フットボール統計学 xP（前編）

Expected Passing for Everyone! | differentgame

フットボール統計学 xP（後編）

What is xP?

xPとは何か

It’s basically assigning each pass a probability of it being completed successfully. I’ve done this by gridding out the pitch in (roughly) 10yd x 10yd sections. This splits the pitch into 70-odd zones. All the open-play passes made are then dumped into these zones. Each pass has a start and end zone. 

基本的には、成功する確率を各パスに割り当てている。私（Paul Riley氏）はおよそ10ヤード×10ヤードのセクションにピッチを分割することでこれを行っている。ピッチを70のゾーンに分割する。行われたすべてのオープンプレイのパスはこれらのゾーンに割り当てられる。各パスには開始ゾーンと終了ゾーンがある。

A sideways pass (say) by a centre back to a fellow centre back in front of their own box will have a high probability of being completed (95%+). A long punt (say) by a right back in his own channel to an attacker in the opposition half in the left channel will have a low probability of being completed (maybe 20%). 

例えば、自陣のボックス前の中央でセンターバック同氏が横パスすると、成功する確率が高くなる（95％+）。また、自分のチャンネルにいる右サイドバックが敵陣の逆サイドのアタッカーにロングフィードを送ると、成功する可能性は低い（おそらく20％）。

This xP model is much more granular with locations than the previous one I’ve been using. The one before had 25 zones. My xP models do not take anything but location of the pass (start and end) into account. I decided to include smaller zones with this latest version because centre backs with high passing volumes of simple passes were (probably) falsely crediting their account too much. The new version eases this somewhat.

このxPモデルは、以前使用していた場所よりもはるかにきめ細かな場所である。前のモデルは25ゾーンだった。このxPモデルでは、パスの位置（開始点と終了点）以外は考慮に入れない。単純なパスの量の多いセンターバックがアカウントをあまりにも偽ってクレジットを与えていたため、この最新バージョンでは小さなゾーンを追加することにした。新しいバージョンではこれを少し和らげる。

Still sounds too simple, mate?

まだ単純過ぎるか

Here’s the top 10 passers this season according to the model:

このモデルによると、今シーズンの上位10人のパサーは以下のようになる：

Not bad, one or two dodgy looking ones. What else you got?

悪くないが、他に何が

So, I was spending too much time trying to get the numbers in that list this top 10 was taken from, to ‘feel’ better. You know what? Sometimes (most of the time) single figure metrics don’t cut it, so eventually I just decided to let the data speak for itself. I chucked the data into Tableau and built a dashboard to visualize it. Have a play around and send a link to your pals.

私はあまりにも多くの時間を費やして、よりよく「感じる」ためにこのトップ10の数字を取得しようとしていた。時には（たいていの場合）1つの数字の指標ではそれをカットしないので、結局はデータ自体に話させることにした。データをTableauに貼り付け、視覚化するためのダッシュボードを作成した。

Just show me mate, I haven’t got time.

時間がないので、誰か示してくれ

Ok, example one. Compare all central midfielders with over 300 passes. Charlie Adam and Cesc Fabregas are playing a different game to everyone else. These two are going through games playing balls that on average would only be completed 75% of the time. As you can see from the graphic below, Cesc is doing it more successfully:

オーケー、では1つ目の例。300回以上のパスの全ての中盤の選手を比較する。チャーリー・アダムとセスク・ファブレガスは他の人とは違うゲームをしている。これらの2人は、平均して75％の時間しか成功しないパスでプレーして試合をしている。下の図からわかるように、セスクはもっとうまくやっている。