Одной из последних статей Тома Уорвилла на The Athletic было исследование на тему влияния числа побед в индивидуальных единоборствах на исход матчей. Том сформулировал результаты следующим образом: “команда, выигравшая больше дуэлей в матче, побеждает в 42% случаев и проигрывает в 35%”

Мы напоминаем, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. И, кроме того, как показывает наше собственное исследование, зависимость между победами в индивидуальных противостояниях и перформансом команд в отдельном матче довольно слабая

Мы сравнивали процент выигранных единоборств (в том числе с разбивкой по типам дуэлей и третям поля) с метриками xG и xThreat

Из всех проверенных нами пар параметров, наибольшая корреляция наблюдается между “процентом выигранных дуэлей на чужой трети” и “количеством созданной угрозы”. То есть, команды, которые часто побеждают в единоборствах в финальной трети (обводки, отборы, игра головой), обычно совершают много передач в опасные зоны и наоборот

patreon.com/markstats

Пересчет показателей на 90 минут - простой и эффективный способ решения проблемы различий в количестве игрового времени. Однако, из-за этого иногда “теряется” информация о способности поддерживать стабильный уровень от матча к матчу

Тройка лучших фулбэков АПЛ рассмотрена с точки создания остроты и продвижения мяча. Каждая точка на графике - перформанс в одной встрече, при условии что игрок провел на поле минимум 60 минут. Для демонстрации распределения добавлены серые точки - выступления других крайних защитников в сезоне 21/22

Ось X - ожидаемая угроза от передач и навесов (xThreat)

Ось Y - продвижение мяча через пас (Fields Gained)

На первый взгляд статистика Канселу “per 90” не так уж сильно уступает результатам Трента. Но при внимательном рассмотрении оказывается, что из всей тройки только ТАА способен поддерживать высочайший уровень в большинстве матчей сезона. Тогда как у Канселу, и тем более у Джеймса, довольно часто случаются перформансы уровня среднего фулбэка АПЛ

patreon.com/markstats

Барселона провела 6 матчей чемпионата Испании под руководством Хави. Этого мало для выводов, но очень сложно удержаться от сравнения промежуточных показателей с результатами начала сезона, когда во главе находился Рональд Куман

По оси X на графике величина стандартного отклонения каждой из метрик от среднего значения по лиге

Оборонительные действия стали совершаться на метр дальше от своих ворот. То есть, каталонцы стремятся встречать оппонента еще выше и вступать в контрпрессинг еще чаще. Но очевидных преимуществ это “стремление” пока не приносит. Противники пасуют на 2% точнее, чем при Кумане, а процент владений соперника, начавшихся в первой трети, которые успешно добрались до трети Барселоны, вырос с 17% до 22%. Оба показателя эффективности прессинга приблизились к среднему по лиге

Самое заметное отличие в количестве создаваемой угрозы с игры. Барселона Хави реже пасует (или навешивает) в опасные зоны соперника

Статистику матча с Севильей можно посмотреть на нашем канале @markmatch

Средняя продолжительность одного владения мячом в топ-5 составляет примерно 8 секунд. График показывает в каких зонах поля команды АПЛ совершают больше (или меньше) передач после десятой секунды владения относительно среднего значения по лиге. Направление атаки снизу вверх, команды отсортированы по количеству пасов, совершенных после 10-й секунды

Вполне ожидаемо, что больше всего таких передач в сезоне 21/22 набралось у Ман Сити. Лидерами среди игроков по количеству касаний в “поздних фазах” владений являются Канселу (121), Бруну Фернандеш (80) и Мане (79)

Интересна карта Вест Хэма, который при продолжительных позиционных атаках активно нагружает широкие зоны на флангах. В этом плане на “молотобойцев” в АПЛ похож, пожалуй, только Бёрнли

Брайтон несколько чаще, чем средняя команда после 10 секунд владения всё еще находится на своей трети. Это не хорошо и не плохо, короткий медленный розыгрыш - элемент их стиля

В комментариях графики для всех команд из топ-5 и РПЛ

patreon.com/markstats

Переход Данила Пруцева в “Спартак” будет отличным усилением центральной зоны с точки зрения создания остроты и продвижения мяча через пас

График сравнивает выступления Умярова, Зобнина и Пруцева в этом сезоне РПЛ. Каждая точка на графике - перформанс в одной встрече, при условии что игрок провел на поле минимум 60 минут. Для демонстрации распределения добавлены серые точки - выступления других центральных полузащитников лиги

Ось X - ожидаемая угроза от передач и навесов (xThreat)

Ось Y - продвижение мяча через пас (Fields Gained)

