Вымораживает постоянно читать про "суперкомпьютер" Opta — надо бить смертным боем тех, кто такое пишет. Это скорее всего обычная модель с небольшим числом переменных, которая по Монте-Карло прогоняет матчи. На скрине смешной пример (вероятно, они не провели достаточного количества симуляций, либо, что менее вероятно, переоценивают значимость какого-то отдельного параметра) — они котируют испанцев выше по шансам выйти в 1/2, но при этом дают немцам больше вероятность на победу в турнире. Подумал — может я чего-то не понимаю? Проверил несколько крупных буков — все дают на испанцам на победу в турнире на полтора-два процентных пункта больше, чем немцам, что абсолютно логично (исходя из расклада сил в 1/4). Вообще давно пора проверить модель Opta на предмет качества прогнозов — на первый взгляд она перформит гораздо хуже линии закрытия.

О прогнозах победителя чемпионата Европы

Сам хотел написать похожий пост, да как-то забил. По мне, публикация подобных прогнозов без описания метода/выложенного кода не имеет смысла. Сами предсказания уже доступны: можно просто зайти на сайт букмекеров. А почему кто-то должен верить, что вероятности от Опты и других компаний точнее, чем у буков - непонятно. Буки хотя бы материальную ответственность за точность несут.

Более того, откуда я знаю, что эти вероятности вообще кто-то считал? Можно же просто взять прогнозы тех же буков, добавить случайный шум (чтобы не точь-в-точь списывать) и написать пост про сверХточную нейронную сеть обученную на суперкомпьютере.

Не удивлюсь, если Никита подобный баг и отловил.

🤔🤔🤔

https://www.nytimes.com/athletic/5558958/2024/06/14/hudl-statsbomb-purchase-football-analytics/

The Athletic

Hudl to buy football analytics company StatsBomb

What a sale of StatsBomb could mean for the shape of football analytics in the UK and beyond

В этом отношении подход Wyscout к верховым единоборствам более объктивен. Они просто указывают того, кто первым коснулся мяча.

Понятно, что с подобной трактовкой можно не согласиться. Однако такая разметка позволяет прописать свою логику определения победителя.

Она может быть такой:

1) Сфоливший игрок проиграл
2) Если фола не было, то победу отдаем тому, кто первый коснулся
3) Если никто не коснулся, то ничья.

А можно в третьем случае посмотреть на команду, которой достался мяч, исключая ничейный исход.

А еще можно вообще не обращать внимание на первое касание. Чей команде владение досталось, тот и победил.

Наткнулся на интересный пункт в докуменации Wyscout. Оказывается, xG считается, в том числе, на основе "Tagger's assessment of the danger of the shot".

Что означает эта фраза, остается загадкой. Но если данная оценка коррелирует, например, с силой удара, то это фиаско.

Современные проблемы требуют современных решений

В прошлой статье я строил модель, предсказывающую, сыграет ли футболист хотя бы 100 минут в следующем сезоне или нет. Тогда это делалось без использования информации о длине контракта.

Причем важно знать не только дату окончания контракта, но и когда он был подписан (или хотя бы информацию вида "перед началом такого-то сезона у игрока был котракт до такого-то года"). Поскольку при обучении модели в будущее заглядывать нельзя.

И тут пришла мысль, что можно было бы где-то раздобыть базу из Football Manager с привязкой к конкретной версии игры. То, что нужно: на момент выхода такой-то версии у таких-то игроков были такие-то контракты. Базу Football Manager в удобном формате найти не удалось, зато наткнулся на единую базу из FIFA с 15 по 23.

https://www.kaggle.com/datasets/stefanoleone992/fifa-23-complete-player-dataset

Так Wyscout размечает верховые единоборства. И это фича, а не баг, поскольку позволяет выделять эпизоды с борьбой 1 в 3, например.

Однако если (не вникая в данные) посчитать статистику выигранных единоборств, то в данной ситуации получим: Лукаку - 0/3.

Всем привет.
Раз уж Риверс вернулся, то почему бы не вернутся нам?) Да ещё и с коллаборацией!
Я сделал расчёт метрики влияния партнёров на шот-селекшн (PIMS) по текущему сезону, отобрал 5 интересных пар, а Макс Коршунов (автор канала и блога Got Damn It!) с высоты своих знаний и насмотренности размышляет почему так.

Реакции и подписки приветствуются!

https://www.sports.ru/tribuna/blogs/atlanticbrains/3223323.html

Sports.ru

Мюррэй и Янг мешают друг другу, Уэстбрук превращается в центрового, пара из ГСВ – на первом месте. Как одноклубники влияют на выбор…

Авторская метрика PIMS.

Традиционный годовой обзор Jan Van Haaren статей по футбольной аналитике.

Приятно, что на наша работа вошла в список.😊

https://janvanhaaren.be/posts/soccer-analytics-review-2023/

janvanhaaren.be

Jan Van Haaren - Soccer Analytics 2023 Review

Collection of the soccer analytics content that I liked the most in 2023!

В целом хорошая (и уже не новая) идея анализировать не по отдельности два параметра — количество верховых единоборств и их процент успешности (если рассматривать только второй, то зачастую будет неточная картина — например, регулярно встречаются ситуации, когда человек выигрывает 60%+ верха, но при этом проводит меньше одного единоборства за 90 минут — обычно это касается маленьких игроков — понятно, что это далеко не то же самое, что поддерживать хотя бы 50%, но вступая в 4-5 раз чаще), — а комбинированную метрику (своеобразный аналог рейтинга ЭЛО), которая бы вдобавок учитывала уровень игры оппонента вверху (выигрывать верх у условного Ван Дейка значительно сложнее, чем у Робертсона или Цимикаса — чем пользуются умные форварды и из-за чего у вингеров может быть завышен % успешности относительно большинства центрфорвардов). Так же сюда можно было бы добавить контекста, как уже принято с обычным анализом верховых — смотреть по фазам (в атаке выигрывать сложнее, чем в обороне — распределение примерно 40 на 60) и по зонам (например, вступление в верховое в центре поля сильно отличается от вступления в двух штрафных — игра против кросса требует других навыков, чем против вертикального мяча).

Но что мне не нравится, так это манипулятивная интерпретация таких рейтингов, как на графике того же Ван Дейка — до травмы крестов у него были даже более серьезные спады и подъемы в этой метрике, но их не связывают ни с какими травмами и набором формы после них (по меньшей мере, у рейтинга наверняка есть инфляция, плюс колебания должны зависеть от изменения его роли на атакующих и оборонительных стандартах).