CornerLeafe
2021-01-07T12:41:54+00:00
如题，正文主要是这个结构：
1.关于xG评价的结论
2.探究的起因
3.探索的资料
4.核心的争论
5.逻辑的分析
6.既有参数的问题
7.insight
1. 结论：
xG值应该拿来分析球队，而拿来评价球员的表现时并不是一个很好的指标。
2.事件起因：
[img]https://img.nga.178.com/attachments/mon_202101/08/-1r99Q5-fyhsZeT1kShs-124.jpg[/img]
3.学习资料：
知乎，百科，科普视频([url]https://www.bilibili.com/video/av76364193)[/url]
4. Core Controversy：
4-1. 对expected goal的感性理解与数据呈现的偏差
4-2. XG值在个体球员上的应用的合理性
就这图一看第一反应就是有问题的，所以我想看看到底直观印象和这个数据之间的gap在哪里。
理解上的最大问题来自XG这个值的定义。
xg这个指标按照定义应该是形容射门的相对位置的，每个位置对应一个xG。例如，离球门越远的位置，xG越低，与球门正方向角度越小，xG越低。
这里需要注意，xG值，按我理解，是与射门执行人无关的。
但是xG现在用来描述球员了，意思是说，用这个人历史的选择的地点的xG来形容这个人，那么：
一个球员的xg越高，从历史行为上来看，这个球员更倾向于在“稳稳进球”的位置上射门，更稳，更倾向于回避风险。
一个球员的xg越低，意味着历史上这个球员更倾向于在更“不易进球”，更“高难”的位置上射门，这个人更浪，更骚，更不稳。
这个球员的xg高低与他最终进还是没进，水平如何，什么类型的球，都无关。它只是说他选择在这样的位置上尝试打门了。
XG是无法用来跟个体相比的，包括自己也不太好跟自己比，XG是跟数据库里曾经在这个位置起脚射门过的人们的平均值比的。
5.理解&分析：
按照定义，某个球员的的预期进球，xG, 应该是样本范围内，所有尝试在此位置、用这只脚射门的次数为分母，成功的次数为分子的比值。这个个体的特异情况会被淹没在统计量级里。
这个位置，XG=0.8, 意味着数据库里，曾经在这个位置上发生过的射门作为分母，得到的进球作为分子，这个比值是0.8。只要这个数据库够大，就可以认为是进球期望，(有点像一些难度系数的定义)
于是就变成了，
那个位置XG=0.5，意味着那个位置起脚射门，估摸着，一万个人里大概有五千个人能进。(10个人里5个人能完成某mission)
所以，
如果球员甲的实际进球，低于了数据xG，意味着平均来看，甲这个逼可能是喜欢在很难进球的位置射门，也可能是在别人也差不多能进球的地方起脚时，成功率低于职业球员平均水平。
如果球员甲的实际进球，高于了数据xG，意味着平均来看，甲这个逼可能在一些别人很难进球的位置上，制造了一些进球，或者在别人也差不多能进的地方起脚时，成功率更高。
如果甲的实际进球与XG差距不大，可能是他在各个位置上就是整体的平均水平，也可能是他在“高难”和“很稳”的位置上的表现离散程度相互抵消。
进一步地，假如这个XG和实际进球的差距比较大的话，结论应该是：
甲的实际进球，远低于XG，或者长期低于XG，意味着平均来看，甲这个逼喜欢远射浪射，或者是浪费很多机会，差不多的球总射歪。
甲的实际进球，远高于XG，或者长期高于XG，意味着平均来看，甲这个逼频繁地在匪夷所思的地方进球，例如喜欢远射，或者是小角度弧线啥的，喜欢但是结果上竟然还进了，或者是在差不多的位置上比别人射的更准。
6. XG数值的问题：
6-1.定义与使用场景
所以当XG在描述球队时，可以看出球队的战术风格和造险能力。我觉着这个是相对合理的。
比如有一支球队，无论打谁，就总能把球传着传着就传到对方门前，或者总是能传中传到门前的队友，这样一来他们的最后一脚总是发生在XG很高的位置上，从概率上讲更容易进(@阿尔特塔)。
有一些球队就是，无论打谁，都难以组织起有效进攻，无法在禁区内展开攻击，只能远射，射门发生在XG很低的位置上。
