American Soccer Analysis

După cum puteți vedea, Columbus a tras mai rar atunci când a fost în avantaj. Aceasta este o tendință destul de tipică.

Utilizând regresia logistică, putem evalua efectul aruncărilor și al calității aruncărilor asupra șanselor unei echipe aflate la conducere de a primi următorul gol. Modelul pe care l-am construit, ca și cel al lui Garry, descompune un meci într-o secvență de stări de joc. Jocul începe la 0-0 și, de fiecare dată când se înscrie un gol, începe un nou segment de stare a jocului. Modelul meu ia ca date de intrare numărul de aruncări pe care le face echipa care conduce și calitatea medie a acestor aruncări (folosind modelul de goluri așteptate al site-ului) în timpul unui segment. Apoi emite probabilitatea ca acea echipă să primească următorul gol.

În general, echipele care trag mai mult au mai puține șanse să primească următorul gol într-un meci. Echipele care trag mai bine sunt, de asemenea, mai puțin susceptibile să primească următorul gol. Dacă includem doar situațiile în care o echipă este condusă cu un gol, aceleași rezultate se mențin. Cu toate acestea, dacă ne uităm doar la intervalele de timp dinspre finalul meciurilor și atunci când echipele sunt conduse cu un singur gol – situații în care ar fi oportună parcarea autobuzului – lucrurile se schimbă.

Pentru a examina problema în acest mod, am construit modele separate folosind date filtrate în funcție de momentul în care începe fiecare segment. Am filtrat datele în acest mod deoarece sper să răspund la întrebarea când o echipă ar trebui să înceapă să intre în defensivă. Folosirea orei de începere a segmentului, cred că este o aproximare bună, deși nu perfectă, pentru acest lucru. De exemplu, atunci, pentru a vedea dacă parcarea autobuzului este o tactică bună până la un gol după 70 de minute, modelul este construit folosind datele din segmentele de joc care încep la sau după marcajul de 70 de minute. Rețineți că, ca un punct de interes, am inclus, de asemenea, dacă echipa conducătoare este acasă sau în deplasare ca o variabilă în model.

Graficul de mai jos arată marcajul de minute după care am filtrat și dacă fiecare dintre cele trei variabile pentru echipa conducătoare – șuturi, calitatea șuturilor și locul de desfășurare (acasă sau în deplasare) – are un efect semnificativ din punct de vedere statistic asupra faptului dacă echipa respectivă primește sau nu un gol.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.