무도 없었다.
키릴 카프리조프(CSKA)
KHL 통계: 46경기, 15+25, "+22"
유로투어 통계: 5경기, 2+0
CSKA의 9경기 연속 경기에서 Kirill Kaprizov는 득점하지 못합니다. 지난 16경기에서 그는 단 하나의 퍽만 가지고 있습니다. 그는 Kazan에서 블랙 시리즈를 중단할 수 있었지만 Ak Bars에 대한 그의 골은 취소되었습니다. 결과적으로 실수로. 이 모든 것이 올림픽에서 Kaprizov의 참여에 의문을 제기했습니다. 하지만 득점 없이도 계속해서 득점하며 팀에 도움이 되고 있다. 결국 Kirill은 여전히 CSKA의 최고 득점자입니다. 대표팀에서는 나이에도 불구하고 구세프와 함께 두 번째 스트라이크 링크를 구성해야 한다.
(CSKA)
KHL 통계: 45경기, 10+13, "+15"
유로투어 통계: 5경기, 4+3
Shalunov와 마찬가지로 그는 스테이션 왜건입니다. 오직 그는 다른 각도에서 자신의 현재 역할에 왔습니다. 평생 동안 하바롭스크 거주자는 공격의 중심에서 뛰었지만 이미 이번 시즌 동안 측면으로 옮겨졌습니다. 그리고 처음으로 국가 대표팀에서만 작동했습니다. 익스트림 포워드 역할을 맡아 해트트릭을 달성했습니다! 최고 수준의 센터링을 위해 Grigorenko는 강인함과 수비 기술이 부족합니다. 하지만 오프시즌에 NHL을 CSKA로 이적한 스트라이커는 기술 장비에 문제가 없다. 그는 언더 플레이와 순간의 끝에서 모두 좋습니다.
("야금가")
KHL 통계: 42경기, 19+23, "-1"
유로투어 통계: 3경기, 0+3
그 구성의 주된 음모가 밝혀진다! 그래도 올림픽은 간다. 4년 전, 마그니토고르스크 함장은 경력의 정점에 있을 때 Zinetula Bilyaletdinov로부터 평결을 들었습니다. "예, 그는 문에 도달하지 않을 것입니다!" - 그 팀의 감독을 뻔뻔하게 말했다. Znarok은 그의 전임자와 같지 않았지만 NHLers가 있는 올림픽과 NHL이 없는 올림픽은 완전히 다른 토너먼트라는 것을 이해해야 합니다. Mozyakin이 정기적으로 KHL에서 뛰고 있는 스웨덴, 핀란드, 체코를 배경으로 그는 여전히 강력한 힘입니다. 올림픽에 데뷔한 36세의 이 선수는 건강에 문제가 없어 부상을 치료했습니다. 유일한 질문은 Znarok이 그를 위해 준비한 역할입니다.
(스카이)
KHL 통계: 45경기, 10+12, "+17"
유로투어 통계: 3, 0+0
류부시킨의 부상으로 한국행이 막히면 1월 9일부터 SKA에서 뛰지 못한 바라바노프가 최종 지원에 들어갔다. 분명히 그의 회복은 결승선에 이르렀습니다. 이번 시즌 모터 포워드는 지난 시즌보다 조금 덜 밝지만, 23세의 포워드는 이미 그의 벨트 아래 세계 챔피언십을 가지고 있습니다. 쾰른에서는 구축함과 연계해 플레이했지만, 마스터 옆에서 날씨를 망치지는 못한다. 여러면에서 우익 Barabanov는 IOC가 그의 직접적인 경쟁자 인 Nichushkin과 Plotnikov를 허용하지 않았기 때문에 올림픽에 진출했습니다.
서명자는 이미 모든 것을 알고 있었습니다. 4명의 하키 선수가 올림픽에 초대되지 않았습니다.
우리는 하키 선수들에게 도착했습니다. Znark 자신을 위협하는 것이 있습니까?
(스카이)
KHL 통계: 48경기, 19+22, "+25"
유로투어 통계: 3경기, 0+1
감독은 Sergei Shirokov와 Sergei Mozyakin 중 하나를 선택할 수 있을 것 같았다. 그러나 둘 다 한국으로 간다. 분명히 Znarok은 왼쪽이 아닌 오른쪽 측면에서 SKA 와드를 사용할 계획입니다. 다행히도 Shirokov의 보편성은 허용합니다. 두 번이나 세계 챔피언을 차지한 그는 시크한 클럽 시즌을 보냈지만 국가 대표팀에 오면 해산한다. 그에게 첫 번째 올림픽은 어떤 모습일까?
(스카이)
KHL 통계: 46경기, 16+17, "+25"
유로투어 통계: -
닷쩨와 함께 올 시즌 유로투어에서 단 한 경기도 뛰지 않고 한국에 간 보기 드문 올림픽 선수다. 그러나 SKA 베테랑이 건강상의 이유로 무대를 놓쳤다면 그의 젊은 동료는 올림픽 팀보다 더 많이 뛰지 않았습니다. 그러나 Vladimir Tkachev 또는 Maxim Shalunova가 아니라 올림픽에 가는 사람입니다. Prokhorkin은 세계 선수권 대회에 출전한 적이 없으며 그의 클럽 통계는 Kazan 또는 Chelyabinsk의 통계보다 좋지 않지만 등록이 이 선택을 미리 결정했습니다. 공평하게 말하면, Nikolai는 재능 있는 사람이고, 시즌이 시작될 때 Gusev와 그의 관계는 매우 유망해 보였습니다.
