Ожидаемые голы
 | В этой статье есть несколько проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти шаблонные сообщения )
|
В ассоциативном футболе ожидаемые голы ( xG ) — это показатель результативности, используемый для оценки выступлений команд и игроков. [1] Его можно использовать для представления вероятности гола, который может привести к голу . [2] Он также используется в хоккее с шайбой . [3] [4] [5]
Значение
[ редактировать ]Показатель ожидаемого количества голов обычно рассчитывается путем определения вероятности забитого броска на основе различных факторов, взятых с момента перед броском игрока. Эти факторы могут различаться в зависимости от статистической модели, но включают в себя расстояние до цели, угол, качество броска и другие характеристики. Затем каждому выстрелу присваивается вероятностное значение, показывающее, сколько раз этот выстрел может быть засчитан на основе аналогичных выстрелов. Например, бросок с ценностью 0,3 гола, скорее всего, будет забит примерно в 3 из каждых 10 раз. [6] Показатель ожидаемых голов стал более распространенным с увеличением объема анализа данных в спорте, поскольку аналитики основывали этот показатель на накопленных за годы спортивных данных. [7]
История и применение xG
[ редактировать ]Ассоциация футбола
[ редактировать ]
Существуют некоторые споры о происхождении термина « ожидаемые цели» . Вик Барнетт и его коллега Сара Хилдич упомянули «ожидаемые голы» в своей статье 1993 года, в которой исследовалось влияние искусственных покрытий поля (AP) на игру хозяев поля в футбольном союзе Англии. [8] Их статья включала следующее наблюдение:
В количественном отношении мы находим для группы AP примерно на 0,15 больше голов за домашний матч, чем ожидалось, и, учитывая меньшее, чем ожидалось, количество голов в домашних матчах, избыточную разницу мячей (для домашних матчей) примерно на 0,31 гола за домашний матч. За сезон это дает примерно на 3 гола больше, а разница мячей увеличивается примерно до 6 голов. [9]
Джейк Энсум, Ричард Поллард и Сэмюэл Тейлор (2004) сообщили о своем исследовании данных 37 матчей чемпионата мира 2002 года, в которых было зафиксировано 930 бросков и 93 гола. [10] Их исследование было направлено на «исследование и количественную оценку 12 факторов, которые могут повлиять на успех выстрела». Их логистическая регрессия выявила пять факторов, которые оказали существенное влияние на определение успеха удара ногой: расстояние от ворот; угол от цели; находился ли игрок, выполнявший удар, на расстоянии не менее 1 м от ближайшего защитника; предшествовал ли выстрелу крестик ; и количество полевых игроков между игроком, выполняющим бросок, и воротами. [10] Они пришли к выводу, что «расчет вероятностей бросков позволяет более глубоко проанализировать возможности бросков по сравнению с записью только количества бросков». [10] В последующей статье (2004 г.) Энсум, Поллард и Тейлор объединили данные соревнований чемпионатов мира 1986 и 2002 годов, чтобы выявить три важных фактора, определяющих успех удара ногой: расстояние от ворот; угол от цели; и находился ли игрок, выполнявший удар, на расстоянии не менее 1 метра от ближайшего защитника. [11] Более поздние исследования выявили аналогичные факторы, имеющие отношение к показателям xG. [12]
Говард Гамильтон (2009) предложил «полезную статистику в футболе», которая «в конечном итоге будет способствовать тому, что я называю «ожидаемой ценностью гола» — для любого действия на поле в ходе игры вероятность того, что это действие создаст цель". [13]
Сандер Итсма (2011) обсудил «метод присвоения разной ценности разным шансам, созданным во время футбольного матча», и при этом пришел к выводу: [14]
теперь у нас есть система, позволяющая оценить общую ценность моментов, созданных любой командой во время матча. Знание того, сколько голов команда, как ожидается, забьет по своим шансам, имеет гораздо большую ценность, чем просто знание того, сколько попыток забить гол было предпринято. Другие применения этого метода оценки могут заключаться в том, чтобы отличить некачественные попытки, возникающие из-за проблем с завершением, или оценить действия защитников и вратарей. И третий вариант — построить график баланса игры во время матча с точки зрения качества созданных моментов, чтобы графически представить, как баланс игры менялся во время матча. [14]
