XG는 음수일 수 있을까?

간단히 말해, 네, xG는 음수일 수 있습니다. 이것은 버그가 아니라 기능입니다. 슈팅 없이 양의 xG는 공격에 대한 순이익이며, 팀이 만들어낸 잠재적인 득점 위협입니다. 하지만 음의 xG는 완전히 다른 이야기입니다. 이것은 단순히 득점 기회의 부재가 아니라 득점 가능성을 적극적으로 감소시키는 것입니다. 예를 들어, 상대에게 가로채인 위험한 패스가 역습으로 이어진 경우 음의 xG가 됩니다. 시스템은 패스의 순간뿐만 아니라 잠재적인 결과도 평가합니다. 공을 잃은 상황이 위험할수록 음의 xG가 커집니다. 이것은 성공적인 행동뿐만 아니라 실패한 행동도 분석하고 팀 경기의 약점을 파악하는 데 도움이 되는 중요한 지표입니다. 예를 들어, 측면에서 지속적으로 높은 음의 xG는 포지셔닝 플레이의 문제 또는 압박 하에서 비효율적인 패스를 나타낼 수 있습니다. 간단히 말해, 음의 xG는 실수의 비용이며, 실점 확률로 표현됩니다.

중요한 점: xG는 확률 모델이며, 음수 값이 항상 재앙을 의미하는 것은 아닙니다. 맥락은 항상 중요합니다. 유리한 위치에서 한 번의 실수는 한 가지이고, 지속적인 실수는 완전히 다른 것입니다. 다른 지표와 함께 동적인 xG 분석은 훨씬 더 완벽한 경기 그림을 제공합니다.

xG가 1보다 클 수 있습니까?

물론입니다. xG는 1보다 클 수 있으며, 심지어 훨씬 더 클 수도 있습니다. xG(예상 득점) 자체는 단순히 숫자로 표현된 득점 확률입니다. 이는 0에서 무한대까지의 값을 가질 수 있습니다(물론 실제로는 제한된 범위의 값이 나타납니다).

절대적인 xG 값보다 맥락에서의 해석이 더 중요합니다. 팀의 xG와 실제 결과(득점 수)의 차이가 운 또는 불운을 나타낸다는 주장은 맞지만 불완전합니다.

몇 가지 시나리오를 고려해 보겠습니다.

• xG = 2, 득점 0골: 명백한 불운의 예입니다. 팀은 많은 양질의 기회를 만들었지만 운이 따르지 않았습니다. 이것은 낮은 결정력, 상대 골키퍼의 놀라운 활약, 또는 단순한 우연의 일치 때문일 수 있습니다.
• xG = 0.5, 득점 2골: 뛰어난 결정력과 아마도 운의 영향이 있을 것입니다. 팀은 만들어낸 기회의 질에 비해 더 많은 득점을 했습니다. 이것은 높은 결정력, 예상치 못한 득점 또는 단순한 행운의 연속 때문일 수 있습니다.
• xG = 1.5, 득점 1골: 여기서는 상황이 모호합니다. 예상 값과의 약간의 차이입니다. 이것은 약간의 불운의 결과이거나 평균적인 결정력의 결과일 수 있습니다.

xG와 실제 결과의 차이 분석은 다음과 같은 측면을 평가하는 데 유용합니다.

• 경기력: 높은 xG는 결과와 관계없이 양질의 공격적인 경기력을 나타냅니다. 낮은 xG는 공격에 문제가 있음을 알려줍니다.
• 기회 활용도: xG와 득점 수를 비교하면 공격의 마무리 단계의 효율성을 평가할 수 있습니다. 큰 차이는 마무리 훈련에 주의를 기울여야 함을 시사합니다.
• 운: xG는 결과를 정확하게 예측할 수 없지만, xG와 실제 결과 간의 상당한 차이는 높은 수준의 운 또는 불운을 나타낼 수 있습니다.

중요한 점: xG는 단지 통계적 도구이며, 경기의 모든 뉘앙스를 고려하지 않습니다. 이것은 경기의 질적인 분석을 대체하지 않지만 유용한 보완 도구가 될 수 있습니다.

실제 득점과 비교한 xG란 무엇입니까?

xG 또는 예상 득점은 단순한 통계가 아니라 축구 경기를 분석하기 위한 강력한 도구이며, 단순한 득점 수 계산을 훨씬 뛰어넘습니다. 득점 수에 대한 단순한 숫자와 달리 xG는 슈팅 위치, 각도, 골대까지의 거리, 사용한 신체 부위, 그리고 수비수와 골키퍼의 존재 여부를 포함한 여러 요소를 고려하여 득점 기회의 질을 평가합니다. 이를 통해 팀과 개별 선수의 경기 효율성에 대한 더 객관적인 그림을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 두 팀이 2골씩 득점했다고 가정해 보겠습니다. 하지만 한 팀은 매우 위협적인 기회를 많이 만들었고 xG가 3.5인 반면, 다른 팀은 xG가 1.0이라면, 결과는 동일하지만 첫 번째 팀이 훨씬 더 잘 경기했다는 것이 분명합니다. 실제 득점은 예측할 수 없는 것입니다. 운, 골키퍼의 실력, 그리고 우연한 반등에 많은 것이 달려 있습니다. xG는 팀이 만들어낸 기회의 질을 바탕으로 몇 골을 넣었어야 했는지를 보여줌으로써 더 객관적인 평가를 지향합니다.

따라서 xG는 득점 수보다 더 일관된 지표입니다. 이를 통해 팀이 득점 기회를 얼마나 효과적으로 활용하는지 알 수 있습니다. 높은 xG와 낮은 득점 수는 불운 또는 공격 마무리 단계의 문제를 나타낼 수 있습니다. 반대로, 낮은 xG와 높은 득점 수는 놀라운 결정력이나 아마도 우연한 득점의 비율이 높음을 나타낼 수 있습니다.

