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最近看网络某位博主在说预期进球,很高和很低都不是最好的,大家有懂的吗?高的就是好?低的那肯定是不好,不出意外,意大利果然输给了瑞士,全场机会创造力非常少,甚至可以说没有
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纯搬运
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预期进球(xG)是一个衡量足球比赛中射门转化为进球机会的指标。它通过统计射门的质量和数量来得出,能够反映出球队或球员创造得分机会的能力。以下是关于预期进球的详细介绍:
计算方法:预期进球的计算涉及多个因素,包括射门时的防守球员干扰、射门角度、射门距离、触球部位、助攻方式以及进攻场景等。这些因素通过复杂的算法被赋予不同的权重,以计算出射门的预期进球值。
应用场景:预期进球值对于评估球员和球队的表现、预测比赛结果以及优化战术策略都具有重要意义。例如,它可以帮助教练和球迷了解球队在创造机会和把握机会方面的优势和不足。
数据分析:预期进球数据还可以与其他统计数据结合使用,如实际进球数、射门次数、射正次数等,进行更深入的分析。例如,通过比较预期进球与实际进球的差异,可以评估球员的把握机会能力。
预期进球榜:在足球比赛中,预期进球榜是根据球员在特定比赛中的射门情况和预期进球值进行排名的。例如,本赛季欧冠联赛中,哈兰德以7.42球居预期进球榜榜首,而姆巴佩以5.66球紧随其后。
通过上述信息,我们可以看出预期进球是一个重要的足球数据分析工具,它为我们提供了评估和预测足球比赛的新视角。
纯搬运
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预期进球(xG)是一个衡量足球比赛中射门转化为进球机会的指标。它通过统计射门的质量和数量来得出,能够反映出球队或球员创造得分机会的能力。以下是关于预期进球的详细介绍:
计算方法:预期进球的计算涉及多个因素,包括射门时的防守球员干扰、射门角度、射门距离、触球部位、助攻方式以及进攻场景等。这些因素通过复杂的算法被赋予不同的权重,以计算出射门的预期进球值。
应用场景:预期进球值对于评估球员和球队的表现、预测比赛结果以及优化战术策略都具有重要意义。例如,它可以帮助教练和球迷了解球队在创造机会和把握机会方面的优势和不足。
数据分析:预期进球数据还可以与其他统计数据结合使用,如实际进球数、射门次数、射正次数等,进行更深入的分析。例如,通过比较预期进球与实际进球的差异,可以评估球员的把握机会能力。
预期进球榜:在足球比赛中,预期进球榜是根据球员在特定比赛中的射门情况和预期进球值进行排名的。例如,本赛季欧冠联赛中,哈兰德以7.42球居预期进球榜榜首,而姆巴佩以5.66球紧随其后。
通过上述信息,我们可以看出预期进球是一个重要的足球数据分析工具,它为我们提供了评估和预测足球比赛的新视角。
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纯搬运
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预期进球(xG)是一个衡量足球比赛中射门转化为进球机会的指标。它通过统计射门的质量和数量来得出,能够反映出球队或球员创造得分机会的能力。以下是关于预期进球的详细介绍:
计算方法:预期进球的计算涉及多个因素,包括射门时的防守球员干扰、射门角度、射门距离、触球部位、助攻方式以及进攻场景等。这些因素通过复杂的算法被赋予不同的权重,以计算出射门的预期进球值。
应用场景:预期进球值对于评估球员和球队的表现、预测比赛结果以及优化战术策略都具有重要意义。例如,它可以帮助教练和球迷了解球队在创造机会和把握机会方面的优势和不足。
数据分析:预期进球数据还可以与其他统计数据结合使用,如实际进球数、射门次数、射正次数等,进行更深入的分析。例如,通过比较预期进球与实际进球的差异,可以评估球员的把握机会能力。
