Ich bin bei der xG Geschichte auch komplett raus. Ich verstehe es auch nicht. Ist für mich neumodisches "Zeugs". Ich kann mit Erklärungen aus visueller Sicht mehr anfangen. Ist vielleicht auch ne Altersgeschichte - jedenfalls bei mir
Wer dann Recht hat ist nochmal was anderes. Ich finde es auch immer doch bemerkenswert, wie z.B. Estadox sich mit all dem beschäftigt und das auch erklärt.
Geändert von Mulle (09.03.2021 um 11:26 Uhr)
Bin da auch nicht so ganz drin in der Thematik. Es ist für mich aber auch zu statisch. Natürlich sind es Erfahrungswerte und somit hat es gewisse Aussagekraft, aber ich bin da eher oldschool und der Meinung, dass man Statistiken nicht dazu nutzen kann um zu sagen "Spieler X hätte in dem Spiel anhand derartiger Chancen so und so viel Tore machen müssen".
Als Mathematiker mag ich diese Zahlenspielerei, aber ich verstehe, dass das nicht jeder braucht. Am Ende ist Fußball zum Glück nicht berechenbar. Als Mathematiker erkläre ich viel mit Zufall, also Glück/Pech. Wer leidenschaftlicher rangeht, hat schönere Erklärungen. Ich sehe hingegen viele Erklärungen an den Haaren herbei gezogen, wenn ich denke, dass es einfach viel Glück/Pech beim Fußball gibt. Gute Entscheidungen erhöhen letztlich nur die Wahrscheinlichkeiten auf eigenen Erfolg, garantieren ihn aber nicht.
Aus meiner Sicht, ist es immer eine gute Entscheidung, Sargent viel spielen zu lassen.
Geändert von schuti (09.03.2021 um 11:34 Uhr)
Dabei ist die xG Geschichte doch relativ einfach erklärt. Noch einfacher ist es, wenn man bspw. eine Brücke zum Basketball schlägt und die Wahrscheinlichkeit eines Korbes von der Freiwurflinie (sehr hoch) mit der eines Wurfes von der Mittellinie (sehr gering vergleicht). Das ist natürlich grob verainfacht, da auch Elemente wie Winkel, TW Position, Druck, Geschwindigkeit etc. eine Rolle spielen. Dieses Prinzip wird dann anhand Datenmengen und mathematischen Modellen bei jedem Torversuch verwendet, um die Torwahrscheinlichkeit dazulegen.
Letztendlich ist es nur eine mathematische und statistische Betrachtung von Chancen und ob man die hätte machen müssen oder nicht. In der Summe liegt Sargent mit 4 Toren bei 3,5xG im Soll. Ist also nicht der Chancentod aber eben auch nicht der Knipser der aus dem Nichts Tore erzielt.
Ist halt eine nette Spielerei um die Effektivität eines Teams oder Spielers numerisch aufzuzeigen.
Geändert von Nico1808 (09.03.2021 um 11:41 Uhr)
Stimme dem vorgenannten zu, würde da aber noch vertiefend in eine xG pro Abschluss gehen, um ein übergreifendes Bild der Chancenqualität auf Sicht und deren Verwertung zu bekommen. Ein Elfmeter bspw. liegt bei bekanntlich 0,77xG und stellt im allgemeinen Gebrauch die größte Chance auf ein Tor dar, abweichend von eher unwahrscheinlichen, aber durchaus herausspielbaren Situationen wie Sargents erstes Bundesliga-Tor gegen Düsseldorf, wo der Wert sicherlich noch höher liegen könnte.
Für uns "normale" Zuschauer ist der Wert ein nettes Gimmick, ähnlich zur Packing-Rate bei der EM 2016, für Verantwortliche allerdings dürfte dieser Wert nur einer von vielen weiteren sein, die in der Beurteilung eines Spielers und ggf. der trainierbaren Fähigkeiten eine deutlich größere Rolle spielen.
Quelle: https://www.optasports.com/services/...anced-metrics/Expected goals (xG)
Expected goals (xG) measures the quality of a shot based on several variables such as assist type, shot angle and distance from goal, whether it was a headed shot and whether it was defined as a big chance.
Solange xG so mies definiert ist sollte man damit einfach gar nichts machen.
And you so numb, you watch the cops choke out a man like me
Until my voice goes from a shriek to whisper, "I can't breathe"
Ich habe mir das von dir hier durchgelesen. Für mich vom "alten Schlag" einfach zu uninteressant und auch nicht wichtig genug. Aber interessant für die, die sich damit beschäftigen und auch begeistern können.
Sobald dies die Oberhand z.B. auch in Sportsendungen wird, wäre ich eine der ersten, die sich nur noch das Spiel anschauen und dann abschalten. Das wäre dann nicht mehr meine Fußballwelt.
Geändert von Mulle (09.03.2021 um 12:13 Uhr)
Ob man sich dafür begeistern kann, sei mal dahingestellt. Aber es gibt ja diesen klassischen Spruch... wir hätten durchaus 4-5 Tore höher gewinnen können/müssen. Was halt in dem Fall damals eher ein Bauchgefühl war, wird jetzt halt nur noch statistisch untermauert.
