Wynik piłkarski może być mylący. Jeden zespół może wykonać dwa strzały i zdobyć dwa bramki, podczas gdy drugi stworzy dziesięć niebezpiecznych sytuacji i nadal nie zdobędzie bramki. Wglądając tylko w końcowy wynik 2–0 może prowadzić do całkowicie błędnych wniosków dotyczących tego, jak przebiegał mecz.
Tego powodu piłkarskie analizy wykorzystują xG — Expected Goals. Metryka ta pomaga ocenić nie to, ile bramek zdobył zespół, ale jak dobre były jego szanse na strzelone bramki.
Dla analizy zakładów, xG jest szczególnie przydatne, ponieważ pomaga rozdzielić podstawową jakość wykonalności od skuteczności, przypadkowości i indywidualnych wydarzeń w meczu.
Co to jest xG w prostych słowach?
xG szacuje prawdopodobieństwo, że dany strzał doprowadzi do bramki.
Każdy strzał otrzymuje wartość między 0 a 1. Im wyższa liczba, tym lepsze są szanse.
- xG 0,05 — około 5% szansy na strzelone bramki;
- xG 0,20 — około 20%;
- xG 0,50 — bardzo dobra szansa z około 50% prawdopodobieństwa strzelonej bramki;
- xG 0,80 — szansa, która jest konwertowana w większości podobnych sytuacji.
Wartości xG wszystkich strzałów zespołu są dodawane razem.
Na przykład, załóżmy, że zespół stworzył cztery sytuacje:
- 0,10 xG;
- 0,25 xG;
- 0,40 xG;
- 0,15 xG.
Suma wynosi:
To nie oznacza, że zespół „powinien był zdobyć 0,9 bramek.” xG to szacunkowy wskaźnik jakości szans oparty na prawdopodobieństwie, a nie przewidywanie dokładnego wyniku.
Jak jest wyliczane xG?
Nie ma jednej uniwersalnej formuły xG. Różne dostawcy danych używają swoich modeli, więc ten sam mecz może mieć lekko różne wartości xG w zależności od źródła.
Model xG zwykle uwzględnia czynniki takie jak:
- odległość strzału od bramki;
- kąt strzału;
- którą częścią ciała użyto;
- typ podania lub asysty przed strzałem;
- czy sytuacja pochodziła z gry otwartej, z rzutu karnego czy z wolnej piłki;
- pozycja obronców;
- pozycja bramkarza;
- typ ataku;
- czy strzał został wykonany nogą czy głową.
Model porównuje sytuację z dużą liczbą podobnych sytuacji z poprzednich meczy i szacuje, jak często te sytuacje doprowadziły do bramek.
Strzał z prawie na linii bramkowej otrzyma więc wysoką wartość xG, podczas gdy spekulacyjny strzał z 30 metrów zazwyczaj otrzyma bardzo niską wartość.
Dlaczego wynik i xG mogą być takie odmiotne?
Załóżmy, że mecz kończy się 3–1.
Na pierwszy rzut oka może wydawać się, że zwycięzca wygrywa bez większych trudności. Ale liczby xG pokazują:
| Zespół | Bramki | xG |
|---|---|---|
| Zespół A | 3 | 1,05 |
| Zespół B | 1 | 1,72 |
To mówi zupełnie inną historię.
Zespół A przekształcił prawie wszystko, co stworzył, podczas gdy Zespół B generował lepsze sytuacje, ale nie skutecznie ich wykorzystał.
To nie oznacza, że wynik był w jakimś sensie „nieprawidłowy.” Bramki nadal decydują o meczu. Ale przy analizie przyszłych spotkań jest przydatne zrozumieć, czy końcowy wynik dokładnie odzwierciedlał jakość stworzonych szans.
Chcesz porównać statystyki z rzeczywistymi kursami zakładów?
Sprawdź aktualne rynki piłkarskie i porównaj ceny zakładników z własną oceną opartą na xG.
Zobacz kursy piłkarskie na 1xBet
Co to są nadwyrównanie i podwyrównanie xG?
Jeśli zespół systematycznie zdobywa znacznie więcej bramek niż sugeruje jego xG, mówi się, że nadwyrównuje xG.