• xG의 장점:
• 공격 효율성에 대한 더 객관적인 평가
• 경기의 문제점 파악: 슈팅 정확도 부족, 공격 마무리 문제
• 경기 결과와 관계없이 팀과 선수 비교
• 단순한 득점 수를 기반으로 하는 것보다 더 정확하게 미래 결과를 예측

결론적으로, xG는 축구를 심층적으로 분석하기 위한 필수적인 도구입니다. 단순한 득점 수 계산으로는 알 수 없는 상황을 파악하고 팀과 개별 선수의 강점과 약점에 대한 더 완벽한 이해를 제공합니다.

프리미어 리그 경기에서 가장 낮은 xG는 무엇입니까?

xG 또는 예상 득점은 만들어진 기회의 질을 평가하려는 통계 지표입니다. 이론적으로 프리미어 리그 경기에서 가장 낮은 xG는 0입니다. 이는 모델에 따르면 팀이 득점으로 이어질 가능성이 있는 기회를 하나도 만들지 않았다는 것을 의미합니다. 물론 실제로는 절대적인 0은 매우 드뭅니다. 가장 절망적인 경기에서도 최소한의 득점 가능성이 있는 반쪽짜리 기회라도 있을 것입니다.

xG는 절대적인 진실이 아니라 과거 슈팅에 대한 방대한 데이터를 기반으로 한 확률적 평가라는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 이 모델은 슈팅 위치, 슈팅 유형, 경기 중 슈팅인지 페널티킥인지, 슈팅 각도, 수비수의 존재 여부 등 여러 요소를 고려합니다. 이 모델은 유사한 특성을 가진 수천 번의 슈팅에 대한 과거 정보를 사용하여 0에서 1까지의 척도로 득점 확률을 계산합니다. 예를 들어, 수비수 없이 가까운 거리에서의 정면 슈팅은 1에 가까운 높은 xG를 받고, 불리한 각도에서의 먼 거리 슈팅은 매우 낮은 xG를 받습니다.

xG에 대해 기억해야 할 중요한 점:

• xG는 경기 결과가 아니라 기회의 질을 보여줍니다. 팀은 낮은 xG를 가지고 있더라도 운 또는 개별 선수의 실력 덕분에 이길 수 있습니다.
• xG는 미래를 예측하기 위한 도구가 아니라 분석을 위한 도구입니다. 이는 공격과 수비의 효율성을 평가하는 데 도움이 되지만 특정 경기의 결과를 보장하지 않습니다.
• 다른 알고리즘과 데이터 세트를 사용하기 때문에 서로 다른 xG 모델은 약간 다른 결과를 제공할 수 있습니다.

제 경험상 한 팀의 xG가 0.5 미만으로 매우 낮았지만 여전히 득점한 경기가 있었습니다. 이것은 xG가 완전히 고려할 수 없는 운과 개별적인 실력의 요소를 강조합니다. 그러나 지속적으로 낮은 xG는 코치에게 심각한 신호이며, 공격적인 경기에서 문제가 있음을 나타내며 득점 기회 창출을 개선할 방법을 찾아야 합니다.

결론적으로, 0 자체는 거의 달성할 수 없지만, 상대의 xG를 최소화하려는 노력은 성공을 원하는 모든 팀의 중요한 목표 중 하나입니다.

크리스탈 팰리스와 맨체스터 시티 간의 xG는 어떠했습니까?

크리스탈 팰리스 대 맨체스터 시티. xG는 만들어진 기회의 질을 객관적으로 평가하는 지표이며, 오늘날 이 지표는 팀의 실력 차이를 크게 보여주었습니다.

크리스탈 팰리스 xG: 0.21. 이것은 매우 낮은 수치로, “이글스”가 시티의 골문 앞에서 거의 위협적인 기회를 만들지 못했다는 것을 의미합니다. 거의 모든 슈팅은 부정확하거나 골키퍼에게 쉽게 막혔습니다. 그들은 역습에 기대하며 매우 신중하게 경기했지만 효율성은 최소화되었습니다.

맨체스터 시티 xG: 2.47. “시티즌”의 높은 xG는 경기에서 그들의 완벽한 우세를 보여줍니다. 그들은 많은 득점 기회를 만들었지만 불행히도 모두 성공하지는 못했습니다. 이것은 시티가 경기를 지배하고, 공을 소유하고, 끊임없이 상대의 골문을 위협했음을 의미합니다.

xG의 차이(2.26)는 “맨체스터 시티”의 우세를 명확하게 보여줍니다. 이러한 차이는 “시티즌”의 완벽한 지배력과 “크리스탈 팰리스”의 부진한 경기력을 확인시켜줍니다.

흥미로운 점은, “크리스탈 팰리스”가 그렇게 낮은 xG에도 불구하고 득점할 수 있었다는 것입니다. 축구는 예측할 수 없는 경기이며, 때때로 우연이 결정적인 역할을 합니다. 하지만 전반적으로 xG는 경기의 힘의 균형을 잘 반영합니다.

간략하게:

• 시티가 완전히 지배했습니다.
• 크리스탈 팰리스는 거의 기회를 만들지 못했습니다.
• xG의 차이는 경기의 요약입니다.

누가 xG를 능가하는 선수입니까?

예상 득점(xG)을 능가하는 선수는 누구인가에 대한 질문은 항상 흥미롭습니다. 프리미어 리그 상위 10위에 대한 피상적인 관점은 익숙한 용의자들인 맨체스터 시티, 아스널, 리버풀, 그리고 놀랍게도 번리의 지배력을 보여줍니다. 그러나 숫자는 스스로 말하고 있으며, 일부 이름은 특히 두드러집니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

아스널의 에밀 스미스 로우는 자신의 xG를 상당히 능가하는 선수의 대표적인 예입니다. 예상 득점 3.6에 비해 8골을 득점한 것은 인상적인 효율성 지표입니다. 이것은 그의 높은 실력뿐만 아니라 타이밍 감각, 적절한 시간에 적절한 위치에 있는 능력, 그리고 어쩌면 약간의 행운을 나타내지만, 여전히 뛰어난 결과입니다. 그가 이를 어떻게 달성하는지 분석하는 것이 흥미로울 것입니다. 이것은 페널티 박스 내에서의 훌륭한 플레이, 정확한 슈팅, 또는 다른 선수들이 놓치는 기회를 활용하는 능력과 관련이 있을 수 있습니다.

