На графике изображены 12 матчей Ман Сити в хронологическом порядке.
По всей видимости, 4-2-3-1 был основным планом Гвардиолы на сезон. Второй игрок в опорной зоне должен был замаскировать недостатки Родри и дать больше надежности.
Матч против Шеффилда был первым, когда Пеп попробовал 3-3-4. Главные составляющие новой задумки это гибридность (4-4-2 без мяча) и асимметричные роли крайних защитников - первый остается на одной линии с центральными, а второй (обычно Канселу) смещается в центр, образуя тройку полузащитников.
Игра с Шеффилдом не стала переломным моментом, после которого Сити полностью переключился на 3-3-4. Видимо, Гвардиола не был убежден в эффективности нового плана и пытался вернуться к 4-2-3-1 (Бернли, Фулхэм, Вест Бром).
Дело в том, что тогда Сити все еще использовал инвертированных вингеров. Это приводило к недостатку ширины.
С недавних пор, у Сити справа играет правша Стерлинг, слева - левша Фоден, а схема 3-3-4 выглядит как новый план А
@markstats
По всей видимости, 4-2-3-1 был основным планом Гвардиолы на сезон. Второй игрок в опорной зоне должен был замаскировать недостатки Родри и дать больше надежности.
Матч против Шеффилда был первым, когда Пеп попробовал 3-3-4. Главные составляющие новой задумки это гибридность (4-4-2 без мяча) и асимметричные роли крайних защитников - первый остается на одной линии с центральными, а второй (обычно Канселу) смещается в центр, образуя тройку полузащитников.
Игра с Шеффилдом не стала переломным моментом, после которого Сити полностью переключился на 3-3-4. Видимо, Гвардиола не был убежден в эффективности нового плана и пытался вернуться к 4-2-3-1 (Бернли, Фулхэм, Вест Бром).
Дело в том, что тогда Сити все еще использовал инвертированных вингеров. Это приводило к недостатку ширины.
С недавних пор, у Сити справа играет правша Стерлинг, слева - левша Фоден, а схема 3-3-4 выглядит как новый план А
@markstats
На графике изменение количества прессинг действий, совершаемые командами за пределами собственной трети по сравнению с прошлым сезоном.
Сразу надо оговориться, это не интенсивность прессинга (PPDA), а количество. Кроме того, pressures в интерпретации Statsbomb это не то же самое, что “оборонительные действия” у Opta, которые мы используем для расчета PPDA.
Любые действия игроков направленные на то, чтобы помешать сопернику контролировать мяч, Statsbomb относит к pressures. Включая ситуации, когда не было непосредственной попытки отобрать мяч.
В этом сезоне наибольшее количество высоких прессинг действий (среди рассматриваемых команд) совершает РБ Лейпциг. Причем, их результат даже лучше, чем у прошлогодних лидеров - Аталанты и Челси.
Самое резкое уменьшение количества прессинг действий по сравнению с прошлым сезоном у Челси (-26.6) и Арсенала (-27.21). Сильнее всего цифры выросли у ПСЖ (+20.07)
@markstats
Сразу надо оговориться, это не интенсивность прессинга (PPDA), а количество. Кроме того, pressures в интерпретации Statsbomb это не то же самое, что “оборонительные действия” у Opta, которые мы используем для расчета PPDA.
Любые действия игроков направленные на то, чтобы помешать сопернику контролировать мяч, Statsbomb относит к pressures. Включая ситуации, когда не было непосредственной попытки отобрать мяч.
В этом сезоне наибольшее количество высоких прессинг действий (среди рассматриваемых команд) совершает РБ Лейпциг. Причем, их результат даже лучше, чем у прошлогодних лидеров - Аталанты и Челси.
Самое резкое уменьшение количества прессинг действий по сравнению с прошлым сезоном у Челси (-26.6) и Арсенала (-27.21). Сильнее всего цифры выросли у ПСЖ (+20.07)
@markstats
Впервые с начала сезона (и второй раз с момента назначения Микеля Артеты) Арсенал проводит очень позитивный отрезок.
