フットボール統計学 Opta xG
He should've had a hat-trick. He's got to do better. He's got to score. These are the sort of things you'll hear commentators and fans say every week. But how true are they? Well it's been very hard to tell until the expected goals metric was created. But what is it?
彼はハットトリックをしていたはずだ。彼はより良くする必要がある。彼は得点しなければならない。これは毎週、解説者やファンが言っており聞こえてくるものである。しかしそれらはどれだけ真実だろうか。それはxGが作成されるまで、伝えるのは非常に困難だった。ではそれは何だろうか。
Expected goals is a measure of chance quality. Opta have analyzed over 300,000 shot to calculate the likelihood of a shot being scored from a particular position on the pitch during a particular phase of play. The model takes into account several variables and looks at how these affect the chance of a specific shot going in. Each shot has an expected goals value which is the percentage chance of that shot resulting in a goal.
xG(期待点)はチャンスの質を測定する指標である。Optaは30万を超えるシュートを分析し、特定の位置で特定のプレー状況から放たれるシュートが決まる可能性を計算した。この数理モデルは様々な変数を考慮して、それらがどのように影響を与えるのかを調べる。それぞれのシュートはパーセンテージで表すことができる期待点の値を持つ。
Take this Pedro opportunity: He's put through one-on-one with the goalkeeper. He's in the box and close to the goal but the angle is quite narrow. Pulling all these factors together means that Pedro is likely to score with this chance about 35% of the time or 0.35 xG. This means a player would score around 1 in 3 chances in this situation.
ペドロのチャンスを取り上げよう。彼はゴールキーパーと1対1になっている。彼はボックスの中に侵入しておりゴールに近いが、角度はかなり狭い。これらすべての要因を組み合わせることで、ペドロはこのチャンスで約35％の確率で得点をあげる、すなわち0.35 xGとなる。これは、選手がこの状況で3回のチャンスのうち約1回で得点することを意味する。
Lamine Kone's goal here against Everton is a great example of a shot with a high xG value. Khazri crosses the ball in, it deflects to Kone who tucks it away from 1 yard out. Considering all these factors and that it's an Opta-defined Big Chance means that the xG value is 0.91. In other words he'd score 91% of the time given this opportunity.
エバートンに対するラミーヌ・コネのゴールは、高いxG値を持つシュートの素晴らしい例である。ハズリはコーナーキックでクロスを上げ、ゴールから1ヤードのコネのもとにこぼれたボールをゴールに蹴り込んだ。これらの全ての要因とOpta定義のビッグチャンスであることを考慮して、xG値が0.91であることを意味する。言い換えれば、彼はこのチャンスで91％の確率で得点するだろう。
This shot by Emre Can is a perfect example of where the scoring probability was low. The ball falls to the German and he decides to shoot from outside the box and to the right of the goal. Given the distance and the acute angle a chance of this quality is scored only around 2% of the time. In other words, once for every 50 shots attempted.
エムレ・ジャンによるこのシュートは、得点確率が低い時の素晴らしいな例である。ボールは彼の前に落ちてきて、ボックスの外側からシュートを放ちゴールの右側へシュートを決める。距離と鋭角を考慮すると、このチャンスの質は約2％しか得点の確率がない。すなわち、50回シュートを放って1回ゴールできるだけである。
Adding up a team or player's expected goals can give us an indication of how many goals they should've scored on average from their chances. Clubs have been using this for the past couple of years and it's gradually working its way into the media. So what does it show us?
チームや選手のxGの合計は、チャンスから平均でどれくらい得点を決めなければならなかったのかの兆候を与えてくれる。クラブは過去数年間、これを使ってきたが、徐々にメディアに取り入れられている。ではそれは人々に何を示しているのだろうか。
Well here we have the Premier League xG leaderboard for the 2015/16 season. Jamie Vardy had his best scoring return in Leicester's sensational title-winning season. His total of 19 non-penalty goals helped the Foxes win the league but his total expected goals value was 18.3. In other words he was finishing high-quality chances at a rate we'd expect given the opportunities he had. Vardy's conversion rate was 19%, very similar to Sergio Aguero's at 18% but Aguero's widely recognized as one of the best finisher in the Premier League. His total of 20 non-penalty goals came from chances worth 14.8 xG. That means he was converting more difficult opportunities and scored roughly 5 more than would be expected of the average player.
ここでは2015/16シーズンのプレミアリーグのxGリーダーボードを用意している。ジェイミー・バーディは、レスターの驚異的なタイトル獲得のシーズンで最高の得点リターンを持っていた。彼のペナルティー以外の合計19の得点は、レスターがリーグに勝つのを助けたが、彼の合計xG値は18.3だった。言い換えれば、彼は、彼が持っていたチャンスから期待される割合よりも、高い質のチャンスを得ることができた。ヴァーディーの得点率は19％で、アグエロの18％と非常に似ていたが、アグエロはプレミアリーグで最高のフィニッシャーの1似んとして広く認識されている。彼のペナルティー以外の合計20得点は、14.8 xGのチャンスから来た。つまり、彼はより難しいチャンスを得点に変えていて、平均的な選手の期待値よりも約5得点も多く決めているということである。
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