그는 올림픽을 위해 팀의 기치 아래 부름받은 선수들의 이름을 지었다. 15명의 하키 선수는 상트페테르부르크 SKA, 8명 - 모스크바 CSKA, 2명 - Metallurg Magnitogorsk를 대표합니다. Znarok은 제한된 공연자들로부터 명단을 구성해야 했습니다. NHL(National Hockey League)의 선수들이 평창에 오지 않을 뿐만 아니라 Continental Hockey League(KHL)를 대표하는 풀도 이번 대회로 인해 축소되었습니다. 국제올림픽위원회(IOC) 제재. 러시아 대표팀이 어떤 형태로 평창 빙상장으로 향할 것인가 - 이해된다.
더 나빠질 수 있다
러시아 하키 팬들은 올레그 즈나르카의 케이지의 선두 선수들이 아무런 설명 없이 올림픽에 초청받지 못한 올레그 즈나르카와 국내 스포츠 스타들의 운명을 되풀이할 것인지 불안한 기대 속에 지난 며칠을 보냈다. 그리고 국제올림픽위원회(IOC)가 발표한 러시아인의 평창 입국 기준 목록까지 2차 징계가 내려진 지 이틀 만인 상황이다.
러시아 팀:
골키퍼: Vasily Koshechkin(Metallurg Magnitogorsk), Ilya Sorokin(CSKA), Igor Shesterkin(SKA)
수비수: Vyacheslav Voinov, Vladislav Gavrikov, Artem Zub, Andrey Zubarev, Dinar Khafizullin(전체 - SKA), Bogdan Kiselevich, Alexei Marchenko, Nikita Nesterov(전체 - CSKA).
공격수: Alexander Barabanov, Nikita Gusev, Pavel Datsyuk, Ilya Kablukov, Sergey Kalinin, Ilya Kovalchuk, Nikolai Prokhorkin, Vadim Shipachev, Sergey Shirokov(all - SKA), Sergey Andronov, Mikhail Grigorenko, Kirill Kaprizov, Ivan Tele , Sergey Mozyakin (Metallurg Magnitogorsk).
다행스럽게도 Valerie Fourneuron이 이끄는 IOC 위원회는 하키 선수들에 대해 그다지 깐깐하지 않았습니다. 수비수 (SKA), (Metallurg Magnitogorsk), (CSKA), 모스크바 군대의 포워드와 역할의 동료 (SKA)의 5 명의 선수 만 초대없이 남았습니다. 이 5개 중 벨로프, 플로트니코프, 니추슈킨 등 3개만이 평창에 갈 좋은 기회가 있었다. Belov는 지난 월드컵에서 국가 대표팀의 주장이었고 Plotnikov는 Znark의 계획에 완벽하게 들어 맞았고 Red Machine 메커니즘에서 빠르게 중요한 톱니가되었으며 Nichushkin은 국가 대표팀의 백본 플레이어는 아니지만 확실히 그렇지 않습니다. 전체적인 그림을 망친다.
사진: Alexey Malgavko / RIA Novosti
Ovechkin과 다른 사람들은 어디에 있습니까?
세계 선수권 대회와 올림픽 기간 동안 러시아 하키의 존재를 기억하는 사람들의 합리적인 질문. 이것은 그들의 정원에 있는 돌이 아니라(이것이 현실입니다), 단지 설명일 뿐입니다: 팀의 주요 스타는 어디에 있습니까? 누가 뭐라고 해도 알렉산드르 오베치킨과 다른 러시아 엔카엘파의 이름이 뉴스 보도에 정기적으로 등장하고 있으며, 그들에 따르면 우리의 해외 사업은 순조롭게 진행되고 있습니다.
IOC가 국가 대표팀에서 빠진 것에 대한 책임은 IOC가 아닙니다. 즉,위원회는 그들을 제거하지 않았지만 Ovechkin과 그의 동료들이 평창을 보지 못했다는 사실에 대한 책임 분담은 여전히 그의 책임입니다. 양심. 이유는 간단합니다. NHL 지도부와 IOC 관계자들이 올림픽 하키 토너먼트에 참가한 리그 선수들에 대한 보상 금액에 대해 합의할 수 없었습니다.
어떤 종류의 보상에 대해 이야기하고 있습니까? 러시아인뿐만 아니라 다른 최고의 팀의 주요 선수들이 NHL에서 뛰고 있습니다. 유럽인들이 올림픽에 참가할 수 있게 된다면 첫째, 대부분의 리그 구단이 주요 선수를 한두 명 잃지 않을 것이고, 둘째, 북미 하키 선수들도 올림픽에 가고 싶어할 것입니다. 이러한 이벤트의 발전으로 NHL은 팀이 두 번째 라인업으로 시즌의 일부를 플레이하도록 허용하거나 거의 한 달 동안 정규 시즌을 중단해야 합니다. 두 시나리오 모두 리그 보스의 주머니에 상당한 타격을 수반하며 스포츠(해외는 물론)는 주로 비즈니스이며 매우 수익성이 높습니다.