但是xG在描述球员时，除了描述这个人的终结能力以外，更主要的是包含了这个人倾向于射门的位置。
这个位置，这种倾向，可能来源于他的偏好，性格沉稳还是骚的一逼，也可能来源于是技术特点，也可能是来源于其他球队对他的防守策略，也可能是球队队友没法把球送到更有威胁的位置上。可能是对方的阵型，可能是对方的防守重心和策略，对方的核心阵容的健康状况等。
反正感觉XG来描述单个球员的话，有太多外部因素了。
6-2.数据逻辑
当计算xG的时候，如何取舍数据是个想想就很麻烦的事情。
只算本联赛合理吗？5大联赛算一起合理吗？只按地域国家或国籍计算合理吗？ 按年代计算合理吗？同一位置的球员作为对比对象更合理吗？
7. Empirical Insight：
回到最初的图片，
孙兴慜的实际进球远超xG是因为啥呢？
1 因为他的活动范围xG值本身就低，他不会抢点，不会头球，终结攻击的范围离球门相对远一点。这种背景下，只要实际上进球的话，就会更容易超过本就不高的XG值。
2 他大多数进球都是1V2，不太会超过1V3，身前的防守人员少。 空间足，实际结果好。
3 球队水平差，队友辅助能力差，所以他射的次数少，样本量低。
4 开火权低。很多可以强行射一射的球，他不强求，就回传给绯闻男友了。
排在下面的人，
例如莱万凭什么是负的呢？
1 球队的进攻能力强，队友的辅助能力强，所以他机会多，射的更多。样本基数大。
2.他开火权高，算不上机会的球他也有权射一射，飞了就飞了，对球队影响不大，甚至能吸引敌方防守。但会降低他的实际进球与XG值的差距。
3 莱万的活动区域和进球大多集中在XG本就超高的位置上，能抢点，能站桩，因此他活动范围的xG值就很高。于是实际结果很难高出本就很高的XG值。这个角度上，在禁区里的传统中锋属性的人可能都难以有正向的XG超越值，比如评价因扎吉的话，想必会负的很多。
所以从emprical的角度，我们有很多理由可以解释xG over rate在50%左右的大幅度差距。 这个数据拿来论证个体球员的进攻/终结 能力是不恰当的。
1.关于xG评价的结论
2.探究的起因
3.探索的资料
4.核心的争论
5.逻辑的分析
6.既有参数的问题
7.insight
1. 结论：
xG值应该拿来分析球队，而拿来评价球员的表现时并不是一个很好的指标。
2.事件起因：
[img]https://img.nga.178.com/attachments/mon_202101/08/-1r99Q5-fyhsZeT1kShs-124.jpg[/img]
3.学习资料：
知乎，百科，科普视频([url]https://www.bilibili.com/video/av76364193)[/url]
4. Core Controversy：
4-1. 对expected goal的感性理解与数据呈现的偏差
4-2. XG值在个体球员上的应用的合理性
就这图一看第一反应就是有问题的，所以我想看看到底直观印象和这个数据之间的gap在哪里。
理解上的最大问题来自XG这个值的定义。
xg这个指标按照定义应该是形容射门的相对位置的，每个位置对应一个xG。例如，离球门越远的位置，xG越低，与球门正方向角度越小，xG越低。
这里需要注意，xG值，按我理解，是与射门执行人无关的。
但是xG现在用来描述球员了，意思是说，用这个人历史的选择的地点的xG来形容这个人，那么：
一个球员的xg越高，从历史行为上来看，这个球员更倾向于在“稳稳进球”的位置上射门，更稳，更倾向于回避风险。
一个球员的xg越低，意味着历史上这个球员更倾向于在更“不易进球”，更“高难”的位置上射门，这个人更浪，更骚，更不稳。
这个球员的xg高低与他最终进还是没进，水平如何，什么类型的球，都无关。它只是说他选择在这样的位置上尝试打门了。
XG是无法用来跟个体相比的，包括自己也不太好跟自己比，XG是跟数据库里曾经在这个位置起脚射门过的人们的平均值比的。
5.理解&分析：
