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Les expected goals, une introduction

Les expected goals ont bouleversé les statistiques appliquées au football - petit tour du propriétaire

15/05/2020

Les xG demeurent à ce jour l'unique statistique avancée bien identifiée et mise en avant par les médias sportifs grand public.

Les xG donnent la probabilité de marquer un but dans une configuration de tir donnée. Suivant les modèles, les paramètres retenus pour définir la dite configuration varient. Citons :

  • la position de tir
  • tir de la tête ou du pied
  • pression défensive au moment du tir
  • ...

Mais le principe reste identique. En partant d'un historique conséquent d'actions de jeu, il devient possible d'assigner une probabilité de marquer à chaque occasion.

Le football est un sport chaotique où le score ne révèle pas toujours la vraie physionomie d'un match. En prenant en compte chaque occasion et en leur associant une probabilité d'aboutir, les xG permettent avant tout de palier au bruit contenu dans le score et de fournir une image souvent plus juste de la physionomie d'une rencontre. Il est ainsi préférable de choisr les xG comme référence - au dépend du score - lorsqu'on cherche à construire ou évaluer un modèle prédictif.

Les xG servent de socle à une multitude de statistiques dérivées qu'il serait difficile de concevoir sans.

La chose la plus évidente est de comparer buts et xG :

Avec moins d'expected goals, Ben Yedder marque autant qu'Mbappé

Ratio buts / xG pour les joueurs ayant marqué au moins 8 fois au cours de la saison 2019-2020 de Ligue 1 players ligue1 1920 xg vs goals

Voici les mêmes données sous forme tabulaire :

Depay est le joueur avec le plus fort ratio buts / xG parmi les meilleurs buteurs de Ligue 1 en 2019-2020

JoueurButsxGratio buts / xG
Memphis Depay951.8
Dimitri Payet961.5
Moussa Dembele16111.5
Kasper Dolberg117.91.4
Wissam Ben Yedder18141.3
Mauro Icardi129.91.2
Ludovic Ajorque86.61.2
Habib Diallo1210.21.2
Kylian Mbappe1816.81.1
Dario Benedetto1110.51
Adrien Hunou87.71
Denis Bouanga109.71
Sehrou Guirassy99.41
MBaye Niang99.60.9
Neymar12130.9
Victor Osimhen1314.40.9
Islam Slimani910.50.9
Angel Di Maria89.50.8
Andy Delort9110.8

Mais que signifie exactement ce ratio ?
Ici, la colonne des xG est une prédiction du nombre total de buts que le joueur aurait dû marquer au cours de la saison.
En comparant cette valeur prédite avec le nombre réel de buts marqués, on distingue les joueurs qui ont sur-performé (ratio > 1) de ceux qui ont sous-performé (ratio < 1).
Au passage, on constate que les prédictions des xG ne sont jamais très loin de la vérité. C'est important car les xG sont un modèle statistique qui se doit d'avoir une valeur prédictive correcte dans la majorité des cas.

Quelle conclusion tirer du graphe ci-dessus ? Pas grand chose dans l'absolu.
D'abord, les xG restent un modèle statistique avec ce que cela implique comme imprécision. Ainsi, les écarts entre prédiction et valeur réelle ne sont pas toujours significatifs. En revanche, si on décèle une variation notable entre la valeur prédite (xG) et la réalité (buts), il s'agit d'un indice intéressant sur la performance d'un joueur ou d'une équipe.
Ici, les joueurs restent proches de leurs xG. Memphis Depay réalise certes une performance intrigante mais l’échantillon est sans doute trop faible.

Nous aurons l'occasion de revenir sur les xG pour des analyses plus poussées.

Source : fbref


Écrit par @n_mondon

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