Лучший матч сезона Пруцев провел в августе против тульского Арсенала, в котором было набрано 0.3 xThreat и 7.4 Fields Gained. Было еще несколько хороших выступлений, когда Данил превысил средний уровень лиги. Главный вопрос, как обычно, в способности без потери перенести эти цифры в новое окружение

Результаты в пересчете на 90 минут

Острота:

Пруцев - 0.11
Умяров - 0.08
Зобнин - 0.06

Продвижение:

Пруцев - 3.65
Умяров - 2.97
Зобнин - 2.45

patreon.com/markstats

Метрика xGBuildup показывает суммарное качество ударов по воротам соперника, к которым привели владения с участием игрока

Хотим рассказать о двух главных недостатках модели

Во-первых, xGBuildup слабо связана со способностью игрока продвигать мяч вперед, а значит, приближать владение к созданному моменту. Игроку достаточно отдать любой пас в атаке, которая привела к удару, чтобы ему были “начислены” очки

Поэтому, например, Родри лидирует в АПЛ по xGBuildup, но занимает лишь 22 место по Fields Gained за 90 минут. А с отрывом лучший по продвижению мяча Трент едва попадает в 25 лучших по xGBuildup

Во-вторых, никак не учитываются атаки, которые не привели к удару по воротам. То есть, около 90% данных попросту игнорируются. Игроки из слабых команд, как бы здорово они не обращались с мячом, всегда будут недополучать признания просто потому, что их команды реже доводят владения до ударов

На графике сравнение показателей xGBuildup и Fields Gained для игроков АПЛ 21/22

patreon.com/markstats

Собрали вместе самые важные публикации, которые вышли в блоге “Футбол в Цифрах” в 2021 году

Материалы сгруппированы на две категории:

1. Словарь терминов, которыми мы часто пользуемся в статьях и отчетах

2. Исследования, направленные на изучение различных аспектов игры (эффективность короткого розыгрыша от ворот, откуда совершаются самые опасные навесы, изменение показателей игроков при переходе из одной лиги в другую и т.д.)

Если вы недавно подписались, наверняка пропустили что-то интересное

На графике изображены связки игроков АПЛ, которые в этом сезоне внесли наибольший вклад в продвижение мяча своей команды. В качестве метрики продвижения была использована модель Fields Gained, кроссы не учитывались

У двух команд из двадцати самый большой процент очков набирают пары “голкипер-нападающий”. Это ожидаемый результат для Бёрнли и Брентфорда, но не увидеть Пикфорда на карте Эвертона - сюрприз, причиной которого, скорее всего, является ротация форвардов

По общему количеству очков продвижения, набранных через пас в этом сезоне лидирует пара Трент->Салах. Судя по карте Ман Сити, для Канселу и Бернарду совершенно не важно на каком фланге взаимодействовать

Хотя ротация игроков, без сомнения, вносит “шумы”, в результате для каждой команды АПЛ мы получили интересную информацию об устойчивых направлениях продвижения мяча. В комментариях к посту мы оставим вариант графика, который показывает что получится, если заменить фамилии игроков на названия их позиций на поле

patreon.com/markstats

Краснодар объявил о расторжении контракта с Виктором Гончаренко

График сравнивает показатели перформанса и стиля с периодом прошлого сезона, когда команду возглавлял Мурад Мусаев

Что изменилось под руководством Гончаренко, по пунктам:

1. Значительно уменьшился процент владения и наклон поля

2. Краснодар стал создавать меньше ожидаемой угрозы и больше допускать

3. Выросла средняя длина паса в первой трети поля

4. Прессинг стал менее эффективным (увеличились точность передач соперника и процент доведенных до финальной трети атак)

Вы наверняка уже запомнили как правильно “читать” графики такого типа, но на всякий случай скажем, что по оси X тут изображена величина стандартного отклонения каждой из метрик от среднего (вертикальная линия) значения по РПЛ

patreon.com/markstats

Мы обработали около 40 тысяч вбрасываний мяча из аута, совершенных в финальной трети поля, и сравнили две стратегии - длинный бросок прямо в штрафную и короткий ввод

Чтобы оценить эффективность, рассмотрены следующие 3, 10 и 20 действий на поле. Если они привели к удару той же команды, которая осуществляла вброс, ауту присваивалось соответствующее значение xG со знаком “плюс”, если соперником - “минус”

Значение xGD10 равное +0.017 означает, что вероятность забить гол в течение следующих 10 действий после вбрасывания на 1.7% превышает вероятность пропустить

Результаты говорят о том, что стратегия длинного заброса в штрафную является более эффективной, чем короткий розыгрыш. Значения xGD слева всегда больше, чем справа, но отставание сокращается при увеличении количества действий