Бирюзовые точки на графике демонстрируют созданные командой ожидаемые голы, а желтые - допущенные (все без учета пенальти). Область закрашивается цветом, соответствующим перформансу команды.
Вы наверно заметили, что для первых четырех матчей каждого сезона значения отсутствуют. Это потому, что точки - это не просто результат очередного матча, а среднее значение предыдущих пяти игр (включительно). Поэтому, в начале нового сезона, нам нужно сбросить результаты предыдущего и “накопить” средние значения.
Этот тип кривых называется “скользящие средние” (в нашем случае с окном в 5 игр) и очень часто встречается в статьях на the Athletic, Statsperform или Statsbomb.
Подробный отчет матча Саутгемптон - Арсенал можно посмотреть тут https://news.1rj.ru/str/markmatch/50
@markstats
Бирюзовые точки на графике демонстрируют созданные командой ожидаемые голы, а желтые - допущенные (все без учета пенальти). Область закрашивается цветом, соответствующим перформансу команды.
Вы наверно заметили, что для первых четырех матчей каждого сезона значения отсутствуют. Это потому, что точки - это не просто результат очередного матча, а среднее значение предыдущих пяти игр (включительно). Поэтому, в начале нового сезона, нам нужно сбросить результаты предыдущего и “накопить” средние значения.
Этот тип кривых называется “скользящие средние” (в нашем случае с окном в 5 игр) и очень часто встречается в статьях на the Athletic, Statsperform или Statsbomb.
Подробный отчет матча Саутгемптон - Арсенал можно посмотреть тут https://news.1rj.ru/str/markmatch/50
@markstats
Мы ждали окончания игры Тоттенхэм-Ливерпуль чтобы обновить список самых опасно пасующих игроков АПЛ.
По оси X - ожидаемая угроза (xT) от передач за матч:
KDB - 0.25
J. Grealish - 0.22
TAA - 0.21
B. Fernandes - 0.2
По оси Y - средняя угроза (xT) от 100 попыток передач:
J. Grealish - 0.5
A. Traoré - 0.46
KDB - 0.44
A. Townsend - 0.43
Бруну Фернандеш генерирует много очков xT за игру, однако, при пересчете на 100 попыток паса, он не входит даже в топ 10. Это свойственно скорее крайним защитникам (ТАА, Робертсон, Джеймс, Канселу), которые “зарабатывают” xT за счет количества кроссов в штрафную.
У Бруну больше попыток отдать пас за игру (66.5), чем у Де Брёйне (60.4) или Грилиша (46.9), при этом, процент точных (73%) ниже, чем у обоих (75% и 79%).
То есть, Фернандеш сильнее вовлечен в игру своей команды, при этом, партнеры предлагают ему меньше простых опций для обострения и португалец чаще вынужден рисковать, что снижает точность его передач.
@markstats
По оси X - ожидаемая угроза (xT) от передач за матч:
KDB - 0.25
J. Grealish - 0.22
TAA - 0.21
B. Fernandes - 0.2
По оси Y - средняя угроза (xT) от 100 попыток передач:
J. Grealish - 0.5
A. Traoré - 0.46
KDB - 0.44
A. Townsend - 0.43
Бруну Фернандеш генерирует много очков xT за игру, однако, при пересчете на 100 попыток паса, он не входит даже в топ 10. Это свойственно скорее крайним защитникам (ТАА, Робертсон, Джеймс, Канселу), которые “зарабатывают” xT за счет количества кроссов в штрафную.
У Бруну больше попыток отдать пас за игру (66.5), чем у Де Брёйне (60.4) или Грилиша (46.9), при этом, процент точных (73%) ниже, чем у обоих (75% и 79%).
То есть, Фернандеш сильнее вовлечен в игру своей команды, при этом, партнеры предлагают ему меньше простых опций для обострения и португалец чаще вынужден рисковать, что снижает точность его передач.
