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
Команды из топ-5 с наибольшим процентом коротких передач в этом сезоне:
PSG - 46%
Barcelona - 45%
Man Utd - 41%
Sassuolo - 41%
Real Madrid - 40%
Man City - 40%
Marseille - 40%
Atlético - 40%
Napoli - 39%
Crystal Palace - 39%
Southampton - 39%
Atalanta - 39%
“Короткими” считаются передачи до 14 метров. Учитываются не только успешные, а все попытки отдать пас.
В верхушке рейтинга нет ни одного клуба из Бундеслиги, зато замыкают список сразу три немецкие команды (Герта 27%, Арминия и Фрайбург по 30%).
Присутствие (или может отсутствие) в топе какого клуба удивляет вас больше всего?
@markstats
PSG - 46%
Barcelona - 45%
Man Utd - 41%
Sassuolo - 41%
Real Madrid - 40%
Man City - 40%
Marseille - 40%
Atlético - 40%
Napoli - 39%
Crystal Palace - 39%
Southampton - 39%
Atalanta - 39%
“Короткими” считаются передачи до 14 метров. Учитываются не только успешные, а все попытки отдать пас.
В верхушке рейтинга нет ни одного клуба из Бундеслиги, зато замыкают список сразу три немецкие команды (Герта 27%, Арминия и Фрайбург по 30%).
Присутствие (или может отсутствие) в топе какого клуба удивляет вас больше всего?
@markstats
Форварды из топ-5 с точки зрения помощи своим командам в игре без мяча.
По оси X - количество успешных возвратов владения за игру (учитываются отборы, перехваты и прессинг действия).
По оси Y - попытки прессинг действий на 100 касаний.
Statsbomb считает прессинг действие успешным, если команда в течение следующих 5 секунд вернула себе мяч. То есть, это не только индивидуальная, но еще и командная заслуга.
Лидеры по количеству возвратов (ось X):
M. Damsgaard | Sampdoria - 10.39
E. Rexhbeçaj | Köln - 9.79
J. Ayew | Crystal Palace - 9.41
C. Baumgartner | Hoffenheim - 9.11
M. Mount | Chelsea - 9.08
Лидеры по количеству прессинг действий (ось Y):
S. Weissman | Valladolid - 73.63
G. Simeone | Cagliari - 65.05
P. Bamford | Leeds - 64.77
S. Mina | Celta Vigo - 58.42
J. Ayew | Crystal Palace - 58.26
В топ-5 нет нападающего, который бы совершал меньше прессинг действий в пересчете на 100 касаний, чем Лео Месси
@markstats
По оси X - количество успешных возвратов владения за игру (учитываются отборы, перехваты и прессинг действия).
По оси Y - попытки прессинг действий на 100 касаний.
Statsbomb считает прессинг действие успешным, если команда в течение следующих 5 секунд вернула себе мяч. То есть, это не только индивидуальная, но еще и командная заслуга.
Лидеры по количеству возвратов (ось X):
M. Damsgaard | Sampdoria - 10.39
E. Rexhbeçaj | Köln - 9.79
J. Ayew | Crystal Palace - 9.41
C. Baumgartner | Hoffenheim - 9.11
M. Mount | Chelsea - 9.08
Лидеры по количеству прессинг действий (ось Y):
S. Weissman | Valladolid - 73.63
G. Simeone | Cagliari - 65.05
P. Bamford | Leeds - 64.77
S. Mina | Celta Vigo - 58.42
J. Ayew | Crystal Palace - 58.26
В топ-5 нет нападающего, который бы совершал меньше прессинг действий в пересчете на 100 касаний, чем Лео Месси
@markstats
Мы добавили в наши отчеты матчей новую метрику, которая называется “вероятность победы” и рассчитывается на основании количества ударов и суммы набранных ожидаемых голов.