Сара Радд (2011) обсудила вероятные закономерности забитых голов (P(Goal)) при использовании цепей Маркова для тактического анализа (включая близость защитников) в 123 играх сезона английской Премьер-лиги 2010–2011 гг . [15] В видеопрезентации своей статьи на Симпозиуме статистики в спорте Новой Англии в 2011 году Радд рассказала о своем использовании методов анализа для сравнения «ожидаемых целей» с фактическими целями и о своем процессе применения весов к дополнительным действиям для результатов P (цели). [16]
В апреле 2012 года Сэм Грин в своей оценке бомбардиров Премьер-лиги написал об «ожидаемых голах» . [17] Он спросил: «Так как же нам количественно определить, какие участки поля с наибольшей вероятностью приведут к голу и, следовательно, какие удары имеют наибольшую вероятность привести к голу?». Он добавил:
Если мы сможем установить этот показатель, мы сможем точно и эффективно увеличить наши шансы забить гол и, следовательно, выиграть матч. Точно так же мы можем использовать эти данные с точки зрения защиты, чтобы ограничить лучшие шансы, защищая ключевые участки поля. [17]
Грин предложил модель для определения «вероятности попадания в створ и/или забитого мяча». С помощью этой модели «мы можем посмотреть на удары каждого игрока и подсчитать вероятность того, что каждый из них станет голом, чтобы получить ожидаемое значение гола (xG)». [17]
Хоккей с шайбой
[ редактировать ]В 2004 году Алан Райдер поделился методикой исследования качества броска по воротам в хоккее . Его обсуждение началось с предложения: «Не все удары по воротам одинаковы». [18] Модель Райдера для измерения качества выстрела была следующей:
- Собирайте данные и анализируйте вероятности гола для каждого обстоятельства броска.
- Постройте модель вероятностей достижения целей, основанную на измеренных обстоятельствах.
- Для каждого броска определите вероятность его гола.
- Ожидаемые голы: EG = сумма вероятностей забитых голов для каждого броска.
- Нейтрализуйте разницу в количестве ударов по воротам, рассчитав нормализованное ожидаемое количество голов.
- Качество выстрела против
Райдер заключил:
Модель достижения ожидаемых голов с учетом факторов качества броска просто основана наданные. Никаких содержательных предположений не сделано. Аналитические методы – это классикаиз статистики и актуарной науки. Поэтому результаты очень заслуживают доверия. [19]
В 2007 году [3] Райдер выпустил уведомление об отзыве продукции своей модели дробового качества. Он представил «предостережение относительно расчета качества бросков» и указал на «проблемы с качеством данных при измерении качества выполненных и разрешенных бросков хоккейной команды». [3]
Он сообщил:
Меня беспокоило наличие системной предвзятости в данных. Случайные ошибки меня не волнуют. Они выравниваются на больших объемах данных. Но я думаю, что... при подсчете очков на некоторых площадках наблюдается смещение в сторону более длинных или коротких ударов, что является наиболее доминирующим фактором в модели качества ударов. И я решил исследовать такую возможность. [3]
Термин «ожидаемые голы» появился в статье о хоккейных играх, представленной Брайаном Макдональдом. [4] на конференции MIT Sloan Sports Analytics в 2012 году. В статье сообщалось о методе Макдональда для расчета ожидаемых голов:
Мы использовали данные за последние четыре полных сезона НХЛ . Для каждой команды сезон был разделен на две половины. Поскольку обмены и травмы в середине сезона могут повлиять на игру команды, мы не использовали статистику первой половины сезона для прогнозирования голов во второй половине. Вместо этого мы разделили сезон на четные и нечетные игры и использовали статистику нечетных игр для прогнозирования голов в четных играх. Данные за 2007-08 , 2008-09 и 2009-10 годы использовались в качестве обучающих данных для оценки параметров модели, а данные за весь 2010-11 год были отложены для проверки модели. Модель также была проверена с использованием 10-кратной перекрестной проверки. Среднеквадратическая ошибка (MSE) фактических и прогнозируемых целей была нашим выбором для измерения эффективности наших моделей. [4]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Статистика xG для команд и игроков ТОП европейских лиг» . understat.com .
