ДГ
Дом горит, а мы катимся
Челябинский хоккейный аналитический канал. Есть что-то интересное? Пиши @yunosov
Рейтинг TGlist
0
0
ТипПубличный
Верификация
Не верифицированныйДоверенность
Не провернныйРасположениеРосія
ЯзыкДругой
Дата создания каналаБер 08, 2021
Добавлено на TGlist
Груд 27, 2024Прикрепленная группа
Дом горит, а мы чатимся
10
Рекорды
20.04.202523:59
810Подписчиков13.10.202423:59
0Индекс цитирования30.04.202523:59
356Охват одного поста26.04.202523:59
356Охват рекламного поста31.12.202423:59
4.52%ER14.10.202423:59
0.00%ERRpost.reposted:
Одними Отбросами ©
20.04.202515:39
– По продвинутой статистике у него нет xG…
– G чего нет?
– xG нет.
– А что это такое?
Современный хоккей насыщен физической борьбой – игроки, находящиеся в самой опасной зоне, часто испытывают на себе существенное физическое давление, что не позволяет нанести им акцентированный бросок или делает его менее качественным. Поэтому в модели ожидаемых угроз в хоккее необходимо учитывать как статические, так и динамические условия – не только характеристики зон площадки. У нас нет возможности узнать, какие признаки используются в модели, предложенной КХЛ, поэтому приведем такой набор:
• дистанция броска;
• угол броска;
• имел ли место перевод через центральную линию;
• скорость броска;
• численный состав игроков;
• в одно касание ли бросок;
• пройденная дистанция бросавшего игрока с шайбой.
А также тип броска, родность позиции для отдельно взятого игрока, время, прошедшее с предыдущего опасного момента и другие менее значимые признаки, которые в данной математической модели сокращены для упрощения практического применения. Пример не наш, но обоснованный исследованием на широкой выборке наблюдений.
Еще одна проблема показателя xG в том, что он выражается вероятностью (от 0 до 1) забросить шайбу в отдельно взятом эпизоде, а выводится суммой. Сумма вероятностей не является корректным показателем в данном случае. Вероятность 0,5 в четырех голевых моментах означает, что каждый момент независим, и ожидаемое количество голов рассчитывается как математическое ожидание: 4 × 0,5 = 2 гола. Однако это не гарантирует, что команда забьет ровно 2 шайбы, а лишь указывает на среднее значение при многократных повторениях. Вероятность забить ровно 2 гола после 4 моментов рассчитывается по биномиальному распределению и составляет около 37,5% (C(4,2) × 0,5² × 0,5²). Это работает и для других типов распределения данных, то есть шанс, что команда забросит ровно две шайбы при xG равном двум – меньше, чем вероятность того, что команда забросит любое количество шайб, кроме двух. Таким образом, два гола — это ожидаемое значение, но не "с большей вероятностью". Так что, для точных выводов лучше использовать распределение вероятностей, а не просто сумму. Это тема для следующего урока.
А, и еще: футбольное expected threat (xT) нам в уши ложится чуть мягче, менее претенциозно, что ли. Ну и у болельщиков поумерит соблазн искать реальные голы в ожидаемых.
Про то, почему у каждой уважающей себя проигравшей команды xG выше, чем у соперника, прочитаете в открытых источниках.
🗑@misfitsonly
Войдите, чтобы разблокировать больше функциональности.