Для каждого удара (включая пенальти), зная вероятность забить (xG), мы проводим десять тысяч симуляций и запоминаем результаты. Далее мы подсчитываем количество “вселенных”, в которых каждая из команд одержала победу или была зафиксирована ничья. Этот прием известен под названием “Метод Монте-Карло”, почитать можно тут или тут.
Например, в недавнем матче Лиги Чемпионов, Барселона победила в 28% симуляций, а Париж - в 43%.
Зачем мы вообще это делаем, если можно просто посмотреть на отношение ожидаемых голов, набранных командами?
В качестве ответа, предлагаем подумать над задачей: “Что лучше: создать один момент весом 0.4 xG или четыре момента по 0.1 xG каждый?”
Ссылка на страничку, на которой можно поэкспериментировать с xG и вероятностями победы.
Продвинутые отчеты главных матчей публикуются на канале @markmatch
Для каждого удара (включая пенальти), зная вероятность забить (xG), мы проводим десять тысяч симуляций и запоминаем результаты. Далее мы подсчитываем количество “вселенных”, в которых каждая из команд одержала победу или была зафиксирована ничья. Этот прием известен под названием “Метод Монте-Карло”, почитать можно тут или тут.
Например, в недавнем матче Лиги Чемпионов, Барселона победила в 28% симуляций, а Париж - в 43%.
Зачем мы вообще это делаем, если можно просто посмотреть на отношение ожидаемых голов, набранных командами?
В качестве ответа, предлагаем подумать над задачей: “Что лучше: создать один момент весом 0.4 xG или четыре момента по 0.1 xG каждый?”
Ссылка на страничку, на которой можно поэкспериментировать с xG и вероятностями победы.
Продвинутые отчеты главных матчей публикуются на канале @markmatch
👍6🔥3🤔1
Кто из игроков АПЛ чаще других возвращает мяч своей команде при помощи отборов или перехватов:
D. Rice | West Ham - 90
P. Højbjerg | Tottenham - 81
Anguissa | Fulham - 75
C. Basham | Sheffield - 73
N. Kanté | Chelsea - 73
S. Dallas | Leeds - 71
A. Wan-Bissaka | Man Utd - 69
Y. Bissouma | Brighton - 68
L. Cooper | Leeds - 67
J. Ward-Prowse | Southampton - 67
M. Cash | Aston Villa - 64
N. Semedo | Wolves - 62
Хочется выделить Н’Голо Канте, который, мало того, что выступает за команду с владением 62% (это затрудняет набор оборонительных показателей), но еще и провел на поле меньше минут, чем любой другой игрок из списка
@markstats
D. Rice | West Ham - 90
P. Højbjerg | Tottenham - 81
Anguissa | Fulham - 75
C. Basham | Sheffield - 73
N. Kanté | Chelsea - 73
S. Dallas | Leeds - 71
A. Wan-Bissaka | Man Utd - 69
Y. Bissouma | Brighton - 68
L. Cooper | Leeds - 67
J. Ward-Prowse | Southampton - 67
M. Cash | Aston Villa - 64
N. Semedo | Wolves - 62
Хочется выделить Н’Голо Канте, который, мало того, что выступает за команду с владением 62% (это затрудняет набор оборонительных показателей), но еще и провел на поле меньше минут, чем любой другой игрок из списка
@markstats
Вероятность выхода в четвертьфинал Лиги Чемпионов согласно модели fivethirtyeight (с учетом уже сыгранных первых матчей):
PSG 95% - Barcelona 5%
Liverpool 93% - RB Leipzig 7%
Man. City 92% - Gladbach 8%
Dortmund 89% - Sevilla 11%
Bayern 82% - Lazio 18%
Real Madrid 63% - Atalanta 37%
Juventus 60% - Porto 40%
Chelsea 57% - Atlético 43%
- Париж, Ливерпуль и Сити одной ногой в четвертьфинале
- Ювентус, даже с учетом поражения в первой игре, имеет больше шансов, чем Порту
- Пара Челси - Атлетико наиболее “равная"
Подробные отчеты всех матчей Лиги Чемпионов на нашем канале @markmatch
PSG 95% - Barcelona 5%
Liverpool 93% - RB Leipzig 7%
Man. City 92% - Gladbach 8%
Dortmund 89% - Sevilla 11%
Bayern 82% - Lazio 18%
Real Madrid 63% - Atalanta 37%
Juventus 60% - Porto 40%
Chelsea 57% - Atlético 43%
- Париж, Ливерпуль и Сити одной ногой в четвертьфинале
- Ювентус, даже с учетом поражения в первой игре, имеет больше шансов, чем Порту
- Пара Челси - Атлетико наиболее “равная"
Подробные отчеты всех матчей Лиги Чемпионов на нашем канале @markmatch
На момент, когда Оливье Жиру забивал свой блестящий гол, у Атлетико и Челси было почти равенство по числу ожидаемых голов (0.54 xG - 0.61 xG), ударам из пределов штрафной (4 - 3) и явным голевым моментам (1 - 1).