Na przykład:
xG: 14,3
Zespół zdobył prawie sześć bramek więcej niż sugerował jego xG.
Przeciwna sytuacja może wyglądać tak:
xG: 17,8
Tutaj zespół tworzy sytuacje, ale nie skutecznie ich wykorzystuje.
Jednak nie można założyć, że zespół automatycznie zacznie strzelać więcej tylko dlatego, że podwyrównuje xG. Różnica między bramkami a xG może wynikać nie tylko z przypadkowości, ale także z jakości graczy, ograniczeń modelu i stylu gry zespołu.
Co to jest xGA?
Jeśli xG mierzy jakość szans, które zespół tworzy, xGA (Expected Goals Against) mierzy jakość szans, które pozwalają jego przeciwnikom.
Na przykład:
- zespół xG — 1,85;
- xGA — 0,92.
To sugeruje, że zespół tworzy znacznie lepsze szanse niż pozwala przeciwnikowi.
W dłuższym okresie różnica między xG a xGA może pomóc ocenić balans między atakiem a obroną zespołu.
Jak używać xG przy analizie totali?
Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań xG jest rynek nad/poniżej.
Załóżmy, że dwa zespoły regularnie grały w wyniku poniżej 2,5 bramek. Na podstawie wyników mogą wydawać się obydwa niskoscoringowe.
Wtedy zauważysz, że:
- pierwszy zespół średnio zdobywa 1,8 xG;
- drugi średnio 1,6 xG;
- oba regularnie zdobywają mniej bramek niż mogliby się spodziewać na podstawie jakości szans.
W takiej sytuacji niedawny ciąg niskoscoringowych meczy staje się mniej przekonujący.
Odwrotnie też jest prawdą. Ciąg meczów z czterema lub pięcioma bramkami może towarzyszyć stosunkowo niskim wartościom xG, co sugeruje, że wyjątkowo skuteczne zdobywanie bramek przyczyniło się do wysokich wyników.
Jeśli chcesz się bardziej z tym zapoznać, zobacz nasz przewodnik po totale i handicapach w zakładach sportowych.
xG w zakładach na wynik meczu i handicap
xG jest przydatne nie tylko w totale.
Załóżmy, że zespół stracił trzy mecze z rzędu. Jego ostatnia forma wygląda źle:
1–2
0–1
Ale liczby xG z tych meczów były:
1,9 : 1,2
1,4 : 0,6
Wyniki są słabe, ale jakość szans sugeruje, że wykonalność zespołu była znacznie lepsza niż sam ciąg porażek.
Taka informacja może być przydatna przy analizie kursów na zwycięzcę meczu, dwie szanse lub rynek handicap.
Możesz przeczytać więcej o dodatnich i ujemnych handicapach w naszym oddzielnym przewodniku: "Co to jest handicap w zakładach?".
Dlaczego nie powinieneś oceniać zespołu na podstawie jednego meczu xG?
Jednym z największych błędów jest traktowanie jednego meczu xG jako ostatecznego wyroku.
Futbol jest zbyt zmienny, by to robić.
Zespół może otrzymać czerwoną kartkę po 15 minutach. Może zdobyć bramkę wcześnie i celowo oddać piłkę. Może grać przeciwko znacznie silniejszemu przeciwnikowi. Albo może stworzyć jedną sytuację o wartości 0,9 xG i bardzo mało czego innego.
Dlatego xG jest znacznie bardziej przydatny w dłuższym okresie.
Ta sama zasada dotyczy prawie każdej statystyki zakładów: mały próbad może być bardzo mylący.
Omawiamy to w większym detalizowaniu w "Rozmiar próby w zakładach: Dlaczego kilka meczów dowodzi prawie niczego".
xG nie eliminuje rozproszenia
Dokładna sytuacja o wartości 0,70 xG nie musi doprowadzić do bramki. 70% prawdopodobieństwo oznacza, że około 30% podobnych sytuacji nie zostanie skonwertowanych.
Ta sama zasada dotyczy w odwrotnym kierunku: strzał o wartości 0,03 xG może czasem trafić w górny rogu.
Dlatego zespół może stworzyć lepsze szanse i nadal przegrać. Inny zespół może wygenerować prawie nic i wygrać dzięki jednemu wyjątkowemu strzałowi z daleka.
