Статистика дело тонкое. Как можно оценить пропущенный футбольный матч на основании статистики

Рвение населения земли взять все, до чего оно может достать, засунуть в компьютер и получить столбики цифр, которые все объясняют, добралось до футбола. В футбольной статистике появились новые определения: xG, packing, PPDA Представьте на минуту, что вы опаздываете на матч любимой команды. Например, застряли в пробке.И вот в конце концов вы вырываетесь из этой «черной дыры», летите сломя голову домой, подымаетесь на свой этаж, открываете дверь квартиры и… застаете финальный свисток. Игроки и тренеры уже обмениваются рукопожатиями, а вы не можете поверить в происшедшее: ваша команда проиграла аутсайдеру турнира. Переиграв его при всем этом по всем статистическим чертам, приведенным в трансляции ( почти всегда это процент владения мячом, удары, удары в створ ворот, фолы, карточки, офсайды, угловые) «Их вратарь – гений, а наши кривоногие дровосеки не могут в пустые ворота закатить. Все как всегда», — думаете вы.

Но можно ли полагаться на эту статистику? Вы же не смотрели матч, а значит, и утверждать что-то пока заранее. Количество ударов и угловых – дело, естественно, не нехорошее. Но сходу и какое-то облегченное, не всегда отражающее реальное положение дел на поле.

xG – что это?

Найти и выразить в цифрах что-то, что сможет объяснить предпосылки победы нашего аутсайдера, — одна из главных целей аналитики в футболе. Решение этой трудности привело к появлению метода expected goals (xG – ожидаемые голы). Давайте попытаемся понять, что это такое. Основная идея ожидаемых голов базируется на 2 вещах: есть более опасные и менее опасные удары по воротам (т.е удар с 5 метров более ужасный чем удар с 20) и все удары по воротам, не считая тех, что нанесены в одной и той же атаке, это незавимые друг от друга деяния. Простыми словами, xG определяет колеблющуюся от 0 до 1 возможность забить гол после какого-либо удара.

Одна из первых продвинутых xG-моделей была разработана аналитиком Opta Майклом Кейли чуть меньше 5 лет назад. Но Кейли далеко не пионер. Похожими исследованиями занимались уже достаточно давно. Так, например, Эгил Ольсен – тренер, поднявший сборную Норвегии на 2-ое место в рейтинге FIFA, – еще в 90-х задавался вопросом о неравнозначности ударов. Ольсен делил все удары по воротам на три категории: особо опасные, средней опасности и неопасные. Но в какую-то четкую модель у норвежского Сверла (такое прозвище ему дали еще в бытность игроком за стиль ведения мяча) это так и не вылилось: данных было не много.

Для чего это необходимо?

С понятием xG мы малость разобрались. Но откуда берутся эти числа? На самом деле все не так и тяжело. Естественно, у большинства моделей свои собственные формулы. Но все они сходу схожи, потому что учитывают одни и те же главные предпосылки: часть тела, которой был нанесен удар, точку, откуда был нанесен удар, тип предшествующего паса и тип атаки. Майкл Кейли, например, в своей модели разделяет все удары на 6 основных групп, различающихся по типу подачи (после навеса/не после навеса) и типу удара (головой или не головой). Сюда еще входят штрафные удары и удары после обыгрыша вратаря. Для каждой из групп существует своя формула подсчета вероятности.

Определив возможность гола после каждого удара, мы можем сложить эти свойства. Обретенная цифра – это сумма остроты всех изготовленных моментов в матче. Проделав такой трюк и для 2-ой команды, мы можем отыскать ожидаемый результат матча. И непосредственно этот показатель сможет дать нам ответ на вопрос, заслуженно ли проиграл ваш любимый клуб, ради которого вы так старались успеть домой.

Вот пример xg-карты матча Аталанты против Лечче. Чем больше круг, тем выше возможность гола с этого удара. По карте мы без просмотра можем понять, как очень одна команда доминировала над другой по качеству голевых моментов.

А если подсчитать таким образом не только один матч, а весь чемпионат, то мы получим таблицу, основанную не на реальных очках, а на ожидаемых (xPoints). Другими словами на очках, которые команда заслуживала получить исходя из остроты моментов, изготовленных в каждом матче. Тут мы уже можем узреть, что Аталанта была бы на первом месте в чемпионате, если бы реализация голевых моментов у их была на среднем уровне, а не ниже среднего. Очень отлично в этой таблице видно, какие клубы на длинной дистанции перебирают или не добирают очки.