График демонстрирует вероятность (ось Y), с которой команды завершили бы матч с тем или иным количеством забитых голов (ось X). Результаты основаны на все той же идее проведения десяти тысяч симуляций для каждого нанесенного удара.
В 60% параллельных измерений (больше половины), где игра не закончилась победой Челси, эксперты написали не “запредельная степень бездарности”, а “продуманный оборонительный план, целью которого была нейтрализация сильных сторон соперника”
Ссылка на отчет матча https://news.1rj.ru/str/markmatch/147
График демонстрирует вероятность (ось Y), с которой команды завершили бы матч с тем или иным количеством забитых голов (ось X). Результаты основаны на все той же идее проведения десяти тысяч симуляций для каждого нанесенного удара.
В 60% параллельных измерений (больше половины), где игра не закончилась победой Челси, эксперты написали не “запредельная степень бездарности”, а “продуманный оборонительный план, целью которого была нейтрализация сильных сторон соперника”
Ссылка на отчет матча https://news.1rj.ru/str/markmatch/147
Устойчивость к прессингу среди команд Английской Премьер-Лиги.
По оси X - процент успешных прессинг действий соперника. То есть, когда команда потеряла владение в течение 5 секунд после начала давления. Чем правее - чем устойчивее.
По оси Y - доля передач, выполненных под давлением. Чем выше - тем больше свободы дает оппонент.
Манчестер Сити - наиболее успешно выходящая из-под прессинга команда АПЛ, вслед за ними идут Астон Вилла, Брайтон и Арсенал.
Из команд “большой шестерки” хуже всех под давлением себя чувствует Тоттенхэм.
Наиболее часто соперники пытаются прессинговать Бернли, а Челси и Ливерпуль - наоборот редко
@markstats
По оси X - процент успешных прессинг действий соперника. То есть, когда команда потеряла владение в течение 5 секунд после начала давления. Чем правее - чем устойчивее.
По оси Y - доля передач, выполненных под давлением. Чем выше - тем больше свободы дает оппонент.
Манчестер Сити - наиболее успешно выходящая из-под прессинга команда АПЛ, вслед за ними идут Астон Вилла, Брайтон и Арсенал.
Из команд “большой шестерки” хуже всех под давлением себя чувствует Тоттенхэм.
Наиболее часто соперники пытаются прессинговать Бернли, а Челси и Ливерпуль - наоборот редко
@markstats
Состоялась жеребьевка пар ⅛ финала Лиги Европы. Соотношение сил согласно модели fivethirtyeight:
Man United 73% - Milan 27%
Villarreal 73% - Dynamo Kiev 27%
Arsenal 66% - Olympiacos 34%
Ajax 64% - Young Boys 36%
Tottenham 64% - Dinamo Zagreb 36%
Roma 60% - Shakhtar 40%
Granada 56% - Molde 44%
Rangers 53% - Slavia Prague 47%
Манчестер Юнайтед с огромным отрывом считается главным фаворитом всего турнира.