다른 쪽 끝에는 번리의 맥스웰 코르넷이 있습니다. xG 2에 비해 6골을 넣은 것은 스미스 로우만큼 화려하지는 않지만 여전히 훌륭한 지표입니다. 이것은 코르넷이 클럽의 객관적인 어려움에도 불구하고 자신의 기회를 효과적으로 활용하고 있음을 확인시켜줍니다.

물론 리버풀의 모하메드 살라흐도 있습니다. 16골은 자체적으로 인상적인 수치입니다. 그의 xG를 알아야 그가 기대치를 얼마나 능가하는지 정확히 평가할 수 있습니다. 하지만 살라흐라는 이름 자체가 그의 뛰어난 기술과 xG가 훨씬 높았더라도 고득점을 기록할 수 있는 능력을 말해줍니다. 그는 리그 최고의 득점자 중 한 명이며, 평균을 능가하는 그의 능력은 그의 경기의 핵심적인 측면입니다.

결론적으로, 자신의 xG를 능가하는 선수에 대한 분석은 그들의 개인적인 기술뿐만 아니라 효율성 평가에 대한 종합적인 접근 방식의 중요성을 보여줍니다. xG는 유용한 도구이지만 축구 경기의 모든 뉘앙스를 완전히 반영할 수는 없습니다.

축구에서 누군가 1점을 획득한 적이 있습니까?

축구에 대해 알고 있는 모든 것을 잊어버리세요! 비디오 게임의 세계에서는 실제 생활에서는 상상할 수 없는 일도 가능합니다. 한 경기를 단 하나의 점수로 마무리하는 것을 상상해 보세요! 실제 미식 축구에서는 이론적으로 수비 측의 엄청난 행운의 일치로만 가능하며, 우리가 아는 한 결코 일어나지 않은 거의 불가능한 시나리오입니다. 하지만 우리의 가상 경기장에서는 다릅니다!

골 라인에서의 놀라운 세이브와 그 뒤를 잇는 일련의 공격 실수로 인해 공 소유권을 잃는 상황을 생각해 보세요. 결과적으로, 팀이 경기 전체에서 얻은 유일한 점수는 안전(safety)이 됩니다. 즉, 공격수가 자기 진영 엔드존에서 반칙을 범했을 때 수비 팀이 얻는 점수입니다.

창작자로서 우리는 게임에서 이 매우 드문 경우를 모델링할 수 있습니다. 이러한 결과가 가능할 뿐만 아니라 바람직하기도 한 수정된 규칙을 가진 특별한 게임 모드를 상상해 보세요! 예를 들어, 가장 강력한 공격으로부터 자기 엔드존을 방어하여 정확히 1점을 얻은 팀이 승자가 되는 “안전 챌린지(Safety Challenge)” 모드입니다. 우리는 이러한 독특한 결과에 대한 특별한 보상과 업적을 추가할 수 있습니다. 환상적이지 않습니까?

실제 축구 시뮬레이션에서도 프로그래머는 게임에 추가적인 현실감과 예측 불가능성을 더하기 위해 이 독특한 이벤트가 발생할 가능성을 약간 추가할 수 있습니다. 이것은 스트리머와 게이머에게 독특한 순간을 만들어내고 많은 논의를 불러일으키며 게임을 더욱 기억에 남게 만들 것입니다.

가장 높은 xG는 무엇입니까?

xG 또는 예상 득점은 경기에서 기회가 얼마나 좋았는지 이해하는 데 도움이 되는 멋진 도구입니다. xG의 최대 값은 1이며, 이는 득점 확률이 100%임을 의미합니다. 0은 득점이 거의 불가능했음을 의미합니다. 기억하세요. xG는 *확률*이지 보장이 아닙니다. 0.2 xG는 그러한 기회 10개 중 2개가 확실히 들어간다는 것을 의미하지 않습니다. 그것은 단지 *평균적으로* 그러한 기회 10개 중 2개가 득점된다는 것을 의미합니다. 통계는 교활한 것입니다. 한 경기에서는 xG 0.1의 모든 기회를 성공시킬 수 있고, 다른 경기에서는 xG 0.8의 기회를 5번 놓칠 수 있습니다. 저는 제 라이브 스트림에서 모든 것을 보았습니다! xG 0.05의 골을 허용하고 xG 0.9의 기회를 놓치기도 했습니다. xG는 미래를 예측하는 것이 아니라 팀이 득점에 얼마나 가까웠는지를 나타내는 기회의 질을 평가하는 도구임을 이해하는 것이 중요합니다.

따라서 팀이 높은 xG를 가진 많은 기회를 만들었지만 득점이 적다면 선수들을 즉시 비난해서는 안 됩니다. 오늘은 단지 그들의 날이 아닐 수도 있습니다. 그리고 팀이 xG가 예측한 것보다 더 많은 득점을 한다면, 이것은 높은 결정력과 공격수의 훌륭한 경기력을 의미합니다. 이 지표를 추적하고 분석하면 전략이 훨씬 더 효과적이 될 것입니다. 저는 제 라이브 스트림에서 경기의 문제점이 어디에 있는지, 그리고 어떻게 해결할 수 있는지를 이해하기 위해 항상 xG에 주목합니다. 그리고 높은 xG조차도 득점을 보장하지 않는다는 것을 기억하세요. 모든 게임에서처럼 운은 큰 역할을 합니다!

xG의 제한 사항은 무엇입니까?