预期进球榜:在足球比赛中,预期进球榜是根据球员在特定比赛中的射门情况和预期进球值进行排名的。例如,本赛季欧冠联赛中,哈兰德以7.42球居预期进球榜榜首,而姆巴佩以5.66球紧随其后。
通过上述信息,我们可以看出预期进球是一个重要的足球数据分析工具,它为我们提供了评估和预测足球比赛的新视角。
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预期进球(xG)是一个衡量足球比赛中射门转化为进球机会的指标。它通过统计射门的质量和数量来得出,能够反映出球队或球员创造得分机会的能力。以下是关于预期进球的详细介绍:
计算方法:预期进球的计算涉及多个因素,包括射门时的防守球员干扰、射门角度、射门距离、触球部位、助攻方式以及进攻场景等。这些因素通过复杂的算法被赋予不同的权重,以计算出射门的预期进球值。
应用场景:预期进球值对于评估球员和球队的表现、预测比赛结果以及优化战术策略都具有重要意义。例如,它可以帮助教练和球迷了解球队在创造机会和把握机会方面的优势和不足。
数据分析:预期进球数据还可以与其他统计数据结合使用,如实际进球数、射门次数、射正次数等,进行更深入的分析。例如,通过比较预期进球与实际进球的差异,可以评估球员的把握机会能力。
预期进球榜:在足球比赛中,预期进球榜是根据球员在特定比赛中的射门情况和预期进球值进行排名的。例如,本赛季欧冠联赛中,哈兰德以7.42球居预期进球榜榜首,而姆巴佩以5.66球紧随其后。
通过上述信息,我们可以看出预期进球是一个重要的足球数据分析工具,它为我们提供了评估和预测足球比赛的新视角。
纯搬运回答预期进球(xG)是一个衡量足球比赛中射门转化为进球机会的指标。它通过统计射门的质量和数量来得出,能够反映出球队或球员创造得分机会的能力。以下是关于预期进球的详细介绍:计算方法:预期进球的计算涉及多个因素,包括射门时的防守球员干扰、射门角度、射门距离、触球部位、助攻方式以及进攻场景等。这些因素通过复杂的算法被赋予不同的权重,以计算出射门的预期进球值。应用场景:预期进球值对于评估球员和球队的表现、预测比赛结果以及优化战术策略都具有重要意义。例如,它可以帮助教练和球迷了解球队在创造机会和把握机会方面的优势和不足。数据分析:预期进球数据还可以与其他统计数据结合使用,如实际进球数、射门次数、射正次数等,进行更深入的分析。例如,通过比较预期进球与实际进球的差异,可以评估球员的把握机会能力。预期进球榜:在足球比赛中,预期进球榜是根据球员在特定比赛中的射门情况和预期进球值进行排名的。例如,本赛季欧冠联赛中,哈兰德以7.42球居预期进球榜榜首,而姆巴佩以5.66球紧随其后。通过上述信息,我们可以看出预期进球是一个重要的足球数据分析工具,它为我们提供了评估和预测足球比赛的新视角。
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预期进球(xG)是一个衡量足球比赛中射门转化为进球机会的指标。它通过统计射门的质量和数量来得出,能够反映出球队或球员创造得分机会的能力。以下是关于预期进球的详细介绍:
计算方法:预期进球的计算涉及多个因素,包括射门时的防守球员干扰、射门角度、射门距离、触球部位、助攻方式以及进攻场景等。这些因素通过复杂的算法被赋予不同的权重,以计算出射门的预期进球值。
应用场景:预期进球值对于评估球员和球队的表现、预测比赛结果以及优化战术策略都具有重要意义。例如,它可以帮助教练和球迷了解球队在创造机会和把握机会方面的优势和不足。
数据分析:预期进球数据还可以与其他统计数据结合使用,如实际进球数、射门次数、射正次数等,进行更深入的分析。例如,通过比较预期进球与实际进球的差异,可以评估球员的把握机会能力。
预期进球榜:在足球比赛中,预期进球榜是根据球员在特定比赛中的射门情况和预期进球值进行排名的。例如,本赛季欧冠联赛中,哈兰德以7.42球居预期进球榜榜首,而姆巴佩以5.66球紧随其后。
通过上述信息,我们可以看出预期进球是一个重要的足球数据分析工具,它为我们提供了评估和预测足球比赛的新视角。
越高越好吗?
越高越好吗?