Милан и Динамо Киев имеют наименьшие шансы на выход в четвертьфинал
@markstats
Man United 73% - Milan 27%
Villarreal 73% - Dynamo Kiev 27%
Arsenal 66% - Olympiacos 34%
Ajax 64% - Young Boys 36%
Tottenham 64% - Dinamo Zagreb 36%
Roma 60% - Shakhtar 40%
Granada 56% - Molde 44%
Rangers 53% - Slavia Prague 47%
Манчестер Юнайтед с огромным отрывом считается главным фаворитом всего турнира.
Милан и Динамо Киев имеют наименьшие шансы на выход в четвертьфинал
@markstats
Команды, имеющие в этом сезоне наибольшую разницу между ожидаемыми и реально набранными очками. Если рядом с названием клуба стоит знак “+”, значит набранных очков больше, чем ожидаемых и наоборот в случае знака “-”
Самые “неудачливые” команды:
Брайтон (-16)
Боруссия Дортмунд (-12)
Майнц (-7)
Вильярреал (-7)
Шеффилд (-6)
Результат “выше ожиданий” у:
Атлетико Мадрид (+19)
Метц (+15)
Эвертон (+14)
Вулвз (+14)
Гранада (+14)
Лилль (+14)
Если бы Боруссия Д набрала все свои ожидаемы очки, то была сейчас, как минимум, в тройке, а Брайтон боролся бы за еврокубки.
Полные таблицы ожидаемых очков для шести лиг доступны по ссылке
@markstats
Самые “неудачливые” команды:
Брайтон (-16)
Боруссия Дортмунд (-12)
Майнц (-7)
Вильярреал (-7)
Шеффилд (-6)
Результат “выше ожиданий” у:
Атлетико Мадрид (+19)
Метц (+15)
Эвертон (+14)
Вулвз (+14)
Гранада (+14)
Лилль (+14)
Если бы Боруссия Д набрала все свои ожидаемы очки, то была сейчас, как минимум, в тройке, а Брайтон боролся бы за еврокубки.
Полные таблицы ожидаемых очков для шести лиг доступны по ссылке
@markstats
Сразу шесть команд АПЛ сохраняют как минимум 10% шанс занять места со второго по четвертое, которые дают право на участие в Лиге Чемпионов:
Манчестер Юнайтед - 85%
Ливерпуль - 61%
Лестер - 48%
Челси - 44%
Вест Хэм - 25%
Тоттенхэм - 14%
График демонстрирует как в последнее время менялась «форма» претендентов на ЛЧ. Каждая точка - средняя разница между созданными и допущенными ожидаемыми голами (non-pen xG Diff) предыдущих пяти матчей.
Три тура назад у Тоттенхэма был второй худший показатель перформанса в лиге, но несколько удачных матчей подряд изменили угол наклона кривой и шпоры вернулись в гонку за места в Лиге Чемпионов.
С приходом Томаса Тухеля, Челси создает в среднем больше моментов, чем соперник. Если рассматривать дистанцию последних пяти игр, то у команды сейчас лучшая в АПЛ разница между созданными и допущенными NPxG
@markstats
Манчестер Юнайтед - 85%
Ливерпуль - 61%
Лестер - 48%
Челси - 44%
Вест Хэм - 25%
Тоттенхэм - 14%
График демонстрирует как в последнее время менялась «форма» претендентов на ЛЧ. Каждая точка - средняя разница между созданными и допущенными ожидаемыми голами (non-pen xG Diff) предыдущих пяти матчей.
Три тура назад у Тоттенхэма был второй худший показатель перформанса в лиге, но несколько удачных матчей подряд изменили угол наклона кривой и шпоры вернулись в гонку за места в Лиге Чемпионов.
С приходом Томаса Тухеля, Челси создает в среднем больше моментов, чем соперник. Если рассматривать дистанцию последних пяти игр, то у команды сейчас лучшая в АПЛ разница между созданными и допущенными NPxG
@markstats
Хвича Кварацхелия - лидер Российской Премьер Лиги по количеству проникновений в штрафную соперника на дриблинге за игру.