젠장, 0.01 xG! 이것은 그냥 우주입니다, 친구들! 레스터는 골문 앞에서 기회가 완전히 없다는 것을 보여주었습니다. SPORTbible은 이것을 계산하기 시작한 이후로 EPL 역사상 가장 낮은 xG에 대한 정보를 포착했습니다. 이것은 아스널이 그냥 이긴다는 것을 의미하지는 않습니다. 몇 안 되는 기회조차도 활용하는 능력도 기술입니다. 하지만 어쨌든 0.01 xG는 레스터가 아무것도 만들지 못했다는 것을 나타내는 지표입니다. 기억하세요. xG는 예상 득점이며, 득점 기회의 질을 기반으로 득점 수를 예측하는 통계 모델입니다. 물론 완벽하지 않습니다. 예를 들어 골키퍼의 놀라운 세이브나 단순한 불운과 같이 고려되지 않는 요소가 많이 있습니다. 하지만 여전히 경기를 분석하기 위한 강력한 도구이며, 점수와 관계없이 누가 지배했는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 0.01 xG는 마치 경기 내내 수비만 하고 아무것도 하지 않은 것과 같습니다. 끔찍합니다!

그런데 흥미로운 점은 낮은 xG가 항상 나쁜 경기력을 의미하는 것은 아니라는 것입니다. 팀이 매우 엄격하게 경기를 하고 자신의 골문에 대한 모든 접근을 차단하여 기회를 거의 만들지 않지만 그만큼 실점도 적은 경우가 있습니다. 이 경우 결과를 볼 때 레스터는 바로 이 방법을 선택했지만 효과적이지 않았습니다. 반면 아스널은 0.01보다 높은 xG를 가지고 있었을 수 있으며, 이것이 그들이 승리할 수 있었던 이유입니다. 일반적으로 xG는 멋진 도구이지만 그 한계를 이해하고 절대적인 진실로 받아들여서는 안 됩니다. 어쨌든 0.01은 전설적입니다.

xG가 얼마나 자주 정확합니까?

xG의 정확성에 대한 질문은 초보자들 사이에서 가장 인기 있는 질문 중 하나이며, 그 답은 생각만큼 간단하지 않습니다. 주장되는 95%의 정확성은 분명 인상적이지만… 더 깊이 파헤쳐 봅시다! 이 수치는 종종 많은 경기에 대한 평균을 나타내며, 매우 신중하게 해석해야 합니다. 사실 xG는 득점의 보장된 발생이 아니라 득점할 확률을 보여줍니다. 모델이 한 팀에 대해 xG = 2를 예측한다고 가정해 보겠습니다. 이것은 그들이 반드시 2골을 득점한다는 것을 의미하지 않습니다. 이것은 (슈팅 위치, 슈팅 유형, 선수의 위치 등) 여러 요소를 기반으로 2골을 득점할 확률이 0이나 1보다 높다는 것을 의미합니다.

핵심 단어는 확률입니다. 개별 경기에서 xG 예측과의 차이는 상당할 수 있습니다. 모델은 아웃사이더에 대해 xG = 1.5를 보여줄 수 있고, 그들은 예상치 못하게 3골을 득점할 수 있습니다. 또는 반대로, xG = 2.5인 강팀은 득점하지 못할 수도 있습니다. 이것은 정상입니다! xG는 통계적 도구이며, 많은 데이터 샘플에서 더 잘 작동합니다. 분석되는 경기가 많을수록 전체 그림이 더 정확해집니다.

데이터의 맥락도 중요합니다. 한 리그의 데이터를 기반으로 훈련된 모델은 다른 리그에 적용할 때 잘 작동하지 않을 수 있습니다. 경기 스타일, 선수의 수준, 심판의 판정의 차이 – 이 모든 것이 결과에 영향을 미칩니다. 따라서 xG를 절대적인 진실로 받아들여서는 안 됩니다. 이것은 분석을 위한 강력한 도구이지만 그 한계를 이해하고 사용해야 합니다. 이상적으로는 xG를 다른 지표와 자신의 분석과 결합하여 경기의 전체 그림을 얻어야 합니다. 그리고 기억하세요. 축구는 통계일 뿐만 아니라 xG가 항상 예측할 수 없는 예상치 못한 전개이기도 합니다!

축구에서 xG를 고안한 사람은 누구입니까?

xG는 어떤 단일 발명품이라는 오해가 널리 퍼져 있습니다. 사실 xG 또는 예상 득점은 축구에서 통계적 모델링의 발전의 결과입니다. Opta의 샘 그린이 2012년에 이 지표를 광범위한 대중에게 제공하여 xG를 대중화하고 널리 보급했지만, 득점 확률 모델링의 기초는 훨씬 이전부터 마련되었습니다. 많은 전문가들이 슈팅 위치, 슈팅 유형, 각도, 선수의 위치 등과 같은 다양한 요소를 기반으로 득점 확률을 예측하는 알고리즘을 만드는 데 노력했습니다. 그린은 마지막 작업을 맡았습니다. 그는 이러한 데이터를 수집하고 체계화하여 접근 가능하고 이해하기 쉬운 시스템을 만들었습니다. xG는 절대적인 진실이 아니라 확률 모델이며, 그 정확성은 교육에 사용된 데이터의 질과 양에 따라 달라진다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 서로 다른 xG 모델은 약간 다른 결과를 제공할 수 있습니다. 다양한 xG 모델이 있으며, 각 모델마다 고유한 특징이 있고 다양한 요소를 고려합니다. 따라서 출처와 계산 방법을 고려하여 모든 xG 통계를 비판적으로 평가하십시오. 결론적으로, 하나의 xG 발명가에 대해 이야기하는 것은 정확하지 않습니다. 이것은 많은 분석가들의 공동 작업의 결과이며, 그린의 공로는 주로 광범위한 도입과 대중화에 있습니다.

기억하세요. xG는 분석을 위한 강력한 도구이지만 만병통치약은 아닙니다. 이는 공격의 질과 팀의 효율성을 평가하는 데 도움이 되지만, 개인적인 실수, 운, 또는 팀의 사기와 같이 정량화할 수 없는 요소와 같은 경기의 모든 뉘앙스를 고려하지 않습니다. xG를 단일 평가 기준이 아닌 종합적인 분석의 일부로 사용하십시오.

