3 мин.

Продвинутая статистика. Альтернатива для xG

В этом блоге вы будете часто встречать такие показатели, как Качество атаки (КА), Качество обороны (КО), Сумма атаки и обороны (КАО) или же % в створ и % разрушения. Попробую ввести в курс дела тех, кто не следил за плей-офф КХЛ в моём телеграм-канале Правильные выводы (DumpAndChase).

Подозреваю, что у многих, как только речь заходит о продвинутой хоккейной статистике, в голове всплывает слово Corsi. Действительно, с этого показателя часто начинается знакомство с темой. Пересказывать историю его появления не буду, просто напомню что под корси имеются ввиду все броски команды: в створ, мимо ворот и заблокированные соперником.

Также существует близкий к нему показатель Fenwick. Это все броски, которые соперник не заблокировал (броски в створ и мимо ворот).

В 2017 году в одном прекрасном российском городе был придуман ещё один показатель. Изначальное название - Shots Through (броски через/сквозь оборону). Если по-простому, то это соотношение бросков в створ ворот ко всем бросковым попыткам. Если команда нанесла за период 20 бросков, а в створ попало 10, значит показатель будет 0.5 или 50%.

Дальше выяснилось интересное. Эти самые 50% оказались своеобразным рубиконом. Если команда довела до створа ворот больше половины своих бросков, значит она либо забила, либо имела хорошую возможность это сделать. Если меньше половины, то наоборот (необходимо сделать уточнение, что пока ведем речь исключительно о КХЛ, т.к. для других турниров могут работать другие пропорции).

Для показателя Shots Through были придуманы другие названия: % в створ и Качество Атаки (КА).

А что, если мы хотим оценить оборону? Тогда мы «переворачиваем» качество атаки и получаем показатель Качество обороны нашего соперника (КО или % разрушения). Если 60% наших бросков дошло до створа, значит качество обороны или % разрушения у соперника составил 40%. Если наша атака 45%, значит оборона соперника 55% и т.д.

Соответственно, если команда позволила сопернику довести до своих ворот меньше половины бросков за период, то скорее всего она не пропустила.

По ходу плей-офф мы ввели еще один показатель. Сумму атаки и обороны. Думаю, вы поняли как это сделать. Сложить процент своих бросков в створ и процент бросков, которые соперник не довёл до нашего створа.

Казалось бы, при чём тут xG? Показатель ожидаемых голов, как и Corsi, часто встречается в аналитических текстах. Особенно по теме футбола.

По итогу финала мы решили сравнить, как работает хоккейный xG и наши показатели. Результат получился любопытным:

xG (данные InStat) против отечественных разработок на примере финала Кубка Гагарина
xG (данные InStat) против отечественных разработок на примере финала Кубка Гагарина

Только во второй игре преимущество команды по xG совпало с преимуществом в счёте (отмечено зелёным). Преимущество в показателе Качество атаки (или % попадания в створ), а также сумма качества атаки и обороны совпали с результатом в четырёх матчах из шести. От себя добавлю, что во второй игре серии мы видели очень низкую бросковую активность Авангарда, а в четвертой - огромное количество штрафа у ЦСКА. То есть это были нетипичные матчи. Да и не стоит ждать от цифр стопроцентного попадания. Всё же игра остаётся игрой. Но 4 из 6 - отличная корреляция.

Кстати, вспомнил забавную историю, как два футбольных комментатора в разное время и независимо друг от друга задали мне один и тот же вопрос: «А что, в хоккее тоже есть xG?». Да, есть. Но стоит ли уделять ему большое внимание?