简而言之就是，胜负值是一个集合内的加权统计数值，而季后赛16支球队这个样本远强过所有30支球队的样本。
这个累积数值反应了一个球员/他的球队在整个职业生涯的胜负起伏，其实是有统计学意义的。一个球星在个人巅峰/球队巅峰的时候累积+，然后在个人或者球队状态不好的时候-，从而得到整个职业生涯的累积胜负值。
问题是除了詹姆斯邓肯这种，没有几个人可以做到每个赛季都能进季后赛的，等于说没进季后赛的球星直接逃过了自己个人和球队低迷时期的结算，只结算了个人状态和球队强盛的时期，所以这个模型的问题非常大。
这里有几个策略去平衡这个部分的误差：
1.没进季后赛的年份，直接取当年分区季后赛胜负值最低的球队，再按照常规赛的战绩差线性放大。比如你当年第10，35胜没进季后赛。当年季后赛胜负值最低的球队50胜，负20正负值，那你就直接20除以35乘以50，得到你今年的实际季后赛正负值就是28.6，非常科学的算法。
2.结合球队的正负值，用个人正负值和球队正负值做差，得到个人实际的正负值收益。比如詹姆斯的骑士当年正负值-30 詹姆斯正负值-25，那实际正负值就是+5。库里的勇士当年正负值是+120，库里正负值是+90，那库里给球队带来的实际正负值就是-30。
当然我的建议是两者综合，因为单一的方法都不够科学严谨，不过都好过科密和裤衩子说的“累积正负值”概念