북메이커들이 xG를 사용하는가?

xG(예상 득점)는 득점 기회의 질과 양을 바탕으로 득점 확률을 보여주는 지표입니다. 단순히 팀이 몇 골을 넣었는지 보여주는 것이 아니라, 슈팅, 위치, 각도 및 기타 요소에 대한 객관적인 데이터를 바탕으로 몇 골을 넣어야 했는지 평가합니다.

북메이커들은 어떻게 이를 사용하는가? 북메이커들은 xG를 다음과 같이 적극적으로 활용합니다.

• 팀의 실질적인 강점 평가: xG는 골키퍼의 실수나 불운과 같은 우연한 요인과 상관없이 경기의 실제 양상을 보여줍니다. 많은 양질의 득점 기회를 만들었지만 득점이 적은 팀은 xG로 볼 때 결과보다 더 강해 보일 수 있습니다. 북메이커는 배당률을 설정할 때 이를 고려합니다.

• 결과 예측: xG는 승리 또는 무승부의 확률을 예측하는 데 도움이 됩니다. 한 팀의 xG가 상대팀보다 상당히 높다면 북메이커는 그 팀의 승리에 대한 배당률을 낮출 가능성이 높습니다.

• 과소평가된 팀 발견: 높은 xG와 낮은 득점을 기록한 팀은 북메이커에 의해 과소평가될 수 있으며, 이는 유리한 베팅 기회를 만들어냅니다.

• 선수 효율성 분석: xG는 축구 선수의 개별 기여도를 평가하는 데 사용되며, 이는 ‘개인 총합’이나 특정 선수의 ‘골/무골’과 같은 다양한 시장에 대한 배당률에도 영향을 미칩니다.

베팅에 xG를 어떻게 활용하는가? xG에만 의존해서는 안 됩니다. 이것은 단지 하나의 도구일 뿐입니다. 부상, 선수 구성, 동기 부여, 경기 전략 등 다른 요소들도 고려해야 합니다. 하지만 xG 분석은 예측을 크게 개선하고 경기 결과에 따른 오류를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론적으로: 북메이커는 xG 및 기타 데이터를 포함하는 정교한 알고리즘을 사용합니다. xG를 이해하면 팀의 승산을 더 객관적으로 평가하고 베팅을 할 때 신중한 결정을 내릴 수 있는 이점이 있습니다.

블록된 슈팅은 xG에 포함되는가?

간단히 말해, 아닙니다. xG는 골대 안으로 향한 슈팅만 고려합니다. 블록된 슈팅은 순전히 운에 맡기는 것이며, 예상 득점 측면에서 객관적으로 평가하기 어렵습니다. xG 시스템은 공이 목표에 도달한 후 득점 확률을 기반으로 작동합니다. 블록된 슈팅은 중단된 공격이며, 득점 확률 평가 단계에도 도달하지 못한 기회입니다. 따라서 xGOT(xG on target)가 xG보다 꾸준히 높다면, 득점 기회의 질에 비해 골대 안으로 더 자주 공을 차 넣는다는 것을 의미합니다. 당신은 실제 득점 기회보다 더 자주 슈팅을 시도하고 있다는 뜻입니다. 이것은 장점(평균적인 기회의 훌륭한 마무리)이 될 수도 있고 단점(실제로 골문에 위협이 되지 않는 쓸모없는 슈팅이 너무 많음)이 될 수도 있습니다. xG와 xGOT 분석은 전체 그림의 일부일 뿐입니다. 선수의 효율성을 완전히 이해하려면 다른 많은 측정 데이터를 살펴봐야 합니다.

예를 들어, 키패스 수, 공중볼 승률, 태클 수 등이 있습니다. 종합적인 분석만이 팀에 대한 당신의 기여도를 완전히 파악할 수 있습니다. xG에만 매달리지 마십시오. 중요하지만 유일한 지표는 아닙니다. 가장 중요한 것은 승리입니다.

xG란 무엇인가? | 숫자로

xG 또는 예상 득점은 훌륭한 도구이지만, 왜 완벽하지 않은지 알아보겠습니다. 가장 큰 단점은 불완전한 그림입니다. xG 모델은 제한된 데이터 세트로 작동합니다. 그들은 경기 전체를 보지 못합니다! 그들은 슈팅 순간에 필드의 22명의 선수가 정확히 어디에 있었는지 알지 못합니다. 이것은 엄청난 단점입니다.

상상해 보세요. 포워드가 골문을 향해 슈팅합니다. xG는 슈팅 위치, 각도, 공의 속도를 기반으로 득점 확률을 계산할 수 있습니다. 하지만 xG는 예를 들어, 수비수가 그의 목에 거의 숨을 쉴 정도로 강한 압박을 가하고 있었는지, 또는 반대로 수비수들이 5미터나 떨어져서 서 있었는지 등을 알 수 없습니다.

따라서 xG는 분석에 훌륭한 도구이지만, 회의적인 시각으로 받아들여야 합니다. 전체 그림을 보여주지만 모든 세부 사항은 보여주지 않습니다. xG 숫자는 확률이며 보장된 득점이 아닙니다. 그렇기 때문에 상황에 따른 요소가 중요합니다.

• 수비의 압박: xG는 항상 슈팅에 대한 수비수의 영향을 적절히 고려할 수 있는 것은 아닙니다.
• 슈팅의 질: 힘, 정확성, 궤적 – xG는 이 모든 것을 부분적으로 고려하지만 완벽하지는 않습니다.
• 골키퍼의 수준: xG는 슈팅을 막아야 하는 골키퍼의 실력이 얼마나 좋은지 알 수 없습니다.