@markstats
В матче против Тоттенхэма Ливерпуль создал значительно больше шансов (xG), чем возможностей (xThreat).
Если не брать в расчёт игру с Бернли, в которой было почти равенство, последний раз такое случалось аж в декабре прошлого года, в том самом матче против Кристал Пэласа (7-0), после которого Клопп сказал свою фразу про “opportunities vs chances”.
Кстати, это наш новый график. Сравнение созданных ожидаемых голов (желтый) с очками xThreat (синий) для всех сыгранных командой матчей в турнире. Пунктиром обозначены линии тренда обеих метрик.
Пользуясь этим графиком, можно, например, найти две команды, которым лучше всего в этом сезоне удалось сдержать атаку Ливерпуля.
@markstats
Если не брать в расчёт игру с Бернли, в которой было почти равенство, последний раз такое случалось аж в декабре прошлого года, в том самом матче против Кристал Пэласа (7-0), после которого Клопп сказал свою фразу про “opportunities vs chances”.
Кстати, это наш новый график. Сравнение созданных ожидаемых голов (желтый) с очками xThreat (синий) для всех сыгранных командой матчей в турнире. Пунктиром обозначены линии тренда обеих метрик.
Пользуясь этим графиком, можно, например, найти две команды, которым лучше всего в этом сезоне удалось сдержать атаку Ливерпуля.
@markstats
После ничьей 0-0 между Арсеналом и Манчестер Юнайтед, количество матчей этого сезона АПЛ, завершившихся без забитых голов, достигло 8%.
А если посчитать только мини-турнир команд “большой шестерки”, отношение составит аж 29%, что в два раза больше “исторического максимума” - 14% игр без голов в РПЛ в сезоне 2016/17 (серьезно относиться к этим 29% не стоит - выборка всего 17 игр).
На графике по оси Y - процент матчей без забитых голов для шести европейских лиг начиная с сезона 2014/15.
Английская Премьер лига опередила РПЛ и вышла в лидеры по этому показателю, Бундеслига уже два года подряд держится в районе 4%.
@markstats
А если посчитать только мини-турнир команд “большой шестерки”, отношение составит аж 29%, что в два раза больше “исторического максимума” - 14% игр без голов в РПЛ в сезоне 2016/17 (серьезно относиться к этим 29% не стоит - выборка всего 17 игр).
На графике по оси Y - процент матчей без забитых голов для шести европейских лиг начиная с сезона 2014/15.
Английская Премьер лига опередила РПЛ и вышла в лидеры по этому показателю, Бундеслига уже два года подряд держится в районе 4%.
@markstats
Защитники Английской Премьер-Лиги, которые вносят наибольший вклад в атаку своих команд.
По оси X - Успешные проникновения в штрафную (через передачи и проходы с мячом) за матч:
J. Cancelo | Manchester City - 4.08
TAA | Liverpool - 3.82
S. March | Brighton - 2.92
P. Aanholt | Crystal Palace - 2.55
R. James | Chelsea - 2.54
A. Robertson | Liverpool - 2.5
По оси Y - Ожидаемые ассисты и голы за матч:
J. Cancelo | Manchester City - 0.26
A. Robertson | Liverpool - 0.25
TAA | Liverpool - 0.22
L. Digne | Everton - 0.21
R. James | Chelsea - 0.19
J. Henderson | Liverpool - 0.19
В топе, ожидаемо, оба крайних защитника Ливерпуля и Жоау Канселу, который проводит блестящий сезон.
@markstats
По оси X - Успешные проникновения в штрафную (через передачи и проходы с мячом) за матч:
J. Cancelo | Manchester City - 4.08
TAA | Liverpool - 3.82
S. March | Brighton - 2.92
P. Aanholt | Crystal Palace - 2.55
R. James | Chelsea - 2.54
A. Robertson | Liverpool - 2.5
По оси Y - Ожидаемые ассисты и голы за матч:
J. Cancelo | Manchester City - 0.26
A. Robertson | Liverpool - 0.25
TAA | Liverpool - 0.22
L. Digne | Everton - 0.21
R. James | Chelsea - 0.19
J. Henderson | Liverpool - 0.19
В топе, ожидаемо, оба крайних защитника Ливерпуля и Жоау Канселу, который проводит блестящий сезон.
