3 23, 2017
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サッカー試合の予想ゴール数を計算する方法

サッカー試合でのゴール数を予測する方法

予想ゴール数の予測モデルを詳しく調べる

予想ゴール数モデルの限界について

サッカー試合の予想ゴール数を計算する方法
ベッターがサッカー試合のスコアを正確に予測するには、情報とモデルの2つが必要です。1試合の平均ゴール数は? 1本のシュートがゴールになる頻度は? そして最も重要なことですが、どのように過去のデータをゴール数の予測に活用すれば、ベットに勝つことができるのでしょうか? この記事では、予想ゴール数のモデルを使用して、サッカー試合でスコアを予測する方法について説明します。方法が知りたい場合は、続きをお読みください。

プレミアリーグでの過去5シーズンの1試合平均ゴール数が2.73得点であることを考慮すると、サッカーでのゴールは比較的まれな事象です。人気のあるサッカーデータブック『The Numbers Game』の記載によると、ある試合結果の最大で50%が運、ボールのはずみ、審判によって左右されるということです。

そのため、予想にはより多くのデータサンプル数を使用することが重要です。したがって、予測モデルの2015/16年のプレミアリーグの1試合のゴール数2.73得点を使用するのではなく、ゴール枠内シュート8.49本、あるいは合計シュート数25.7本を使用するのが良いでしょう。

ここで重要なのは、すべてのゴールには同じ価値がある一方で、1つのシュートが得点になる可能性は大きく変動する可能性があるということです。そして、ここで予想ゴール数(省略して「xG」)を使用します。平均して、過去5シーズンのイングランドの上位ディビジョンのシュート1本の9.7%がゴールになっています。しかし、これらのシュートをカテゴリに分けると、得点率がいかに変化するかが分かります。

過去のデータに注目し、好きな多くの(あるいは少しの)要因を考慮に入れて、各シュートの得点率の平均を計算できます。一部の詳細なモデルでは、得点方法が選手の足または頭などの得点方法や、シュートに結びついた状況などについての情報も含まれています。これには、高度なデータ収集と統計分析のスキルが必要ですが、もっとシンプルなゴール予想システムを使用して洞察を得ることができます。ここでは私が使用するモデルについて説明します。

異なる種類のゴールの値を計算する

まずはペナルティーです。2011/12年と2015/16年の間、プレミアリーグでは443回のペナルティーがあり、そのうちの347回が得点となりました。つまり、ペナルティーがゴールに至る確率は平均で78.3%であることを示しています。したがって、ペナルティーには0.783の予想ゴール値を割り当てます。

Optaでは、絶好のチャンスであると考えられるものを「ビックチャンス」として分類しています。これらは「選手の得点が合理的に予想される状況(通常は1対1のケースまたは至近距離からのシュート)」として定義します。

イングランドのトップレベルの試合の過去5シーズンでは、合計6,213回のビックチャンスのうち、2,579回が得点になりました。これらの数値にはペナルティーも含まれています。そこでペナルティーを除いたビックチャンスは38.7%の確率で得点になりました。そのため、これらのシュートのxG値を0.387とします。

これらの値を片方のサイドに維持すると、ボックス内の残りのシュート数が得られます。過去5年間、ボックス内にはビックチャンスでないチャンスが22,822回ありました。そのうち、ネットを揺らしたのは1,587回でした。これによって平均予想ゴールの値は0.070となります。

最後に、ボックス外からのシュート数があります。2011年8月から2016年5月までの間、プレミアリーグでは22,318本のシュートがありました。それらのうちの809本が得点になったので、ゴールになる平均確率は3.6%となります。その結果、ボックス外からのシュート数の予想ゴール値は0.036となります。この中にはバリエーションがあります。直接フリーキックのシュートは約5~6%の割合で得点になります。しかし、このように単純なシステムの場合、3.6%という数値で十分です。

1チームあたりの予想ゴール数を計算する方法

このシュートデータは、さまざまなWebサイトやアプリから幅広く入手可能です。上記の知識を備えておくと、1試合の各チームのxGをすぐに計算できます。今シーズンの試合(2017年3月12日以前)を見ると、シンプルなシュートデータを利用できます。プレミアリーグにおいて「勝利」した211試合のうち(オウンゴールを除く)、シュート数が最も多かったチームは151試合(71.6%)で勝利し、xGスコアがより高いチームは170試合(80.6%)で勝利していました。

2016/17年シーズンのxGデータとポアソン分布を使用し、プレミアリーグの第29節における試合の結果とオッズについて、私は次の予測をしました。

xG値に基づくスコアの予測

予想ゴール数モデルによるサッカーのベッティング

「予測結果」列には、1つの正確なスコアと、4つの正確な他の結果選択(ホームの勝利、ドロー、アウェイの勝利)があります。私のシステムで計算したオッズを使用すると、本命が10個のうち6個でベッティングに「勝利」したことが分かります。しかし当然、Pinnacleが提案するオッズと比較し、それに応じて賭ける対象を決定する必要があります。これを始める方法については、人気記事のベッティングのオッズは何で決まるかをお読みください。

xG予測モデルの限界

どのモデルにも限界があることを覚えておく必要があります。あなたのモデルがいかに優れていても、スターストライカーが負傷で退場したり、マネージャーが交代してクラブが若返りを図ったり、ヨーロッパでのプレーでチームが疲労したりすることはわかりません。  

このようなシステムは、特に高得点試合の予測に失敗することがあります。これ平均値に基づいており、約半分の試合では2.5ゴール未満となるため、このような状況も予想しておく必要があります。

また、このシンプルなシステムを使用しても、すべてのシュートの平均得点率は0.097ですが、Manchester Cityの現在のシュート得点率は0.113で、Hullのシュートは0.083にしか及ばないことが明らかになっています。

予想ゴール数に統計データを使用すると、チームの守備と攻撃のレベルを正確に定量化するのに役ちます。上記の事実をポアソン分布と組み合わせて使用すると、サッカー試合の正確なスコア予測の道が開けることでしょう。 

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