Wobei es halt wirklich eine Spielerei ist, denn letztendlich macht schon einen Unterschied wie der Stürmer sich bspw. entscheidet in einer 1gg1 Situation gegen den TW abzuschließen. Entscheidet er sich fürs Dribbling und ist am TW vorbei, ist die xG natürlich riesig. Lupft er, wahrscheinlich gering usw. Die Situationen sind teilweise einfach zu facettenreich um sie in eine Zahl zu stecken.
Großartig beschäftigen sollte man sich daher nicht damit. Finde es aber in der üblichen statistischen Einblendung (Anzahl Schüsse, Torschüsse, Zweikampfquote etc.) nicht störend.
Diejenigen, die mit xG arbeiten (also die stats-Leute, die das teils auch entwickeln/weiterentwickeln) gehen ja auch ähnlich heran: Im Fußball spielt Glück eine sehr große Rolle, eben weil im Schnitt wenige Tore fallen, eine große Bedeutung haben und dadurch ganze Spiele teils durch Kleinigkeiten entschieden werden können. xG als Konzept ist ein Ansatz von vielen, um das greifbarer zu machen, was man sonst nur durchs Sichtbare schätzen und erfühlen kann. Das Konzept ist ja auch weniger für Einzelfalldiagnostik/Spielanalyse gemacht und mehr für Trendbetrachtungen und entsprechende Analyse. Beispielsweise: Das Team hat gerade einen Lauf, schießt viele Tore. Warum? Spielen sie so gut, haben sie so viele gute Chancen, dass das fast zwangsläufig der Fall ist? Oder haben sie gerade "Glück", weil quasi jeder Schuss reingeht, auch eigentlich ungefährliche Schüsse? Gilt umkehrt für xGA auch: Verteidigen sie schlecht, lassen sie viel zu oder trifft der Gegner gerade einfach mal aus jeder Lage?
Solche Infos ersetzen ja auch erstmal nichts, sondern sie ergänzen. Bei etlichen Fußballclubs wird natürlich damit gearbeitet, sowohl in der Aufarbeitung als auch im Scouting. Es sind einfach weitergehende Infos und Infos helfen, um gute Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren etc.
Nichts davon negiert den erheblichen Einfluss von Glück/Pech, es geht nur darum, die Auswirkungen davon besser greifen zu können. Gerade die Chancenverwertung bspw. schwankt oftmals extrem, deshalb gilt auch oft: Lieber grudnsätzlich viele Chancen haben und auch mal viele verballern als sehr wenige haben und die für kurze Zeit gut nutzen.
Das ist ne stark vereinfachte Definition, die Berechnung als solche enthält teils deutlich mehr Variablen. Statsbomb bspw. arbeitet auch mit freeze frames mittlerweile, um die jeweiligen Abschlüsse noch genauer bewerten zu können, die Position des Torwarts besser einzubeziehen usw.
Wenn du mit diesem „beliebigen“ Parameter aber den bis dato unerklärten Anteil der Varianz deines Modells reduzieren kannst, ist er halt nicht beliebig sondern signifikant.
Macht aber das Modell komplett wertlos.
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Diese "big chance"-Kategorie ist afaik aber auch primär ein Opta-Ding.
Hier mal eine Erklärung von fbref, die statsbomb-Daten nutzen:
What is xG?
Very simply, xG (or expected goals) is the probability that a shot will result in a goal based on the characteristics of that shot and the events leading up to it. Some of these characteristics/variables include:
Location of shooter: How far was it from the goal and at what angle on the pitch?
Body part: Was it a header or off the shooter's foot?
Type of pass: Was it from a through ball, cross, set piece, etc?
Type of attack: Was it from an established possession? Was it off a rebound? Did the defense have time to get in position? Did it follow a dribble?
Every shot is compared to thousands of shots with similar characteristics to determine the probability that this shot will result in a goal. That probability is the expected goal total. An xG of 0 is a certain miss, while an xG of 1 is a certain goal. An xG of .5 would indicate that if identical shots were attempted 10 times, 5 would be expected to result in a goal.
There are a number of xG models that use similar techniques and variables, which attempt to reach the same conclusion. The model that FBref uses is provided by StatsBomb. What sets StatsBomb's xG model apart from others is their use of freeze frames. A freeze frame is the location of all players on the pitch at the moment the shot was taken. Was the goalkeeper in position? Was it an open goal or were there a number of defenders between the shooter and the goal? Was the shooter being pressured? Was it a 1v1 situation with the keeper? (...)
Ja es gibt da unterschiedliche Definitionen. Ein weiteres Problem, weil man die nicht vergleichen kann. Bei statsbomb steht zumindest nichts von einem derartigen Faktor, aber ich habe jetzt nicht lange suchen können.
Sobald das vernünftig, einheitlich und öffentlich definiert ist, sehe ich darin einen Wert. Vorher nicht.
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