@markstats
В Серии А наконец-то интересная гонка за чемпионство. Сразу несколько команд показывают похожие результаты как с точки зрения реально набранных, так и ожидаемых очков.
Ресурс fivethirtyeight отдает наибольшие шансы на победу Интеру (38%), Ювентусу (22%) и Милану (21%). Еще четыре команды имеют от 7 до 2 процентов.
Как же так, у Милана +7 очков относительно Ювентуса, но меньше шансов на титул? Все верно, модель fivethirtyeight основывается, в том числе, и на текущих показателях команд, а Милан оверперформит свои метрики.
Посмотрим на наш график, который показывает как менялась форма претендентов на титул за последнее время. Каждая точка содержит разницу между созданными и допущенными ожидаемыми голами в предыдущих 5 играх (скользящие средние).
Согласно графику, Милан и до того не был лидером по xGDiff, но отсутствие Беннасера и Чалханоглу привело к тому, что за последние 5-7 туров, команда вовсе скатилась до худшей команды из «семерки претендентов»
@markstats
Ресурс fivethirtyeight отдает наибольшие шансы на победу Интеру (38%), Ювентусу (22%) и Милану (21%). Еще четыре команды имеют от 7 до 2 процентов.
Как же так, у Милана +7 очков относительно Ювентуса, но меньше шансов на титул? Все верно, модель fivethirtyeight основывается, в том числе, и на текущих показателях команд, а Милан оверперформит свои метрики.
Посмотрим на наш график, который показывает как менялась форма претендентов на титул за последнее время. Каждая точка содержит разницу между созданными и допущенными ожидаемыми голами в предыдущих 5 играх (скользящие средние).
Согласно графику, Милан и до того не был лидером по xGDiff, но отсутствие Беннасера и Чалханоглу привело к тому, что за последние 5-7 туров, команда вовсе скатилась до худшей команды из «семерки претендентов»
@markstats
Forwarded from Отчеты матчей
Вы могли заметить, что вчера в наших отчетах появился новый тип графиков - тепловые карты зон, из которых были отданы наиболее опасные передачи (weighted xThreat heatmap).
Чем ярче пятно на карте - тем больше очков xT заработали пасы, отданные из этой локации. Учитывается не количество передач, а именно суммарная опасность.
Например, на карте прикрепленной к посту, видна активность Люка Шоу на левом фланге атаки. У Арсенала, кроме очевидных навесов, проходили опасные пасы из зоны правого полуфланга
@markstats
Чем ярче пятно на карте - тем больше очков xT заработали пасы, отданные из этой локации. Учитывается не количество передач, а именно суммарная опасность.
Например, на карте прикрепленной к посту, видна активность Люка Шоу на левом фланге атаки. У Арсенала, кроме очевидных навесов, проходили опасные пасы из зоны правого полуфланга
@markstats
Сегодня мы рассматриваем игроков с точки зрения продвижения мяча в штрафную соперника. Метрика рассчитывается как сумма успешных передач + входов в штрафную на дриблинге.
График показывает лучшего и следующего за ним (второго лучшего) игрока команды по этому показателю.
Йосип Иличич лидирует среди игроков рассматриваемых (топ) клубов, Месси - второй, Санчо - третий.
У Тоттенхэма ожидаемо лидирует пара Кейн-Сон. Первый отвечает за передачи, второй за входы на дриблинге.
Усман Дембеле продвигает мяч в штрафную чаще, чем Кевин Де Брейне.
У Баварии есть два равнозначных, на топовом уровне продвигающих мяч в штрафную, игрока - Гнабри и Коман.