To normalna część piłki.
Relacja między prawdopodobieństwem, przypadkowością a wynikami jest omawiana w większym detalizowaniu w naszym artykule o rozproszeniu w zakładach sportowych.
Co xG nie mówi?
xG jest przydatne, ale nie powinno być traktowane jako uniwersalna odpowiedź na każde pytanie piłkarskie.
Nie pokazuje całości meczu.
Na przykład, xG może nie w pełni odzwierciedlać:
- niebezpieczne ataki, które nigdy nie doprowadziły do strzału;
- końcowy pas, który napastnik prawie nie zdążył zdobyć;
- efekt taktyczny wcześniejszego bramki;
- zdolność do strzelania;
- różnice między modelami xG używanymi przez różne dostawców danych;
- zmiany w grze po czerwonej kartce;
- motywacja i kontekst turnieju.
Pierwszy punkt jest szczególnie ważny.
Jeśli napastnik otrzyma przewrót w przedniej bramce, ale nie zdąży dobrać piłki, nie zostanie zarejestrowany strzał. W rezultacie standardowy model xG może w ogóle nie zarejestrować tej bardzo niebezpiecznej sytuacji.
Częste błędy przy użyciu xG
Błąd 1. „Zespół miał wyższy xG, więc powinien wygrać”
xG mierzy jakość strzałów. Nie decyduje o „sprawiedliwym” zwycięzcy.
Błąd 2. „Zespół jest pięć bramek poniżej xG, więc za chwilę zdobędzie pięć bramek więcej”
Prawdopodobieństwo nie działa w ten sposób. Niedoskonałość w poprzednich meczach nie oznacza, że zespół musi zrekompensować różnicę w kolejnym meczu.
Błąd 3. Wgląd tylko w ostatnie dwa lub trzy mecze
W tak krótkim okresie liczby mogą być znacznie wpływowane przez konkretne przeciwników i sytuacje w meczu.
Błąd 4. Traktowanie xG z różnych dostawców jako identyczne
Modele xG różnią się. Dla spójnej analizy lepiej jest zwykle używać tego samego źródła danych w czasie.
Błąd 5. Użycie xG bez analizy kursów
Dla silnego pomysłu statystycznego nie zawsze oznacza to, że zakład jest wartościowy. Nadal należy uwzględnić prawdopodobieństwo już odzwierciedlane w cenie zakładnika.
Jak analizować mecz za pomocą xG
Praktyczny proces może wyglądać tak:
- Sprawdź xG i xGA obu zespołów w znaczącym okresie.
- Rozdziel mecze domowe i wyjazdowe, jeśli próba jest wystarczająco duża.
- Wgląd poza średnią i rozważ przeciwnika. Produkcja 2,0 xG przeciwko słabszym zespołom nie jest taka sama jak produkcja 2,0 xG przeciwko mistrzom.
- Porównaj rzeczywiste bramki z xG. Duża różnica może wskazywać na wyjątkowo wysoką lub niską skuteczność, ale nie oznacza automatycznie, że wyniki wrócą do średniej w kolejnych meczach.
- Rozważ wiadomości o zespole. Brak kluczowego napastnika lub kilku obronców może znacznie zmienić oczekiwania.
- Rozważ kontekst meczu. Pozycja w lidze, potrzeba wygrania i czy remis pasuje obu zespołom mogą być ważne.
- Tylko wtedy porównaj swoją ocenę z kursami zakładnika.
Podsumowanie
xG to jedna z najbardziej przydatnych metryk w analizie piłkarskiej współczesnej. Pozwala Ci spojrzeć poza końcowy wynik i ocenić jakość szans, które zespół rzeczywiście tworzy i pozwala przeciwnikowi.
Jednak xG nie powinno być używane jako gotowa przewidywania.
Pracuje najlepiej razem z xGA, wiadomościami o zespole, siłą przeciwnika, wygraną i awansem, styl gry i kursami zakładników.
Prosto mówiąc, wynik pokazuje wynik, a xG pomaga wyjaśnić, jak blisko wynik odpowiada jakości szans. Dlatego xG często może dostarczać bardziej przydatnych informacji do analizy przyszłych meczów niż tylko ostatnia tabela wyników.