Was ist Expected Goals (xG) Calculator?
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In der Premier-League-Saison 2022/23 erzielte Manchester City 94,6 erwartete Tore – die höchste jemals in einer einzigen englischen Top-Liga-Saison erzielten Tore –, schaffte es jedoch immer noch nicht, jede Chance zu nutzen, was die Wahrscheinlichkeit des Abschlusses unterstreicht. Die erwarteten Tore (xG) sind die Kennzahl mit dem größten Wandel, die im letzten Jahrzehnt in die Mainstream-Fußballanalyse eingegangen ist. Es ordnet jedem Schuss eine Wahrscheinlichkeit (zwischen 0 und 1) zu, dass er zu einem Tor führt, basierend auf der historischen Conversion-Rate von Schüssen aus einer ähnlichen Position und unter ähnlichen Umständen. Vor xG verließen sich die Analysten ausschließlich auf die reine Anzahl der Schüsse und erzielten Tore; Sie hatten keine Möglichkeit, einen Tap-In von einem 30-Yard-Spekulationsversuch zu unterscheiden. StatsBomb und Opta leisteten Anfang der 2010er Jahre Pionierarbeit bei der groß angelegten xG-Modellierung und werden heute von allen Top-Proficlubs und Rundfunksendern genutzt. Das Modell wird anhand von Millionen historischer Schüsse trainiert und berücksichtigt typischerweise: Schussposition (Entfernung und Winkel vom Tor), verwendetes Körperteil (Fuß vs. Kopf), Schussart (offenes Spiel, Standardsituation, Strafstoß), Art der Unterstützung (Steilpass, Flanke, Rückschlag), Torwartposition und ob ein Spieler unter Druck stand. Ein Elfmeter hat beispielsweise einen xG von etwa 0,76, während ein Kopfball aus 18 Metern einen durchschnittlichen xG von etwa 0,09 hat. Vereine nutzen xG zur Bewertung von Angreifern (übertrifft oder unterschreitet ein Stürmer seine Chancen?), Verteidigern (lassen sie hoch- oder niedrigwertige Chancen zu?) und Torhütern (halten sie Schüsse, die sie sollten?). Es informiert über die Rekrutierung, taktische Anpassungen und die Analyse nach dem Spiel. Die wesentliche Einschränkung von xG besteht darin, dass es die Schussqualität insgesamt beschreibt; Es kann nicht die Positionierung des einzelnen Torwarts bei einem bestimmten Schuss, eines Verteidigers auf der Torlinie oder die Technik eines außergewöhnlich geschickten Abschlussspielers berücksichtigen. Bei kleinen Stichproben (z. B. 10 Spiele) kann xG erheblich von den tatsächlichen Zielen abweichen; Über eine ganze Saison hinweg konvergieren die beiden für die meisten Teams.
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Formel
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xG pro Schuss = Logistische Regressionswahrscheinlichkeit basierend auf: Entfernung zum Tor (primärer Faktor, exponentieller Abfall), Winkel zum Tor (breiter = höheres xG), Körperteil (Fuß ~ Grundlinie, Kopf ~ 0,7-facher Modifikator, andere variieren), Schusstyp (offenes Spiel, Standardsituation, Ecke, Freistoß), Assist-Typ (Steilpass, Flanke, Rückzug haben jeweils Multiplikatoren), Spielstatus (Vor-/Nachlaufanpassung); Strafe xG ≈ 0,76; Durchschnittlicher Freispielschuss xG ≈ 0,09; Saison xG = Σ(xG_i) für alle Schüsse; xG-Differenz = Erzielte Tore – xG (positiv = klinischer Abschluss, negativ = leistungsschwach); Team xGD = xG für – xGA gegenVariablenbeschreibung
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| Symbol | Name | Einheit | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| xG_i | Erwartete Tore (Einzelschuss) | probability (0–1) | Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schuss zu einem Tor führt, wird vom Modell auf der Grundlage kontextbezogener Merkmale geschätzt. |
| N | Gesamtschüsse | count | Die Gesamtzahl der Schüsse eines Spielers oder einer Mannschaft im analysierten Zeitraum. |
| xGD | Erwartete Tordifferenz | goals | Saison xG Für minus Saison xG Gegen; misst die erwartete Dominanz einer Mannschaft gegenüber den Gegnern. |
| PSxG | Erwartete Tore nach dem Schuss | probability (0–1) | Ein verfeinerter xG-Wert, der nach der Ausführung eines Schusses berechnet wird und die Ballplatzierung innerhalb des Rahmens berücksichtigt, um die Leistung des Torwarts zu bewerten. |
| npxG | Erwartete Tore ohne Strafe | goals | Kumuliertes xG ohne Strafen; bevorzugte Kennzahl zum Vergleich der Abschlussqualität von Stürmern in verschiedenen Ligen. |
Anleitung Expected Goals (xG) Calculator
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- 1Jede Aufnahme in historischen Daten ist mit Dutzenden kontextbezogenen Variablen wie X/Y-Koordinaten, Körperteil und Assistenztyp gekennzeichnet.
- 2Auf diesen Daten wird ein logistisches Regressions- oder Gradienten-gestütztes Modell trainiert, wobei das binäre Ergebnis (Ziel/kein Ziel) die Zielvariable ist.
- 3Für jeden neuen Schuss gibt das Modell eine Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 aus, die die Wahrscheinlichkeit darstellt, dass er zu einem Tor führt.
- 4Die xG-Werte einzelner Schüsse werden über alle Versuche hinweg summiert, um einen Gesamt-xG für einen Spieler, ein Team oder ein Spiel zu ermitteln.