Садио Мане обогнал Трента и лидирует среди игроков Ливерпуля.
Напишите в комментариях, что интересного заметили вы, нам будет очень интересно почитать.
@markstats
График показывает лучшего и следующего за ним (второго лучшего) игрока команды по этому показателю.
Йосип Иличич лидирует среди игроков рассматриваемых (топ) клубов, Месси - второй, Санчо - третий.
У Тоттенхэма ожидаемо лидирует пара Кейн-Сон. Первый отвечает за передачи, второй за входы на дриблинге.
Усман Дембеле продвигает мяч в штрафную чаще, чем Кевин Де Брейне.
У Баварии есть два равнозначных, на топовом уровне продвигающих мяч в штрафную, игрока - Гнабри и Коман.
Садио Мане обогнал Трента и лидирует среди игроков Ливерпуля.
Напишите в комментариях, что интересного заметили вы, нам будет очень интересно почитать.
@markstats
Последнее время в статьях на the athletic часто появляется термин “field tilt” (дословно “наклон поля”).
По сути, это просто еще одно название для выражения территориального преимущества команды в матче.
В расчете “field tilt” используются только передачи и касания, совершенные в финальной трети поля.
Например, если команда А зарегистрировала 80 действий на чужой трети, а команда Б - 20, то “наклон поля” будет равен 80% и 20% соответственно. Если значение равно 50%, значит преимущества не было ни у одной из команд.
На графике сравнение среднего значение наклона поля (ось X) и процента владения мячом (ось Y) в этом сезоне для команд Ла Лиги.
Пример Эльче показывает, что владеть мячом (48%) это не то же самое, что владеть территорией (“наклон поля” равен 30%, значит у соперников - 70%).
Те, кто подписан на наш канал @markmatch, возможно, даже заметили, что “наклон поля” уже добавлен в отчеты
По сути, это просто еще одно название для выражения территориального преимущества команды в матче.
В расчете “field tilt” используются только передачи и касания, совершенные в финальной трети поля.
Например, если команда А зарегистрировала 80 действий на чужой трети, а команда Б - 20, то “наклон поля” будет равен 80% и 20% соответственно. Если значение равно 50%, значит преимущества не было ни у одной из команд.
На графике сравнение среднего значение наклона поля (ось X) и процента владения мячом (ось Y) в этом сезоне для команд Ла Лиги.
Пример Эльче показывает, что владеть мячом (48%) это не то же самое, что владеть территорией (“наклон поля” равен 30%, значит у соперников - 70%).
Те, кто подписан на наш канал @markmatch, возможно, даже заметили, что “наклон поля” уже добавлен в отчеты
👍13❤1
Жоау Канселу не стал героем хайлайтов матча с Ливерпулем, однако его вклад в победу не должен остаться недооцененным. Португалец чаще других игроков Манчестер Сити возвращал владение мячом и занял второе место по передачам с продвижением и очкам xThreat.
О его важности для команды недавно писал @lukomski и даже назвал главным претендентом на “прорыв года”.
Что же изменилось по сравнению с сезоном 19/20?
Первый график сравнивает стилистические показатели Канселу. Отличий всего два. Во-первых, игрок реже идет в обводку (dribbles per touch), во-вторых, возрос процент коротких передач.
Причину изменений иллюстрирует второй график - тепловые карты касаний мяча. Канселу играл слева и раньше, это не новость. Более важное отличие в том, что перед португальцем теперь стоит задача не в создании ширины на фланге (поэтому меньше попыток обыгрыша), а в насыщении центральной зоны, помощи в продвижении мяча и при обороне переходных ситуаций
@markstats
О его важности для команды недавно писал @lukomski и даже назвал главным претендентом на “прорыв года”.
Что же изменилось по сравнению с сезоном 19/20?
Первый график сравнивает стилистические показатели Канселу. Отличий всего два. Во-первых, игрок реже идет в обводку (dribbles per touch), во-вторых, возрос процент коротких передач.