Но футбол тем и интересен, что в нём сильно много непредсказуемого в раздельно взятом матче. Для примера несовершенства этой системы можно сказать, что удары с дальной дистанции имеют низкую возможность и могут не учитывать размещение вратаря, и например, вот такой забитый мяч имел бы небольшой XG не смотря на то, что удар наносился практически в пустые ворота

xG—Plot

Графики xG-Plot показывают динамику конфигурации xG в протяжении матча. Если вам кажется, что ваша команда отыграла вторую половину значительно лучше соперника, просто поглядите на xG-Plot. Стопроцентно может быть, что вы обманываетесь. Или же футболисты просто не смогли конвертировать свое преимущество в опасные моменты. xG-Plot поможет разобраться в этом вопросе. На примере можно узреть график матча Аякс-Лилль, который проходил на старте группового шага лиги чемпионов, где Аякс по счёту уверенно разобрался с соперником 3-0, но как мы видим по графику, Лилль фактически ни в чём не уступил сопернику, только временами отдавая инициативу и позволял себе проигрывать некоторые 5минутки.

xA

xA (expected assists) – ожидаемые голевые пасы. По сути, xA ничем не отличаются от xG. Только подсчитываются здесь не удары, а пасы, которые приводят к этим ударам. Это помогает отыскать, как игрок взаправду эффективен при выводе партнеров на ударную позицию. Принципное замечание: xA являются более надежным показателем, чем xG. Неплохой пас им и остается, даже если самим ударом собьют пару голубей.

Packing

 На ЕВРО во Франции, германским телеканалом ARD в разборе матче была применена packing-статистика, разработанная чуть ранее 2-мя относительно успешными футболистами, равномерно выступавшими вместе в «Байере» – Штефаном Райтнартцом и Йенсом Хегелером.

К огорчению, до сих пор packing не стал общепризнанным, как xG, за счет, может быть, своей узконаправленности.

Packing отражает сумму соперников, оказавшихся за линией мяча в конечном итоге игрового деяния. Таким действием может быть или передача вперед, или дриблинг. Поначалу этот показатель помогает оценить эффективность пасующего игрока. Как отыскать воздействие футболиста на переход команды из обороны в атаку? Packing вам в помощь. Он выделяет тех игроков, чей вклад в игру остается незаметным. Обычно, самые высокие свойства по packing набирают опорные полузащитники, последние и центральные защитники.

На этом видео мы можем узреть, как сначала защитник получает 4 Packing очка в первой атаке, после него уже вратарь получает 4 очка, а в третьей атаке голевой пас даёт только 1 такое очко, так как за линией мяча оказался только нападающий соперника.

PPDA и OPPDA

Внедрение высокого прессинга — современный тренд мирового футбола. Последнее десятилетие самыми успешными командами Европы оказывались те, которые не боялись сходу решать пробы отбора мяча у соперника.

Показатель PPDA позволяет отыскать интенсивность прессинга. Простыми словами — цифра показывает, сколько передач команда позволяет совершить собственному сопернику, до того как решает попытку отобрать или перехватить мяч. Учитываются только деяния на расстоянии 40+ метров от ворот обороняющейся команды. Чем ниже цифра, тем эффективнее и выше прессинг. В АПЛ, например, лучшая команда по PPDA — это Лестер (8.02), худшая – Ньюкасл (19.16). Зависимо от соперника показатель может изменяться — их прошедшая личная встреча завершилась разгромной победой лис не только по счёту (3:0), ну и по чертам прессинга (3.59 против 39.92).

Обратный показатель OPPDА указывает на количество передач, сделанных командой до пробы отбора со стороны соперника. Чем выше OPPDA, тем лучше команда выходит из-под прессинга. Побкдители — Ман Сити (23.23) и Ливерпуль (21.04), дальше — Брайтон (13.59). Если ты равномерно преодолеваешь прессинг оппонента, то чаще выходишь в атаку и меньше рискуешь, ведь не теряешь мяч у собственных ворот

Очень принципно обдумывать, что это свойства, которые демонстрируют непосредственно интенсивность прессинга, а не их качество. Т.е высокие свойства тут могут подсказать нам в каком стиле играет футбольный клуб, но не укажет на сколько отлично команда делает свою задумку по быстрому отбору мяча на чужой половине поля.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *