关于预期进球你应该知道的

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　　预期进球：从字面上即可理解它的意思，是指球队或球员的预期进球数，该数据是根据射门的质量和数量得出的！

　　预期助攻进球：球员的预期已助攻次数，该数据是根据其他球员接到他们的传球后直接射门的质量和数量得出的。

　　预期进球是评估射门转化为进球机会的指标。预期进球（xG）值为0.4的射门应该有40%的进球得分机会，因此该数据是判断射门质量的绝佳方法。单次射门的xG值最高为1，此时球员进球得分的机会为100%。

　　非点球进球数据可以用来比较球员的进球数和预期进球统计数据，这能更为准确地反映他们的表现。点球的xG为0.76，国际最好网上赌场因此指定点球球员的任何点球都会让他们的xG/90大幅提升。

　　因为点球机会有可能不是球员自己赢来的，所以在与不踢点球的球员做比较时，包含点球的统计数据可能无法真实反映点球球员的相关表现。

　　预期进球增大了分析足彩时使用的样本大小，所以大有裨益。足球是低得分的比赛，进球在比赛中是罕见的事件。因此，纯粹的进球数据有时可能有误导性。

　　创造了更多机会的球队最终输掉了比赛——这样的例子在每个赛季中都数不胜数。基础进球数据难以反映这一点，因此可能无法代表实际比赛的情况。预期进球计算每个位置的平均进球数，这种做法考虑到了机会的影响。

　　在预期进球之前，试图分析比赛时使用的是诸如射门总数或者射正射门数的指标。这些统计数据和进球数一样具有误导性。射门总数将中线上的射门尝试和小禁区内射门做同等考虑。

　　在2014/15德甲赛季中，国际最好网上赌场门兴格拉德巴赫的格拉尼特·扎卡和美因茨05的尤努斯·马尔勒的每90分钟射门数非常接近。射门数据会将两位球员放在相同的等级上，但是预期进球数区分了两人。

　　尽管扎卡在场上比赛每90分钟的射门数更多，但是他却无法匹敌马尔勒的xG数据。哪怕马尔勒在场上的时间少几分钟，但是他进了6个球，扎卡却一球未进。马尔勒主要进行近距离射门，他的射门尝试中有70.7%都是在禁区内。64%都在禁区之外。

　　马尔勒的射门次数少于扎卡，但是他的射门位置比扎卡好。预期进球显示出这些尝试中价值更高的射门，并且提供了将球员射门位置和类型纳入数据考虑的快速简单方法。这让我们能够更好地分析两位球员之间的差异。

　　阿森纳和斯托克在2017年8月的英超比赛极好地佐证了基础进球分析的误导性。1-1的比赛结果意味着比赛势均力敌。使用这场平局来预测未来的英超比赛胜利显然是有问题的。所以在考虑预期进球之后，比赛看起来是这样的？

　　使用预期进球分析，我们能发现阿森纳赢得该比赛的长期预期赢率为55%。这在预测未来表现时有用得多，因为我们能最小化比分变化带来的影响。该数据更为清晰地显示出阿森纳的长期表现可能优于斯托克。