Причину изменений иллюстрирует второй график - тепловые карты касаний мяча. Канселу играл слева и раньше, это не новость. Более важное отличие в том, что перед португальцем теперь стоит задача не в создании ширины на фланге (поэтому меньше попыток обыгрыша), а в насыщении центральной зоны, помощи в продвижении мяча и при обороне переходных ситуаций
@markstats
Лидеры сезона среди игроков по количеству действий, которые привели к удару по воротам соперника:
J. Grealish | Aston Villa - 134
L. Messi | Barcelona - 134
R. Faivre | Brest - 119
B. Fernandes | Man Utd - 114
M. Depay | Lyon - 110
H. Çalhanoğlu | Milan - 106
KDB | Man City - 101
Мы выделили цветом различные типы действий игрока: передачи с игры, передачи со стандартов, обводки и “прочее”. В последнюю категорию входят оборонительные действия, фолы на игроке и удары (которые привели к другому удару).
Никакой нормализации количеством сыгранных минут или касаниями, один квадратик представляет собой одно действие.
@markstats
J. Grealish | Aston Villa - 134
L. Messi | Barcelona - 134
R. Faivre | Brest - 119
B. Fernandes | Man Utd - 114
M. Depay | Lyon - 110
H. Çalhanoğlu | Milan - 106
KDB | Man City - 101
Мы выделили цветом различные типы действий игрока: передачи с игры, передачи со стандартов, обводки и “прочее”. В последнюю категорию входят оборонительные действия, фолы на игроке и удары (которые привели к другому удару).
Никакой нормализации количеством сыгранных минут или касаниями, один квадратик представляет собой одно действие.
@markstats
На картинке тепловые карты ожидаемой угрозы от передач Лионеля Месси (слева) и остальных игроков Барселоны (справа) в этом сезоне.
При том, что Месси провел на поле 83% возможных минут, он создал через пас примерно пятую часть всей “остроты” у ворот соперника. Это впечатляет даже сильнее, если вспомнить что наша версия модели xThreat (пока что) работает только с передачами и не учитывает угрозу от продвижения мяча на дриблинге.
Кроме того, можно заметить, что Месси - один из немногих (единственный?) в Барселоне, кто отдает успешные обостряющие передачи из центральной зоны перед штрафной соперника.
@markstats
При том, что Месси провел на поле 83% возможных минут, он создал через пас примерно пятую часть всей “остроты” у ворот соперника. Это впечатляет даже сильнее, если вспомнить что наша версия модели xThreat (пока что) работает только с передачами и не учитывает угрозу от продвижения мяча на дриблинге.
Кроме того, можно заметить, что Месси - один из немногих (единственный?) в Барселоне, кто отдает успешные обостряющие передачи из центральной зоны перед штрафной соперника.
@markstats
В этом посте мы пользуемся методом получения информации о Post-Shot xG для команд из АПЛ, описанным в канале Roaming Playmaker.
По оси X - “качество моментов”. Рассчитывается как среднее значение xG одного удара по воротам соперника (обычные xG per shot).
По оси Y - “качество исполнения удара”. Рассчитывается как среднее значение Post-Shot xG одного удара по воротам. PSxG оценивает насколько сложно голкиперу соперника было отразить удар в створ.
Если команда находится ниже пунктирной линии - исполнение ударов хуже, чем качество создаваемых моментов. Таких команд пять - Брайтон, Шеффилд, Бёрнли, Фулхэм и Арсенал.
Сильнее всего качество моментов своим исполнением улучшают игроки Кристал Пэлас (+0.019 xG на удар), Лидса, Эвертона и Саутгемптона.
Результаты команд из “big 6”:
Spurs +0.014 (xG на удар)
Man Utd +0.0131
Man City +0.0126
Chelsea +0.007
Liverpool +0.006
Arsenal -0.007
@markstats
По оси X - “качество моментов”. Рассчитывается как среднее значение xG одного удара по воротам соперника (обычные xG per shot).
