FourThreeThree フットボール統計学

サッカー戦術分析を中心に、サイエンスや読書などの趣味について書いているブログです 「意図のない、ティキタカは大嫌いだ!」 Positional Playが大好き

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フットボール統計学

今シーズンからヨーロッパではMatch Of The DayやSkyなどでxG(期待点)が導入されている。 フットボール統計学 xG(Expected Goal、期待点)とxA(Expected Assist、期待アシスト)を再確認する xGやxAに加えて、xGChainなど、関連する指標はこのブログで何度も紹介しているので
『フットボール統計学 xGを嫌う人々へ MPR』の画像

ここ数か月主張しているけど、トラッキングデータが使えたらドロネー三角形分割とボロノイ図がポジショニングの肝(http://shooty.jp/12513)。パスコースの作り方と中間ポジションの取り方を可視化できる。ぱこぱこ・へめす@tenchan433フットボール統計学から考えるハーフス
『「仮説を立てろ」はウソ! データ分析のプロはこう見る 西内啓×久永啓(前編)へのコメント』の画像

フットボールの結果についての数学的説明は、ポアソン分布から直接見つけることができる。ゴールはポアソン分に従っており、チームは平均して約1.4ゴールを決めている。ポアソン分布では分散と平均が等しい。標準偏差は1.4の平方根(ルート)であり、1.18である。従って、ノイ
『フットボール統計学 ポアソン分布の信頼区間から考える得点とxGの比較』の画像

メリークリスマス。Twitterで何度か書いていた通り、Chance Alalyticsというサイトのデータ視覚化コンペティションに参加しました。投票して頂いた方々ありがとうございます。今回は適当に振り返っていきたいと思います。Chance Analytics@ChanceAnalytics*NEW*: The Chance
『フットボール統計学 Chance Analyticsコンペティションの振り返り』の画像

#WorldCupDraw 🏆@FIFAWorldCupHere they are! The groups for the 2018 FIFA World Cup Russia! 🇷🇺🙌Which game are you most looking forward to?! 😁… https://t.co/UQyJxTXfcr2017/12/01 09:59:02 ぱこぱこ・へめす@tenchan433passmap & defensivemap for World Cup
『ロシアワールドカップ2018 Optaシュミレーション』の画像

まず初めに、なぜJリーグは数ある統計データの中から走行距離とスプリント回数をピックアップしたのかが個人的に謎である。速くたくさん走ることが良い選手の条件ではないことは明白である。もちろんスポーツ生理学的なことを考えれば、トラッキングデータから多くのことがわ
『「走れる=良い選手」なのか? 専門家に訊くスポーツデータの見方、初歩の初歩へのコメント』の画像

現在4シーズン目となる指揮官のマウリシオ・ポチェッティーノは積極的なプレッシングのスタイルを確立している。スパーズは積極的にプレッシングを行い、相手チームにポゼッションをさせず、ボールを奪い取る。 しかし今シーズン、スパーズは状況によって通常の試合プラン
『フットボール統計学 トッテナムがリヴァプール戦で選ぶプレッシングのスタイル』の画像

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