결론적으로, xG는 유용한 도구이지만 만병통치약이 아닙니다. 잠재적인 공격 위험에 대한 일반적인 평가를 제공하지만 전체 그림은 아닙니다. 더욱 완전한 분석을 위해 다른 요소들을 고려하는 것을 잊지 마십시오.

xG에 대한 비판은 무엇인가?

xG? 완전 쓸모없는 소리입니다. 마치 어떤 RPG에서 캐릭터의 빌드에 관계없이 모든 특성이 동일하게 효과적이라고 생각하는 것과 같습니다. 하지만 현실에서는 25미터 거리에서의 호날두의 슈팅과 페널티 박스 바깥에서의 어떤 수비수의 슈팅은 완전히 다릅니다. xG는 자신의 데이터베이스에 평균적인, 아무런 특징도 없는 선수를 가지고 있기 때문에 이것들을 동일하게 위험한 것으로 간주합니다. 하지만 현실에서는? 케인이 페널티 박스 안에서 왼발로 슈팅하는 것과 오른발로 슈팅하는 것은 xG가 다릅니다. 차이를 느끼시겠습니까? 시스템은 개인적인 기술을 고려하지 않으며, 이것은 모든 것의 기본입니다. 마법, 이해하겠습니까? 진정한 선수는 이것을 느낄 수 있습니다.

또 다른 문제는 상황이 무시된다는 것입니다. 0:0인 상황에서 90분에 하는 슈팅과 4:0인 상황에서 10분에 하는 슈팅은 중요성이 다릅니다. xG는 이것을 무시하고 모든 것을 동일한 척도로 계산합니다. 하지만 제가 말씀드리는 것은 압박, 피로, 팀의 심리 – 이 모든 것이 영향을 미친다는 것입니다. xG는 이것을 보지 못합니다. 그것은 단순한 수학이고, 축구는 예술입니다. 당신의 보잘것없는 알고리즘에 복종하지 않는 예술입니다.

간단히 말해서, xG는 일반적인 이해를 위한 유용한 도구이며 기본 지표입니다. 그것을 최종적인 진실이라고 생각하는 것은 우스꽝스럽습니다. 마치 스탯만에 의존하고 보스의 공격과 타이밍을 무시하며 Dark Souls를 플레이하는 것과 같습니다. 결과는 예측 가능합니다 – 실패입니다. 따라서 xG는 초보자를 위한 좋은 도구이며, 진정한 전문가는 그것을 보조 정보로만 사용합니다.

예상 득점의 문제점은 무엇인가?

자, 여러분, 예상 득점인 이 xG에 대해 알아봅시다. 자주 듣는 질문입니다 – xG가 더 높은데 왜 졌을까요? 그리고 이것은 매우 흔한 실수입니다. 가장 큰 문제는 xG의 잘못된 적용입니다. 사람들은 종종 경기의 xG를 보고 다음과 같은 결론을 내립니다. “그들의 xG가 더 높으므로 이겨야 했습니다!”. 하지만 그렇지 않습니다!

xG는 확률 모델입니다. 그것은 팀이 한 시즌 동안 동일한 기회를 가졌다면 *평균적으로* 몇 골을 넣었을지 보여줍니다. 하나의 특정한 사건, 하나의 경기는 단지 하나의 스냅샷일 뿐입니다. 우연, 골키퍼의 놀라운 선방, 골대 맞는 슈팅 – 이 모든 것을 xG는 직접적으로 고려하지 않습니다. 팀에게 많은 기회가 있었을 수도 있지만 마무리가 좋지 않았거나 상대팀 골키퍼가 엄청난 활약을 펼쳤을 수 있습니다. 반대로, 팀은 최소한의 양질의 기회로 두 골을 넣었을 수도 있습니다 – 좋은 날, 운, xG는 여기서 완전히 다를 것입니다.

따라서 xG는 큰 표본 – 시즌, 여러 시즌 –으로 보아야 합니다. 그러면 훨씬 더 객관적인 그림이 나타날 것입니다. 개별 경기는 너무 적은 데이터이기 때문에 멀리 나아가는 결론을 내릴 수 없습니다. 한 경기에서 두 팀의 xG를 단순히 비교하는 대신, 한 시즌 동안의 xG를 분석하고, xG와 실제 득점의 차이를 살펴보고(그리고 그것이 순위에 어떤 영향을 미치는지), 그리고 축구는 숫자뿐만 아니라 감정과 우연의 요소도 있다는 것을 잊지 마십시오.

요약하자면, xG는 유용한 도구이지만 사용 방법을 알아야 합니다. 그것을 절대적인 진실로 받아들이지 말고 분석의 한 요소로 생각하십시오.

축구에서 xG는 얼마나 정확한가?

xG의 정확성은 복잡한 문제이며, 그것이 절대적으로 정확하다는 주장은 매우 잘못된 것입니다. xG는 슈팅 위치, 슈팅 유형, 각도 위치, 그리고 수비수의 유무를 포함한 여러 요소를 기반으로 득점 확률을 예측하는 단지 통계 모델일 뿐입니다. 페널티킥(xG ≈ 0.76)과 장거리 슈팅(xG ≈ 0.01)의 예는 득점 확률의 차이만을 보여줄 뿐 모델 자체의 정확성에 대해서는 말해주지 않습니다.

페널티킥의 xG가 0.76이라는 주장은 평균값입니다. 실제 확률은 모델이 완전히 고려하지 못할 수 있는 많은 요소에 따라 달라집니다. 예를 들어, 키커의 실력, 선수의 심리적 상태, 날씨 조건 등입니다. 마찬가지로, 장거리 슈팅은 평균 xG가 낮더라도 특정 상황에서 높은 정확도로 성공할 수 있습니다. xG 모델은 평균값을 고려하지만 각 경기의 개별적인 특성을 예측할 수는 없습니다.

중요한 것은: xG는 특정 경기의 결과를 예측하지 않습니다. 그것은 단지 예상 득점의 확률적 평가만을 제공합니다. 절대적인 진실로 받아들이지 않고 xG를 신중하게 사용해야 합니다. 이것은 분석에 유용한 도구이지만 만병통치약이 아닙니다. 전체 그림을 위해서는 다른 지표와 질적인 경기 분석과 함께 xG를 고려해야 합니다.

xG의 주요 단점:

• 모든 요소를 고려하지 않음: 슈팅 전 패스의 질, 선수들의 실력, 전술적 결정, 심판의 실수.