По оси Y - “качество исполнения удара”. Рассчитывается как среднее значение Post-Shot xG одного удара по воротам. PSxG оценивает насколько сложно голкиперу соперника было отразить удар в створ.
Если команда находится ниже пунктирной линии - исполнение ударов хуже, чем качество создаваемых моментов. Таких команд пять - Брайтон, Шеффилд, Бёрнли, Фулхэм и Арсенал.
Сильнее всего качество моментов своим исполнением улучшают игроки Кристал Пэлас (+0.019 xG на удар), Лидса, Эвертона и Саутгемптона.
Результаты команд из “big 6”:
Spurs +0.014 (xG на удар)
Man Utd +0.0131
Man City +0.0126
Chelsea +0.007
Liverpool +0.006
Arsenal -0.007
@markstats
В первом тайме матча Лестер - Ливерпуль два очень опасных удара были нанесены из положения офсайд.
Если бы моменты были реализованы, то при просмотре VAR, оба гола были бы отменены. Но так как Фирмино и Варди не забили, судьи не остановили матч и все провайдеры данных не исключили удары из итоговой статистики.
К посту прикреплены два графика.
Первый - “официальный”, который включает оба момента, во втором мы вручную исключили удары Фирмино (25 минута, 0.37 xG) и Варди (41 минута, 0.14 xG). Результат не меняется кардинально, но все же видна разница.
Это еще один пример того, почему нужно быть очень осторожным, когда используешь модель xG для анализа или выводов на короткой дистанции в один матч.
Подробный отчет игры Лестер - Ливерпуль https://news.1rj.ru/str/markmatch/102
@markstats
Если бы моменты были реализованы, то при просмотре VAR, оба гола были бы отменены. Но так как Фирмино и Варди не забили, судьи не остановили матч и все провайдеры данных не исключили удары из итоговой статистики.
К посту прикреплены два графика.
Первый - “официальный”, который включает оба момента, во втором мы вручную исключили удары Фирмино (25 минута, 0.37 xG) и Варди (41 минута, 0.14 xG). Результат не меняется кардинально, но все же видна разница.
Это еще один пример того, почему нужно быть очень осторожным, когда используешь модель xG для анализа или выводов на короткой дистанции в один матч.
Подробный отчет игры Лестер - Ливерпуль https://news.1rj.ru/str/markmatch/102
@markstats
Самые “незаменимые” игроки команд из топ-5 с точки зрения создания голевых моментов.
По оси X - передачи под удар, по оси Y - успешные пасы в штрафную. Оба параметра в процентах от суммы по всем игрокам команды.
Чем выше и правее точка - тем больше вклад в создаваемые клубом моменты.
Вы же тоже ожидали увидеть на первом месте Бруну Фернандеша? Он действительно важен, практически каждый третий успешный пас в штрафную соперников Манчестер Юнайтед на счету португальца.
Однако, есть команды еще больше зависимые от своих лидеров.
Пасы под удар (% от команды):
R. Paul | Udinese - 31.55
J. Grealish | Aston Villa - 31.02
H. Çalhanoğlu | Milan - 27.39
B. Fernandes | Man Utd - 26.83
Пасы в штрафную (% суммы команды):
A. Westwood | Burnley - 31.21
R. Paul | Udinese - 30.91
J. Grealish | Aston Villa - 30.29
B. Fernandes | Man Utd - 28.39
D. Berardi | Sassuolo - 26.02
L. Messi | Barcelona - 25.08
@markstats
По оси X - передачи под удар, по оси Y - успешные пасы в штрафную. Оба параметра в процентах от суммы по всем игрокам команды.
Чем выше и правее точка - тем больше вклад в создаваемые клубом моменты.
Вы же тоже ожидали увидеть на первом месте Бруну Фернандеша? Он действительно важен, практически каждый третий успешный пас в штрафную соперников Манчестер Юнайтед на счету португальца.
Однако, есть команды еще больше зависимые от своих лидеров.