Несмотря на это, к вбрасываниям прямо в штрафную прибегают лишь в 14% случаев. Самая высокая доля таких аутов у Брентфорда (58%) и Салернитаны (50%), самая низкая - у Реала (2.9%) и Барселоны (3%)

patreon.com/markstats

Мы проанализировали все матчи, сыгранные в европе за последние несколько сезонов, и посчитали “вероятность успеха” и “награду” за продвижение мяча в определенный радиус от центра ворот соперника

Для примера того, как правильно “читать” результаты, рассмотрим столбец с подписью “R 20”. Успехом заканчивается примерно одна из трех попыток продвижения в “радиус 20”. При этом, чуть более половины удачных продвижений приводят к удару

На графике слева показана вероятность того, что попытка продвинуть мяч в определенный радиус окажется удачной. Интересное наблюдение - команды начинают испытывать заметный скачок в сопротивлении защищающейся стороны при преодолении отметки 32 метра, далее вероятность успеха снижается линейно

График справа показывает вероятность того, что владение, в котором было зарегистрировано успешное продвижение в тот или иной радиус, окончится ударом или голом. Приближение мяча к воротам соперника, ожидаемо, увеличивает вероятность завершить владение моментом

@markstats

Наибольший вклад в продвижение мяча через пас средней команды из топ-5 вносят центральные защитники (CB, 30%), фулбэки (FB, 24.5%) и центральные полузащитники (CM, 22%)

Новый график демонстрирует несколько интересных отклонений от стандартного распределения, обнаруженные за последние два сезона

Вклад Мануэля Римана почти в три раза превышает значение среднего европейского голкипера. Одно из следствий в том, что Бохум - команда с самым низким процентом вовлеченности центральных защитников

Благодаря тому, что Бруну Фернандеш попадает в категорию AM/FW, у Ман Юнайтед уже два года подряд наблюдается аномально высокий процент продвижения, набранный игроками атаки. Личный показатель Бруну в этом году немного снизился с 12% до 10%

У клубов, использующих тройку защитников, процент в столбце “CB” почти наверняка будет выше среднего. Но 43% Челси выделяются даже на фоне других систем с тремя центральными

Больше команд в комментариях

@markstats

В интервью после матча Томас Тухель хвалил свою команду за оборонительный перформанс. По признанию немецкого специалиста, ничья тоже была бы справедливым результатом

Наименьшее количество созданной Манчестером ожидаемой угрозы с игры (xThreat) и второй худший показатель качества созданных моментов (xG) косвенно подтверждают его слова

Еще ни одной команде АПЛ в этом сезоне не удавалось так хорошо сдержать атаку Сити

Планом Челси на игру был отказ от высокого прессинга, средний блок 5-4-1 и терпеливое ожидание переходных ситуаций. До гола КДБ, у Ман Сити было много владения (62%), в четыре раза больше касаний в финальной трети (наклон поля 82%), но по созданным явным голевым моментам ничья 1-1 (Грилиш в первом тайме и Лукаку в самом начале второго)

На графике по оси X изображена величина стандартного отклонения показателей Ман Сити от среднего (вертикальная линия) значения по АПЛ в этом сезоне

Подробный статистический отчет о матче на канале @markmatch

Пример ситуации, когда показатель интенсивности прессинга (PPDA) в рамках одного матча без дополнительного контекста практически бесполезен

Сравните два статистических факта:

1. Аталанта показала худшую в сезоне интенсивность прессинга (10.4 PPDA вчера против 7.4 PPDA в среднем)

2. В этом году атаки Интера, начинающиеся в первой трети, успешно достигают половины соперника в 47% случаев, а финальной трети - в 32%. С Аталантой оба показателя были ниже среднего не только по меркам Интера, но по лиге (39.6% и 20.8%)

Если рассматривать прессинг только с точки зрения PPDA, Аталанта не показала ничего особенного. Но почему это так сильно противоречит ощущениям после просмотра и в чем причина затруднений Интера при выходе со своей трети?

Ответ в самом определении PPDA. Для расчета используются только зарегистрированные оператором оборонительные действия. А ситуации, когда команда коллективно, не совершая отбора или перехвата, вынуждает соперника терять мяч - никак не учитываются

Ссылка на отчет о матче

Как ведет себя команда, которая только что вернула себе мяч вблизи ворот соперника? Кто пытается сразу продвинуть мяч вперед, а кто не спешит?