简单来说,就是一个你碰到一个机会,这个机会在大数据下的进球概率。
举例来说,点球是个确定的模式,通过计算所有球员的罚点命中率可得到,点球的命中率是78%左右,那么获得一个点球后,这个点球的预期进球就是0.78。
简单来说,就是一个你碰到一个机会,这个机会在大数据下的进球概率。
举例来说,点球是个确定的模式,通过计算所有球员的罚点命中率可得到,点球的命中率是78%左右,那么获得一个点球后,这个点球的预期进球就是0.78。
[虎扑表情-这就叫专业]
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预期进球越高越好。还有一个数据是xGOT,衡量的是射门后的进球率。也是越高越好。xGOT减实际进球值越大,说明对方门将表现越好
预期进球越高越好。还有一个数据是xGOT,衡量的是射门后的进球率。也是越高越好。xGOT减实际进球值越大,说明对方门将表现越好
简单来说,就是一个你碰到一个机会,这个机会在大数据下的进球概率。
举例来说,点球是个确定的模式,通过计算所有球员的罚点命中率可得到,点球的命中率是78%左右,那么获得一个点球后,这个点球的预期进球就是0.78。
简单来说,就是一个你碰到一个机会,这个机会在大数据下的进球概率。
举例来说,点球是个确定的模式,通过计算所有球员的罚点命中率可得到,点球的命中率是78%左右,那么获得一个点球后,这个点球的预期进球就是0.78。
这个回答最简洁清晰
一个球员/球队 如果实际进球数高于预期进球(xG),说明把握机会能力强
当然 预期进球的数字不能完全体现场面优劣势与机会。通常还有“危险进攻”这样的数据,比如对方球队有个下底低平球快速横传门前 对方前锋差5cm 没碰到球 这种没有形成射门的机会 在xG数字里面体现不出来 但看球的球迷肯定会惊出冷汗
这个回答最简洁清晰
一个球员/球队 如果实际进球数高于预期进球(xG),说明把握机会能力强
当然 预期进球的数字不能完全体现场面优劣势与机会。通常还有“危险进攻”这样的数据,比如对方球队有个下底低平球快速横传门前 对方前锋差5cm 没碰到球 这种没有形成射门的机会 在xG数字里面体现不出来 但看球的球迷肯定会惊出冷汗
预期进球为每次射门分配一个介于0到1之间的值,反映射进的概率,例如xG0.5意味着1000次在这个情况下的射门有500次左右可能会射进。它是通过大量以往数据得出的模型,它会考虑射门的位置、射门时使用的身体部位、创造射门机会的传球类型和对手位置等。全场的xG是每次射门xG的和。
通常xG越高越好,它反应了球队创造出的得分机会,如果xG过高,远高于实际进球,也就意味着球队浪费了大量机会或运气不太好(但这也不代表xG高不好,而是实际进球数太低的问题)。
如同其他数据一样,xG也有它的局限性,不能完全反应场上谁更占优,比如一个队xG只有2,但其实有可能是早早就进了4个球开始摸鱼,对方xG可能有3,但是是很多低效的尝试(如禁区外远射,无脑往禁区砸等等)累积而来的。具体情况还是要通过实际的比赛画面来分析。
预期进球为每次射门分配一个介于0到1之间的值,反映射进的概率,例如xG0.5意味着1000次在这个情况下的射门有500次左右可能会射进。它是通过大量以往数据得出的模型,它会考虑射门的位置、射门时使用的身体部位、创造射门机会的传球类型和对手位置等。全场的xG是每次射门xG的和。
通常xG越高越好,它反应了球队创造出的得分机会,如果xG过高,远高于实际进球,也就意味着球队浪费了大量机会或运气不太好(但这也不代表xG高不好,而是实际进球数太低的问题)。
如同其他数据一样,xG也有它的局限性,不能完全反应场上谁更占优,比如一个队xG只有2,但其实有可能是早早就进了4个球开始摸鱼,对方xG可能有3,但是是很多低效的尝试(如禁区外远射,无脑往禁区砸等等)累积而来的。具体情况还是要通过实际的比赛画面来分析。
预期进球为每次射门分配一个介于0到1之间的值,反映射进的概率,例如xG0.5意味着1000次在这个情况下的射门有500次左右可能会射进。它是通过大量以往数据得出的模型,它会考虑射门的位置、射门时使用的身体部位、创造射门机会的传球类型和对手位置等。全场的xG是每次射门xG的和。通常xG越高越好,它反应了球队创造出的得分机会,如果xG过高,远高于实际进球,也就意味着球队浪费了大量机会或运气不太好(但这也不代表xG高不好,而是实际进球数太低的问题)。如同其他数据一样,xG也有它的局限性,不能完全反应场上谁更占优,比如一个队xG只有2,但其实有可能是早早就进了4个球开始摸鱼,对方xG可能有3,但是是很多低效的尝试(如禁区外远射,无脑往禁区砸等等)累积而来的。具体情况还是要通过实际的比赛画面来分析。
预期进球为每次射门分配一个介于0到1之间的值,反映射进的概率,例如xG0.5意味着1000次在这个情况下的射门有500次左右可能会射进。它是通过大量以往数据得出的模型,它会考虑射门的位置、射门时使用的身体部位、创造射门机会的传球类型和对手位置等。全场的xG是每次射门xG的和。
通常xG越高越好,它反应了球队创造出的得分机会,如果xG过高,远高于实际进球,也就意味着球队浪费了大量机会或运气不太好(但这也不代表xG高不好,而是实际进球数太低的问题)。
如同其他数据一样,xG也有它的局限性,不能完全反应场上谁更占优,比如一个队xG只有2,但其实有可能是早早就进了4个球开始摸鱼,对方xG可能有3,但是是很多低效的尝试(如禁区外远射,无脑往禁区砸等等)累积而来的。具体情况还是要通过实际的比赛画面来分析。
好专业,看不懂
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