Пасы под удар (% от команды):
R. Paul | Udinese - 31.55
J. Grealish | Aston Villa - 31.02
H. Çalhanoğlu | Milan - 27.39
B. Fernandes | Man Utd - 26.83
Пасы в штрафную (% суммы команды):
A. Westwood | Burnley - 31.21
R. Paul | Udinese - 30.91
J. Grealish | Aston Villa - 30.29
B. Fernandes | Man Utd - 28.39
D. Berardi | Sassuolo - 26.02
L. Messi | Barcelona - 25.08
@markstats
Игроки Ангийской Премьер-Лиги, которые вносят наибольший вклад в создание моментов в качестве ассистента (xA) или завершителя атак (NPxG).
H. Kane | Tottenham - 28.51%
D. Calvert-Lewin | Everton - 26.0%
C. Adams | Southampton - 25.2%
C. Wilson | Newcastle - 24.93%
S. Heung-min | Tottenham - 24.68%
J. Vardy | Leicester City - 24.37%
B. Fernandes | Man Utd - 23.59%
P. Bamford | Leeds - 23.48%
J. Grealish | Aston Villa - 21.9%
O. Watkins | Aston Villa - 21.54%
C. Wood | Burnley - 21.52%
P. Neto | Wolves - 20.26%
Кейн и Сон суммарно создают больше половины ожидаемых голов/ассистов Тоттенхэма.
@markstats
H. Kane | Tottenham - 28.51%
D. Calvert-Lewin | Everton - 26.0%
C. Adams | Southampton - 25.2%
C. Wilson | Newcastle - 24.93%
S. Heung-min | Tottenham - 24.68%
J. Vardy | Leicester City - 24.37%
B. Fernandes | Man Utd - 23.59%
P. Bamford | Leeds - 23.48%
J. Grealish | Aston Villa - 21.9%
O. Watkins | Aston Villa - 21.54%
C. Wood | Burnley - 21.52%
P. Neto | Wolves - 20.26%
Кейн и Сон суммарно создают больше половины ожидаемых голов/ассистов Тоттенхэма.
@markstats
Сравнение ожидаемых голов и угрозы от передач для команд из АПЛ, cезон 2020/21.
По оси X - ожидаемые голы (NPxG, shot-based метрика).
По оси Y - угроза от успешных передач (xT, non-shot метрика).
В обоих случаях для расчетов мы используем собственные модели.
Выше пунктирной линии расположены команды, которые хуже трансформируют свои владения в удары (у них xT > xG). В этой категории Шеффилд, Фулхэм, Бёрнли, КП, а из лидеров - Ливерпуль и Челси.
Ниже линии, наоборот - те, кто немного чаще совершают качественные удары, чем владеют мячом в опасной близости от ворот соперника (xG > xT). Яркие представители - Тоттенхэм и Сити. То есть, эти команды создают моменты не только с помощью передач, но и через дриблинг или высокие возвраты владения (которые не учитываются моделью xT).
P.S. Какие же крутые Лидс, Астон Вилла, Брайтон и Вест Хэм.
@markstats
По оси X - ожидаемые голы (NPxG, shot-based метрика).
По оси Y - угроза от успешных передач (xT, non-shot метрика).
В обоих случаях для расчетов мы используем собственные модели.
Выше пунктирной линии расположены команды, которые хуже трансформируют свои владения в удары (у них xT > xG). В этой категории Шеффилд, Фулхэм, Бёрнли, КП, а из лидеров - Ливерпуль и Челси.
Ниже линии, наоборот - те, кто немного чаще совершают качественные удары, чем владеют мячом в опасной близости от ворот соперника (xG > xT). Яркие представители - Тоттенхэм и Сити. То есть, эти команды создают моменты не только с помощью передач, но и через дриблинг или высокие возвраты владения (которые не учитываются моделью xT).
P.S. Какие же крутые Лидс, Астон Вилла, Брайтон и Вест Хэм.
@markstats