Comme vous pouvez le voir, Columbus a tiré moins fréquemment lorsqu’il était en tête. C’est une tendance assez typique.
En utilisant la régression logistique, nous pouvons évaluer l’effet des tirs et de la qualité des tirs sur les chances d’une équipe en tête de concéder le prochain but. Le modèle que j’ai construit, comme celui de Garry, décompose un match en une séquence d’états de jeu. Le jeu commence à 0-0, et chaque fois qu’un but est marqué, un nouveau segment d’état de jeu commence. Mon modèle prend en entrée le nombre de tirs de l’équipe en tête et la qualité moyenne de ces tirs (en utilisant le modèle de buts attendus du site) pendant un segment. Il sort ensuite la probabilité que cette équipe concède le prochain but.
En général, les équipes qui tirent plus sont moins susceptibles de concéder le prochain but dans un match. Les équipes qui prennent de meilleurs tirs sont également moins susceptibles de concéder le prochain but. Si nous n’incluons que les situations où une équipe est en avance d’un but, les mêmes résultats se maintiennent. Cependant, si nous ne regardons que les plages horaires vers la fin des matchs et lorsque les équipes sont en avance d’un but – des situations où garer le bus serait approprié – les choses changent.
Pour examiner le problème de cette façon, j’ai construit des modèles séparés en utilisant des données filtrées par le moment où chaque segment commence. J’ai filtré les données de cette façon puisque j’espère répondre à la question de savoir quand une équipe devrait commencer à entrer dans une coquille défensive. Je pense que l’utilisation de l’heure de début du segment est un bon indicateur, même s’il n’est pas parfait. Par exemple, pour voir si garer le bus est une bonne tactique face à un but après 70 minutes, le modèle est construit en utilisant les données des segments de jeu qui commencent sur ou après la marque des 70 minutes. Notez que, comme point d’intérêt, j’ai également inclus si l’équipe en tête est à domicile ou à l’extérieur comme une variable dans le modèle.
Le graphique ci-dessous montre la marque de minutes par laquelle j’ai filtré, et si chacune des trois variables pour l’équipe en tête – tirs, qualité des tirs, et lieu (domicile ou extérieur) – a un effet statistiquement significatif sur le fait que cette équipe concède un but.