- ^ «Ожидаемые голы в футболе» . Исследовательский портал Технологического университета Эйндховена . Проверено 27 сентября 2020 г.
- ^ Jump up to: а б с д Райдер, Алан (2007). «Уведомление об отзыве продукта в отношении качества съемки » (PDF) . Проверено 5 января 2018 г.
- ^ Jump up to: а б с Макдональд, Брайан (март 2012 г.). «Модель ожидаемых голов для оценки команд и игроков НХЛ» (PDF) . Проверено 3 января 2018 г.
- ^ Гольдман, Шайна. «Сравнение моделей публичных ожидаемых целей: как они работают и что мы должны от них отнять» . Нью-Йорк Таймс . Проверено 30 апреля 2024 г.
- ^ Кэри, Марк; Уорвилл, Том. «Глоссарий футбольной аналитики The Athletic: объяснение xG, PPDA, наклона поля и того, как их использовать» . Нью-Йорк Таймс . Проверено 30 апреля 2024 г.
- ^ Клоке, Джошуа. «Понимание ожидаемых голов и того, как они влияют на ФК Торонто» . Нью-Йорк Таймс . Проверено 30 апреля 2024 г.
- ^ Барнетт, Вик; Хилдич, С. (1993). «Влияние искусственного покрытия поля на результативность домашней команды в футболе». Журнал Королевского статистического общества. Серия А (Статистика в обществе) . 156 (1): 39–50. дои : 10.2307/2982859 . JSTOR 2982859 .
- ^ Барнетт, Вик; Хилдич, С. (1993). «Влияние искусственного покрытия поля на результативность домашней команды в футболе». Журнал Королевского статистического общества. Серия А (Статистика в обществе) . 156 (1): 47. дои : 10.2307/2982859 . JSTOR 2982859 .
- ^ Jump up to: а б с Энсум, Джейк; Поллард, Ричард; Тейлор, Сэмюэл (2004). «Применение логистической регрессии к ударам по воротам в футбольном союзе: расчет вероятностей ударов, количественная оценка факторов и игрока / команды». Журнал спортивных наук . 22 (6): 504.
- ^ Поллард, Ричард; Энсум, Джейк; Тейлор, Сэмюэл (2004). «Оценка вероятности попадания в гол: влияние расстояния, угла и пространства». Международный журнал футбола и науки . 2 (1): 50–55.
- ^ «Анализ ожидаемых голов и эффективности бросков в футболе» (PDF) . Университет Аликанте.
- ^ Гамильтон, Ховард (8 января 2009 г.). «Манибол и футбол» . Проверено 6 февраля 2018 г. .
- ^ Jump up to: а б Итсма, Сандер (13 июля 2011 г.). «Шанс есть шанс есть шанс?» . Проверено 4 января 2018 г.
- ^ Радд, Сара (24 сентября 2011 г.). «Система тактического анализа и оценки индивидуального нападения в футболе с использованием цепей Маркова» (PDF) . Проверено 7 февраля 2018 г.
- ^ НЕССИС, 2011 г. - Выступление Сары Радд на YouTube
- ^ Jump up to: а б с Грин, Сэм (12 апреля 2012 г.). «Оценка результативности бомбардиров Премьер-лиги» . Проверено 4 января 2018 г.
- ^ Райдер, Алан (январь 2004 г.). «Качество съемки» (PDF) . п. 2 . Проверено 4 января 2018 г.
- ^ Райдер, Алан (январь 2004 г.). «Качество съемки» (PDF) . п. 15 . Проверено 5 января 2018 г.
Дальнейшее чтение
[ редактировать ]- Типпетт, Джеймс (8 ноября 2019 г.). Философия ожидаемых голов: революционный способ анализа футбола . Независимо опубликовано. ISBN 9781089883180 .
Внешние ссылки
[ редактировать ]- На странице WikiEducator представлена хронология обсуждений ожидаемых голов в футбольной литературе ассоциаций с 2013 по 2018 год.