• 데이터의 질에 의존: 부정확한 데이터 입력은 잘못된 결과를 초래합니다.

• 다양한 xG 모델: 서로 다른 알고리즘을 사용하여 서로 다른 결과를 제공하는 다양한 xG 모델이 있습니다.

결론적으로, xG는 강력한 도구이지만, 그 한계와 절대적인 정확성이 아닌 것을 이해하고 비판적으로 사용해야 합니다.

지금까지 기록된 가장 낮은 xG의 골은 무엇인가?

xG 측면에서 가장 놀라운 골에 대한 기록은 말하자면 완벽한 ACE입니다! 2015년 5월 23일, 그라나다와 아틀레티코 마드리드의 경기에서 놀라운 결과가 기록되었습니다. 0.08 xG 대 0.07 xG. 최종 스코어는 0:0으로, 이러한 숫자를 고려할 때 사실 논리적입니다. 상상해 보세요. 경기 내내 단 5번의 슈팅만 있었고 그중 단 한 번만 골대 안으로 향했습니다! 이것은 프로 e스포츠 경기장에서 1대5로 이기는 것과 거의 같은 확률로 득점할 확률이 최소였던 진정한 저조한 클러치 순간입니다. 사실상 이 골은 영원히 축구 역사에 궁극의 언더독 승리로 기록될 xG 시스템의 게임 승리 버그입니다. 이러한 사건의 확률은 아마 좋아하는 게임에서 전설적인 스킨이 나올 확률, 즉 절대적인 백만 분의 일 확률과 비슷할 것입니다.

xG는 좋은 예측 지표인가?

xG가 얼마나 좋은 예측 지표인가 하는 질문은 축구 분석에서 가장 자주 나오는 질문 중 하나입니다. 그리고 대답은, 유감스럽게도, 바랐던 것만큼 간단하지 않습니다. IJtsma의 선례는 여전히 유효합니다. xG는 여전히 시즌의 어떤 시점에서도 미래 결과를 예측하는 최고의 지표입니다. 이는 수많은 연구를 통해 입증되었으며, 실제로도 그 효과가 입증되었습니다.

하지만 종종 간과되는 몇 가지 중요한 점을 추가해야 합니다. 많은 사람들은 슈팅 기반 모델(shot-based models)이 결과 기반 모델(outcome-based models)보다 자동적으로 더 낫다고 생각합니다. 항상 그런 것은 아닙니다.

특히 2015년 이후의 최신 데이터는 이러한 접근 방식의 차이가 이전에 생각했던 것만큼 크지 않다는 것을 보여줍니다. 즉, 단순히 골이나 점수를 세는 것이 특히 많은 데이터 표본에서 복잡한 xG 모델만큼 거의 효과적일 수 있습니다.

• 왜 그럴까요? 데이터의 오류, 우연, 개별 경기의 예측 불가능성 – 이 모든 것이 예측의 정확성에 영향을 미칩니다. 최고의 xG 모델조차도 경기 결과에 영향을 미치는 모든 요소를 고려할 수 없습니다.
• 이것은 당신에게 무엇을 의미할까요? 유일한 진실의 원천으로 xG에만 의존해서는 안 됩니다. 다른 지표와 자신의 전문적인 판단과 함께 분석 도구로 사용하십시오.

결론적으로, xG는 강력한 도구이지만 만병통치약이 아닙니다. 그 효율성은 상황과 사용 방법에 따라 달라집니다. 모델의 한계를 잊지 말고 항상 데이터를 비판적으로 분석하십시오.

• 원본 데이터의 질에 주의하십시오.
• xG를 다른 지표와 비교하십시오.
• 경기의 상황을 고려하십시오.

축구에서 가장 드문 골은 무엇인가?

축구에서 가장 드문 골에 대한 질문은 일반적인 이해의 범위를 벗어난 것을 의미합니다. 골은 정의상 득점된 공을 의미합니다. 이러한 맥락에서 가장 드문 사건은 역설적으로 골이 없는 것, 즉 0:0 무승부입니다. 모든 시간 동안 73개의 이러한 결과가 있었다는 주장은 매우 의심스럽고 출처를 확인해야 하지만, 절대적으로 0점의 결과는 다른 어떤 점수보다 훨씬 드물게 발생합니다.

NFL에서 73점을 언급한 것이 축구와 전혀 관련이 없다는 것이 재미있습니다. 이것은 다른 종류의 스포츠입니다. 이러한 부정확성은 실제로 드문 사건을 찾는 것이 얼마나 어려운지를 강조합니다. ‘가장 드문 골’을 찾는 것은 여러 가지를 의미할 수 있습니다. 엄청난 거리에서 득점한 골, 엄청난 패스 시리즈 후 득점한 골, 승리로 이어진 자책골, 추가 시간에 득점하여 큰 토너먼트의 승부를 결정지은 골 등입니다.

결론적으로, 가장 드문 골에 대한 명확한 답은 없습니다. 통계적으로 더 드문 사건은 0점 무승부이지만, 이 경우 ‘희귀성’의 정의는 매우 주관적입니다. 가장 특이하거나 놀라운 골, 즉 시청자와 축구 역사에 단순히 득점된 골보다 훨씬 오랫동안 기억되는 골에 대해 이야기하는 것이 더 정확할 것입니다.

xG가 낮을수록 좋을까요?

간단히 말해서, 친구들, xG에 대한 질문입니다. 낮을수록 좋다는 것은 완전한 헛소리입니다. xG는 예상 득점이며, 1은 한 번의 슈팅에 있을 수 있는 최대치, 최고치입니다. 즉, 득점 확률이 100%라는 것입니다. 논리는 간단합니다. xG가 높을수록 공이 골망에 들어갈 가능성이 높아집니다.