На графике клубы из топ-5, которые за два последних сезона совершили как минимум 250 high turnovers (владения, которые начались в радиусе 40 метров от центра чужих ворот)

По осям координат продвижение мяча, набранное следующей за high turnover попыткой передачи или проходом на дриблинге. В случаях, когда действие отдаляло мяч от цели, ему присуждалось отрицательное значение Fields Gained

Оба показателя скорее стилистические - направление действия сразу после высокого возврата слабо коррелирует с вероятностью того, что это владение закончится ударом

Вольфсбург, Интер и Майнц относятся к категории “прямолинейных” команд, которые после высокого перехода стремятся как можно скорее доставить мяч ближе к цели. А вот Ман Сити и, особенно, Ливерпуль после high turnover не рискуют, а совершают несколько подготовительных “горизонтальных” действий

@markstats

На восприятие работы Ральфа Рангника в Ман Юнайтед сильное влияние оказывают результаты (5 побед, 2 ничьи и 1 поражение в АПЛ) и блестящая игра Давида де Хеа, который маскирует ошибки в обороне

Сравнивая показатели с тем, что было при Сульшере, вы скорее всего обратите внимание на некоторые стилистические изменения и на снижение среднего качества допущенных ударов. Из последнего факта не обязательно следует, что команда стала лучше обороняться, соперники доставляют мяч в опасный радиус около ворот примерно с той же частотой, что и раньше

Импонирует гибкость Рангника. После изначальных попыток внедрения своих принципов и новой схемы, немецкий специалист, кажется, заметил, что это не приносит явных преимуществ. При этом, не позволяет лидерам команды раскрывать свои лучшие качества и откатил настройки к предыдущей версии. Кто-то воспримет этот факт как признание неудачи, но скорее это подчеркивает открытость ума и отсутствие приверженности догмам

@markstats

Сравнение предматчевых предсказаний модели fivethirtyeight с итоговыми результатами для различных видов спорта и футбольных лиг

Если вероятность победы команды превышает вероятность победы соперника хотя бы на 10%, то в баскетболе “фаворит” выиграет 72% таких матчей, в американском футболе - 69%

В европейском футболе точные предсказания победы встречаются реже. Для каких-то турниров прогнозы работают лучше (60% в Лиге Чемпионов), для каких-то хуже (40% в четвертой по силе Английской лиге), но в среднем футбольная модель “угадывает” победителя пары примерно для 53% матчей

Прежде чем сделать вывод об уникальной непредсказуемости футбола, давайте сравним долю побед “андердогов”. В североамериканских видах спорта так завершаются 30% игр, а в футболе - 21%. То есть, сюрпризы, когда слабая команда обыгрывает сильную, в футболе случаются реже, чем в НБА, НХЛ и НФЛ

В комментариях результаты аналогичных расчетов, когда разница между вероятностями победы команд составляла не 10%, а 20% и 30%

@markstats

Представьте что у вас есть набор данных с информацией об ударах интересующих вас нападающих, включая значения xG и xGOT. Показатель “качество исполнения” игрока А получился выше, чем у игрока Б. Но кто из них должен быть выше в рейтинге, если первый нанес 33 удара, а второй - 165?

Интуитивно вы больше доверяете результатам игрока Б. Возможно ли при ранжировании учесть число известных экспериментов?

На помощь приходит байесовская оценка. @Ivan_xG уже рассказывал о ее применении в сервисе Polar Bear. В нашем случае тоже можно посчитать среднее значение “мастерства исполнения”, взвешенного с учетом заранее известного распределения данных. Похожим способом составлялся список 250 лучших фильмов IMDb

Сравните “качество исполнения” и “место в рейтинге” Агаларова и Азмуна. Первый имеет отличную разницу между xGOT и xG, но скромный размер выборки. Второй доказал свою способность на длинной дистанции, поэтому, несмотря на меньшее значение показателя “исполнение”, находится выше в рейтинге

@markstats

Известный тренер по вбрасываниям из аута Томас Гроннемарк считает, что быстрый и умный ввод мяча увеличивает шансы команды сохранить владение или даже создать момент. Нам захотелось проверить первую часть этого утверждения

Обработав 150 тысяч вбрасываний, мы выяснили, что в подавляющем большинстве случаев на подготовку требуется от 3 до 27 секунд (в среднем 15). Успехом заканчиваются 80% аутов. Но это если под “успехом” понимать только первое касание. Если же рассмотреть 5 следующих действий, то команде удается сохранить мяч в 60% случаев

На графике изображен процент вбрасываний, закончившихся сохранением владения или ударом по воротам соперника в зависимости от потраченного на подготовку времени и разбивкой по третям поля

В пределах первых 8 секунд результаты почти отличаются. Зато после 8-й секунды наблюдается следующее: каждые две дополнительные секунды подготовки снижают вероятность сохранить мяч или нанести удар на 2-5 процентов. Особенно сильно эффект проявляется в первой трети поля

@markstats