NHL에 선수가 없다는 문제는 1998년부터 4년마다 제기됐다. 해외 스타들은 매번 협상이 어렵고 길었지만, 이후의 각 대회와 마찬가지로 나가노 올림픽에 도착했습니다. 팬들은 이번에 모든 것이 원만하게 해결되기를 바랐다. 2017년 4월 NHL 지도부는 올림픽 시즌 일정을 발표했는데, 이는 올림픽 중단을 의미하지 않았습니다.
Ovechkin은 이에 대해 처음으로 언급했습니다. 올림픽 출전 의향을 오랫동안 내비친 알렉산더는 무슨 수를 써서라도 평창에 오겠다고 약속했지만 결국 포기했다. . Kovalchuk은 현명하게 행동했습니다. 2017년 여름 NHL 선수들이 한국에 가지 않을 것이 분명해졌을 때 Ilya는 바다를 건너지 않기로 결정하고 KHL에 남았습니다.
SKA는 대표팀의 베이스 클럽이다. 좋거나 나쁘거나?
Znark와 그의 조수들은 상황에 맞게 구성을 구성해야 했습니다. 하지만 보통의 팬이라면 왜 대표팀이 상트페테르부르크 SKA 선수의 60%로 구성되어 있는지 이해하지 못할 것입니다.
그렇게 SKA는 드디어 대표팀의 베이스 클럽이 됐다. 깜짝이야? 거의 ~ 아니다. 즈나로크는 2016년에 군대를 이끌었고, 국내 하키 지도자들은 대표팀 감독이 왜 합병에 동의했는지 이해했을 것이다. 전통적으로 상트 페테르부르크의 클럽을 지원하는 관대한 후원에도 불구하고 SKA는 국내 챔피언십에서 모든 유망한 러시아인을 구매하는 것을 거부하면서 축구 상대의 길을 따르지 않았습니다. Znarka의 작업 중에 2018 올림픽 팀의 일원인 Pavel Datsyuk과 5명의 선수만 팀에 왔습니다.
여름에 후자에 대한 전망은 매우 모호했지만 NHL에 실패한 후 Shipachev는 고국으로 돌아가 Znark에게 그를 한국으로 데려가도록 설득했습니다. 포워드는 많은 득점(21경기 9골)은 하지 않았지만 선두(17어시스트)에서 좋은 활약을 펼쳤다. 그런 상황에서 이 정도면 스쿼드에 들어갈 수 있었다.
대표팀에서 수도군 대표팀의 확고한 대표성은 역시 놀라움이 아닐 수 없다. CSKA는 안정적인 경기를 보여줍니다. 지난 3시즌 동안 팀은 단 한 번만 컨퍼런스 결승에 진출하지 못했고, 실력을 갖춘 선수들이 있습니다. CSKA의 스폰서는 높은 지위에 해당합니다 -.
2명의 마그니토고르스크 선수의 자질은, 군 과반수를 희석시킨다는 것은 의심의 여지가 없다. 이 선수는 스트라이커(36세 선수의 경우 평창올림픽이 데뷔전)와 골키퍼다.
전문가들은 Znark에게 잘 알려진 국가 대표팀의 풍부한 선수들에 대해 아무런 문제가 없다고 생각합니다. 결국, 선수단 구성은 항상 코치의 특권이었습니다. 예, 하키 선수의 팀워크는 확실히 결과를 줄 것입니다.
“감독님은 쉬운 길을 가셨습니다. 그는 클럽의 선수들, 토너먼트에 참가할 수 있는 능력과 능력에 대해 더 많은 자신감을 갖고 있습니다. 팀이 성공적으로 수행하고 계획을 이행하면 이것은 플러스가 될 것입니다. 결국 승자는 판단되지 않습니다. 그는 결과를 위해 싸우고 미래를 내다보지 않습니다. 즈나로크는 비판과 오해가 있을 것임을 이해합니다. 내가 관심을 갖는 유일한 것은 구성이 결정된 방식입니다. 결정이 개별적이라면 Znark가 단독으로 책임을 져야 한다”고 올림픽 챔피언은 인터뷰에서 말했다.
Znark의 선택에 동의할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 한 가지는 분명합니다. 평창에서 러시아 팀은 최소한 메달을 획득해야 합니다(이상적으로는 당연히 우승해야 함). 나 자신과 그 사람을 위해. IOC에 의해 징계를 받은 사람을 위해, 그리고 바다 건너에 남아 있는 사람을 위해. 미국인과 캐나다인은 세 번째 스쿼드가 아니라면 두 번째 스쿼드로 올림픽에 참가합니다. 유럽 팀은 러시아 팀과 비슷한 위치에 있었습니다. 이전의 올림픽 실패에도 불구하고 얻을 수 있는 가장 좋은 기회는 곧 오지 않을 수 있습니다.