В топ-5 игроков по данному показателю входят:
Хвича | Рубин - 2.82
Чидера Эджуке | ЦСКА - 2.37
Вандерсон | Краснодар - 2.3
Бернард Бериша | Ахмат - 2.05
Клинтон Н’Жи | Динамо - 1.88
Сложив проникновения на дриблинге с количеством успешных передач в штрафную, получаем новую метрику, демонстрирующую самых опасных для соперника игроков РПЛ.
Проникновения в штрафную (пас + дриблинг) за матч:
Вандерсон | Краснодар - 6.22
Малком | Зенит - 5.57
Хвича | Рубин - 4.75
Реми Кабелла | Краснодар - 4.72
Никола Влашич | ЦСКА - 4.57
Мы собрали в одном посте лучших на данный момент игроков РПЛ с точки зрения шести различных метрик patreon.com/posts/48285467
@markstats
В топ-5 игроков по данному показателю входят:
Хвича | Рубин - 2.82
Чидера Эджуке | ЦСКА - 2.37
Вандерсон | Краснодар - 2.3
Бернард Бериша | Ахмат - 2.05
Клинтон Н’Жи | Динамо - 1.88
Сложив проникновения на дриблинге с количеством успешных передач в штрафную, получаем новую метрику, демонстрирующую самых опасных для соперника игроков РПЛ.
Проникновения в штрафную (пас + дриблинг) за матч:
Вандерсон | Краснодар - 6.22
Малком | Зенит - 5.57
Хвича | Рубин - 4.75
Реми Кабелла | Краснодар - 4.72
Никола Влашич | ЦСКА - 4.57
Мы собрали в одном посте лучших на данный момент игроков РПЛ с точки зрения шести различных метрик patreon.com/posts/48285467
@markstats
Сегодня рассматриваем как качество исполнения изменяет изначальные (pre-shot) шансы того, что удар приведет к голу.
Для расчетов используются Post-Shot expected Goals, которые учитывают “насколько сложно голкиперу соперника было отразить удар в створ”. Удары мимо ворот имеют значение PSxG равное нулю. Метрика вычисляется по формуле (PSxG - xG) / Shots.
На графике результаты команд АПЛ в сравнении с прошлым сезоном.
Игроки Брайтона своим исполнением снижают вероятность забить гол примерно на 3% для каждого удара. Это второй худший результат среди всех команд из топ-5 за два года (хуже только -3.3% Майнца).
В этом сезоне сильнее всех в исполнении прибавили Кристал Пэлас (+2.3% вероятности гола на удар) и Ман Сити (+1.7%).
Игроки Ман Юнайтед и Тоттенхэма два года подряд на стабильно высоком уровне завершают атаки, добавляя к pre-shot xG каждого удара около 1% вероятности забить гол.
Результаты команд из других лиг можно посмотреть тут
@markstats
Для расчетов используются Post-Shot expected Goals, которые учитывают “насколько сложно голкиперу соперника было отразить удар в створ”. Удары мимо ворот имеют значение PSxG равное нулю. Метрика вычисляется по формуле (PSxG - xG) / Shots.
На графике результаты команд АПЛ в сравнении с прошлым сезоном.
Игроки Брайтона своим исполнением снижают вероятность забить гол примерно на 3% для каждого удара. Это второй худший результат среди всех команд из топ-5 за два года (хуже только -3.3% Майнца).
В этом сезоне сильнее всех в исполнении прибавили Кристал Пэлас (+2.3% вероятности гола на удар) и Ман Сити (+1.7%).
Игроки Ман Юнайтед и Тоттенхэма два года подряд на стабильно высоком уровне завершают атаки, добавляя к pre-shot xG каждого удара около 1% вероятности забить гол.
Результаты команд из других лиг можно посмотреть тут
@markstats