按照定义，某个球员的的预期进球，xG, 应该是样本范围内，所有尝试在此位置、用这只脚射门的次数为分母，成功的次数为分子的比值。这个个体的特异情况会被淹没在统计量级里。
这个位置，XG=0.8, 意味着数据库里，曾经在这个位置上发生过的射门作为分母，得到的进球作为分子，这个比值是0.8。只要这个数据库够大，就可以认为是进球期望，(有点像一些难度系数的定义)
于是就变成了，
那个位置XG=0.5，意味着那个位置起脚射门，估摸着，一万个人里大概有五千个人能进。(10个人里5个人能完成某mission)
所以，
如果球员甲的实际进球，低于了数据xG，意味着平均来看，甲这个逼可能是喜欢在很难进球的位置射门，也可能是在别人也差不多能进球的地方起脚时，成功率低于职业球员平均水平。
如果球员甲的实际进球，高于了数据xG，意味着平均来看，甲这个逼可能在一些别人很难进球的位置上，制造了一些进球，或者在别人也差不多能进的地方起脚时，成功率更高。
如果甲的实际进球与XG差距不大，可能是他在各个位置上就是整体的平均水平，也可能是他在“高难”和“很稳”的位置上的表现离散程度相互抵消。
进一步地，假如这个XG和实际进球的差距比较大的话，结论应该是：
甲的实际进球，远低于XG，或者长期低于XG，意味着平均来看，甲这个逼喜欢远射浪射，或者是浪费很多机会，差不多的球总射歪。
甲的实际进球，远高于XG，或者长期高于XG，意味着平均来看，甲这个逼频繁地在匪夷所思的地方进球，例如喜欢远射，或者是小角度弧线啥的，喜欢但是结果上竟然还进了，或者是在差不多的位置上比别人射的更准。
6. XG数值的问题：
6-1.定义与使用场景
所以当XG在描述球队时，可以看出球队的战术风格和造险能力。我觉着这个是相对合理的。
比如有一支球队，无论打谁，就总能把球传着传着就传到对方门前，或者总是能传中传到门前的队友，这样一来他们的最后一脚总是发生在XG很高的位置上，从概率上讲更容易进(@阿尔特塔)。
有一些球队就是，无论打谁，都难以组织起有效进攻，无法在禁区内展开攻击，只能远射，射门发生在XG很低的位置上。
但是xG在描述球员时，除了描述这个人的终结能力以外，更主要的是包含了这个人倾向于射门的位置。
这个位置，这种倾向，可能来源于他的偏好，性格沉稳还是骚的一逼，也可能来源于是技术特点，也可能是来源于其他球队对他的防守策略，也可能是球队队友没法把球送到更有威胁的位置上。可能是对方的阵型，可能是对方的防守重心和策略，对方的核心阵容的健康状况等。
反正感觉XG来描述单个球员的话，有太多外部因素了。
6-2.数据逻辑
当计算xG的时候，如何取舍数据是个想想就很麻烦的事情。
只算本联赛合理吗？5大联赛算一起合理吗？只按地域国家或国籍计算合理吗？ 按年代计算合理吗？同一位置的球员作为对比对象更合理吗？
7. Empirical Insight：
回到最初的图片，
孙兴慜的实际进球远超xG是因为啥呢？
1 因为他的活动范围xG值本身就低，他不会抢点，不会头球，终结攻击的范围离球门相对远一点。这种背景下，只要实际上进球的话，就会更容易超过本就不高的XG值。
2 他大多数进球都是1V2，不太会超过1V3，身前的防守人员少。 空间足，实际结果好。
3 球队水平差，队友辅助能力差，所以他射的次数少，样本量低。
4 开火权低。很多可以强行射一射的球，他不强求，就回传给绯闻男友了。
排在下面的人，
例如莱万凭什么是负的呢？
1 球队的进攻能力强，队友的辅助能力强，所以他机会多，射的更多。样本基数大。
2.他开火权高，算不上机会的球他也有权射一射，飞了就飞了，对球队影响不大，甚至能吸引敌方防守。但会降低他的实际进球与XG值的差距。
3 莱万的活动区域和进球大多集中在XG本就超高的位置上，能抢点，能站桩，因此他活动范围的xG值就很高。于是实际结果很难高出本就很高的XG值。这个角度上，在禁区里的传统中锋属性的人可能都难以有正向的XG超越值，比如评价因扎吉的话，想必会负的很多。
所以从emprical的角度，我们有很多理由可以解释xG over rate在50%左右的大幅度差距。 这个数据拿来论证个体球员的进攻/终结 能力是不恰当的。