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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Блестящий перформанс Данило в матче с Лацио.

На графике изображены территории, на которых игроки Ювентуса совершали действия в обороне и атаке. Самая большая по площади фигура "без мяча" как раз принадлежит Данило, который доминировал в центре поля.

Бразилец совершил 12 отборов и перехватов (у Канте было 11 в игре с Ман Юнайтед), отдал 5 передач с продвижением, пасовал с точностью 87%.

Вчера Данило составил пару центральных полузащитников с Рабьо, и это уже четвертая позиция, на которой по ходу сезона Пирло использовал игрока. Наиболее часто бразилец исполняет гибридную роль крайнего защитника, который при позиционной атаке остается сзади, образуя тройку центральных.

При построении «территорий контроля», не учитываются действия, которые игроки совершили слишком далеко от среднего значения

@markstats