足球分析中各项统计指标解释（1） 知乎

看看上个赛季英超的顶级射手，曼联的费尔南德斯和莱斯特城的瓦尔迪都将他们的进球数翻了一番，如果没有这样高价值的进球机会，他们远远不能排在前10名。 在射门后，这个机会的XGOT值现在跃升至0.54，这意味着54%的情况下，这次打击的位置将导致进球，最后这的确是一次高质量的射门。 在XG的基础上，我们可以更深入地挖掘一个射门成为进球的可能性。

因此，上赛季所有球员在比赛中的XA表现略有不同，值得一看。 在这里，费尔南德斯几乎领先于德布劳内位居榜首，而奥多伊和马克西曼这样的球员也展示了他们的创造力，能在比赛中传球找到处于危险位置的队友。 但它进一步增加了背景，将射向球门上角的射门与射向球门中间的射门的区分开来。

我们仔细看下面的2020/21赛季的顶级射手榜，以场均90分钟为基准，会很有趣。 如果只考虑在英超联赛中上场时间超过900分钟的球员，进球率最高的是热刺租借的贝尔。 虽然他可能没有像其他球员那样积累那么多的上场时间，但贝尔场均90分钟打进一个以上的进球，当他在场上时，这是一个非常高的回报。 回顾上个赛季，曼城的德布劳内成为最有创造力的球员并不令人惊讶。 考虑到比利时人因伤缺席了相当多的比赛，在场均90分的基础上再一次突出了他在球队中的能力，平均每三场比赛就能提供一次以上的助攻(场均90分钟,zero.37XA)。 考虑到这一点，在比赛中通过观察非点球进球或非点球XG来评估得分机会会更可靠一些，在这种情况下，可以提供更多的公平竞争环境来探索球队或球员的得分机会。

值得注意的是，这些数据只包括射正的射门，不包括被阻挡的射门。 因此，可能有一些球员会认为自己很倒霉，他们执行了完美的射门，但后卫封堵了他们的射门。 初看马内似乎是在门前更有说服力的球员，但附加的背景是，马内在这期间比亚伯拉罕多踢了2000多分钟。 当我们看场均90分钟的进球数时，我们看到亚伯拉罕的进球率每90分钟0.58球，实际上高于马内的每90分钟0.47球，鉴于他们在前锋线上的不同角色，这更有意义。 手球规则的变化，以及引入VAR，也意味着上赛季判罚点球的数量达到了历史新高，总共有125个点球，平均每三场比赛一个点球。 自 赛季开始以来，利物浦的马内已经在英超联赛中打进了29个球，而亚伯拉罕只为切尔西打进了21个球。

XG提供了球员射门前的数值，而xGOT提供了球员射门后命中目标的修正值。 背景是分析的关键，我们需要找到一种公平的方式来比较球员或球队的表现，也就是在整场比赛的背景下来看这些数字（场均90分钟）。 XGOT提供的主要内容是对一个球员的射门执行情况有一个更清晰的概念。 如果一名球员的XGOT值持续高于他们的xG，这就告诉我们，他们的射门命中率比他们获得的机会质量要好。 然后我们可以用这个数据来衡量“被阻止的进球”的数量，这个数据比较了守门员实际失球的数量和预期失球的数量。 另一方面，莱斯特城的瓦尔迪在机会和执行机会之间的差距最大，他的表现差3.4个球，这是由于他在命中球门的技术太差。

此外，要想获得助攻，传球者需要依靠接球的队友来完成得分机会，但这种情况并不总是发生。 在介绍足球分析中的指标时，这是一个重要的基点，在球员和球队层面，简单的使用一个汇总的指标可能会产生误导，，因为它没有考虑到为达到这个数字所花费的时间。 这个指标几乎不需要解释，但重要的是为什么考虑进球数经常通过进球总数中刨除点球进球来评估。 当然，你可以有一个既能进球又能罚点的球员，但通常情况下，罚点球的人即使没有参与导致犯规的时刻，也会主罚点球。 然后，我们可以使用Opta的 “射门附加值 “指标，计算出一个球员的xG和xGOT之间的差异。 下面，你可以看到热刺队的孙兴民在上赛季为他的射门增加了最大的价值，他从这些射门的位置上提高了3.8个进球的机会。

上面的例子用单次射门来简单概况XG指标的含义，但是如果我们要逐个射门来研究XG，往往是不准确地。 我们要做的是，将球员或球队在一场比赛、一段时间或一个赛季中的XG累积起来，根据他们的射门质量，以更清楚的了解他们应该有多少进球。 XG值是一个介于0（没有进球的机会）和1（一定进球）之间的数值。

例如，下面这个场景是费尔南德斯对阵南安普顿的射门，其XG值为0.3，这意味着考虑到他所处的情况，这个射门有3/10或30/100的可能进球。 XA可以为那些有创造力的球员提供信用，并给出一个更清晰的概念，即考虑到他们的攻击输出质量，一个球员应该有多少助攻。 我们同样可以把所有的数值加起来，以探索一个球员是在创造非常有价值的机会，还是为了不丢球而传球。 简单地说，XA衡量的是被助攻的射门的预期进球值，也是以0（没有助攻的机会）和1（一定有助攻）之间的数字表示。