하지만 여기에는 미묘한 차이가 있습니다! xG는 보장이 아니고 단지 확률일 뿐입니다. xG 0.8의 슈팅이 빗나가고 xG 0.2의 슈팅이 들어갈 수도 있습니다. 우연이라는 것은 아무도 없앨 수 없습니다. xG는 슈팅 위치, 각도, 슈팅 유형, 압박, 골키퍼의 위치 등 많은 요소를 고려하는 통계 모델입니다.

따라서 xG 하나의 지표에 매달릴 필요가 없습니다. 전체 그림을 보십시오. 팀이 몇 개의 기회를 만들었는지, 경기당 평균 xG는 얼마인지, 선수들이 자신의 기회를 얼마나 잘 활용하는지 등을 살펴보십시오. xG는 분석을 위한 도구이지 최종 진실이 아닙니다. 도타의 승률과 마찬가지입니다. 높은 승률이 매 경기 승리를 보장하지는 않습니다.

요약하자면, 높은 xG는 좋고, 낮은 xG는 항상 나쁜 것은 아닙니다. 중요한 것은 상황을 이해하는 것입니다!

메시는 xG를 능가하는가?

메시가 xG를 능가하는지에 대한 질문은 자주 제기됩니다. 간단한 답은 네, 대부분 상당히 능가합니다. 특히 호날두와 비교했을 때 메시의 xG 분석(하지만 여기서 직접 비교는 없다는 점이 중요합니다)은 모델이 예측하는 것보다 더 많은 골을 넣는 경향을 꾸준히 보여줍니다.

2014/15 시즌부터 라리가에서 33.7골이라는 수치는 단순한 숫자가 아닙니다. 이것은 통계적 확률을 넘어서는 놀라운 효율성을 보여주는 지표입니다. 이것은 다른 선수들이 자주 놓치는 기회를 활용하는 높은 수준의 기술, 직관, 능력을 말해줍니다.

xG는 단지 확률 모델이라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 득점에 영향을 미치는 많은 요소를 고려하지 않습니다.

• 패스의 질: 메시는 종종 처리하기 어려운 패스를 받지만 그는 능숙하게 처리하여 무에서 득점 기회를 창출합니다.
• 개인 기술: 그의 드리블, 수비수를 제치는 능력, 슈팅 기술 – 이 모든 것은 xG에서 정량적으로 평가하기 어렵지만 득점에 매우 중요한 요소입니다.
• 팀에 미치는 영향: 메시는 수비의 주의를 끌면서 동료들을 위한 공간을 만듭니다. 이것은 그 자신뿐만 아니라 팀 전체의 득점 증가에도 간접적으로 영향을 미치지만 xG는 고려하지 않습니다.
• 운의 요소: 예상치 못한 요소도 잊지 마십시오. 최고의 선수조차도 때때로 놀라운 행운으로 득점합니다.

결론적으로, xG는 분석에 유용한 도구이지만 메시라는 현상을 완전히 반영할 수는 없습니다. xG에 대한 그의 꾸준한 우위는 순수한 통계를 넘어서는 그의 탁월한 재능과 기술을 보여주는 것입니다.

가장 낮은 수준의 프로 축구 리그는 무엇인가?

가장 낮은 수준의 프로 축구 리그는 물론 내셔널 리그(디비전)입니다. 하지만 여기서 중요한 것은 – 모든 것이 국가에 따라 다르다는 것입니다. 예를 들어 미국에서는 실제로 내셔널 풋볼 리그(NFL)의 디비전 중 하나일 것입니다. 하지만 다른 국가에서는 시스템이 완전히 다를 수 있습니다. 많은 국가들이 다단계 리그 시스템을 가지고 있으며, 내셔널 리그는 가장 낮은 수준이 아니라 2위 또는 3위를 차지할 수도 있습니다. 일부 국가에는 프로 리그보다 낮은 준프로 리그가 있어 더욱 복잡한 상황을 만들어냅니다. 따라서 가장 낮은 수준의 프로 리그에 대해 이야기할 때는 혼란을 피하기 위해 항상 특정 국가를 지정해야 합니다. 축구 리그에 대해 논의할 때 이것을 명심하십시오. 여기서 상황은 매우 중요합니다!

0:0으로 끝난 축구 경기가 있었는가?

미식축구에서 0:0 무승부가 불가능하다는 신화

미식축구(NFL)에서는 0:0으로 끝나는 경기가 불가능하다고 잘못 생각하는 경우가 많습니다. 이것은 사실이 아닙니다. 이러한 경기는 매우 드물지만 실제로 있었습니다.

역사적 자료:

• 확인된 사례: 공식 기록에 따르면 프로 미식축구 역사상 0:0으로 끝난 경기가 73경기 기록되었습니다.
• 마지막 사례: 마지막 0점 무승부 경기는 75년 전에 있었습니다. 이것은 시간이 지남에 따라 전술, 전략, 경기 수준이 크게 변화했음을 나타냅니다.
• 슈퍼볼 시대: 슈퍼볼 시대(슈퍼볼 설립 이후)에는 이러한 점수의 경기가 한 번도 없었습니다. 이것은 더욱 결과가 많은 축구 경향을 확인시켜 줍니다.

왜 이러한 경기가 그렇게 드문가요?

• 공격 전략의 발전: 현대 미식축구는 강력한 공격과 고효율적인 계획에 중점을 둡니다. 팀들은 끊임없이 득점할 방법을 찾고 있습니다.
• 선수들의 훈련 개선: 선수들은 이제 더욱 운동 능력이 뛰어나고 훈련을 받았으며 전문적이어서 경기 결과가 더 많아졌습니다.
• 규칙 변경: 일부 규칙 변경은 득점 수 증가에 간접적으로 영향을 미쳤을 수 있습니다.
• 심리적 요소: 경기가 부진하더라도 팀들은 최소한 필드 골(3점)을 노리기 때문에 0점 무승부는 거의 불가능합니다.

결론:

매우 드문 경우이지만 NFL 역사상 0:0으로 끝난 경기가 있었습니다. 그러나 현대 축구는 이러한 결과를 거의 불가능하게 만듭니다.