- 5Analysten vergleichen den kumulativen xG mit den tatsächlich erzielten Toren, um Über- oder Unterleistungen zu ermitteln und so das Scouting und taktische Entscheidungen zu leiten.
- 6Rollierende xG-Trends über mehrere Saisons helfen dabei, echte Qualität von Varianz zu unterscheiden, insbesondere bei Stürmern mit kleinen Stichprobengrößen.
Gelöste Beispiele
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Haaland erzielte 36 Tore bei 33,1 xG und demonstrierte damit neben erstklassiger Chancengenerierung auch erstklassige Abschlussfähigkeiten – eine seltene Kombination, die City zum Titelgewinn verhalf.
Distanzschüsse unter Druck gehen selten ins Tor; Dieser Wert spiegelt korrekt wider, dass der Versuch statistisch nahezu sinnlos war.
Elfmeter werden im europäischen Spitzenfußball in rund 76 % der Fälle verwandelt, was sie zum höchsten Einzelschuss-xG außerhalb eines Eigentors macht.
Manchester Citys xGD 2023–24 von +44,3 war der höchste in der Geschichte der Premier League und spiegelte die Dominanz sowohl in der Angriffsqualität als auch in der defensiven Solidität wider.
Praktische Anwendungen
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Scouting-Berichte: Vereine ordnen Stürmerkandidaten nach npxG pro 90 und npxG-Überleistung ein, um Elite-Finisher vor Transferfenstern zu identifizieren. Dies stellt einen wichtigen Anwendungsbereich für den Xg-Rechner in professionellen und analytischen Kontexten dar, in denen genaue xg-Rechnerberechnungen direkt fundierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und Leistungsoptimierung unterstützen
Spielanalyse: Trainerstäbe verwenden Live-xG-Dashboards, um zu beurteilen, ob ein Vorsprung „verdient“ ist und ob taktische Wechsel die Chancenqualität verbessern. Dies stellt einen wichtigen Anwendungsbereich für den Xg-Rechner in professionellen und analytischen Kontexten dar, in denen genaue Berechnungen des xg-Rechners direkt fundierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und Leistungsoptimierung unterstützen
Torwartbewertung: PSxG minus kassierte Gegentore (PSxG-GA) ist der Goldstandard für die Leistung von Torhütern in analyseorientierten Clubs wie Liverpool und Brentford und stellt einen wichtigen Anwendungsbereich für den Xg-Rechner in professionellen und analytischen Kontexten dar, in denen genaue Berechnungen des xg-Rechners direkt fundierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und Leistungsoptimierung unterstützen
Bereicherung der Übertragung: Sky Sports, BT Sport und ESPN zeigen Live-xG während der Spiele, um Gelegenheitszuschauern einen Kontext zur zugrunde liegenden Geschichte des Spiels zu bieten. Dies stellt einen wichtigen Anwendungsbereich für den Xg-Rechner in professionellen und analytischen Kontexten dar, in denen genaue xg-Rechnerberechnungen direkt fundierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und Leistungsoptimierung unterstützen
Sonderfälle
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Eigentore werden von den individuellen xG-Berechnungen ausgeschlossen, da kein Feldspieler vorhanden ist
Eigentore werden von den individuellen xG-Berechnungen ausgeschlossen, da kein Feldspieler den Schuss absichtlich versucht hat; Sie werden separat als OG verfolgt. Im Xg-Rechner erfordert dieses Szenario zusätzliche Vorsicht bei der Interpretation der Ergebnisse des xg-Rechners. Die Standardformel berücksichtigt möglicherweise nicht alle in diesem Grenzfall vorhandenen Faktoren vollständig und eine zusätzliche Analyse oder Beratung durch Experten ist möglicherweise erforderlich. Professionelle Best Practices umfassen das Dokumentieren von Annahmen, das Durchführen von Sensitivitätsanalysen und das Vergleichen der Ergebnisse mit alternativen Methoden, wenn die Berechnungen des xg ulators in nicht standardmäßige Bereiche fallen.
Abgelenkte Schüsse erschweren die xG-Modellierung, da sich die Ablenkung ändert
Abgelenkte Schüsse erschweren die xG-Modellierung, da die Ablenkung die Flugbahn des Balls mitten im Flug verändert, wodurch die Bewertung des ursprünglichen Schusses mit standardmäßigen ortsbasierten Modellen schwieriger wird. Im Xg-Rechner erfordert dieses Szenario zusätzliche Vorsicht bei der Interpretation der Ergebnisse des xg-Rechners. Die Standardformel berücksichtigt möglicherweise nicht alle in diesem Grenzfall vorhandenen Faktoren vollständig und eine zusätzliche Analyse oder Beratung durch Experten ist möglicherweise erforderlich. Professionelle Best Practices umfassen das Dokumentieren von Annahmen, das Durchführen von Sensitivitätsanalysen und das Vergleichen der Ergebnisse mit alternativen Methoden, wenn die Berechnungen des xg ulators in nicht standardmäßige Bereiche fallen.
Elfmeterschießen werden von der Saison-xG-Gesamtwertung ausgeschlossen, da sie außerhalb stattfinden
Elfmeterschießen sind von den xG-Gesamtwerten der Saison ausgeschlossen, da sie außerhalb der regulären Spielzeit stattfinden und sich qualitativ von Situationen im offenen Spiel unterscheiden. Im Xg-Rechner erfordert dieses Szenario zusätzliche Vorsicht bei der Interpretation der xg-ulator-Ergebnisse. Die Standardformel berücksichtigt möglicherweise nicht alle in diesem Grenzfall vorhandenen Faktoren vollständig und eine zusätzliche Analyse oder Beratung durch Experten ist möglicherweise erforderlich. Professionelle Best Practices umfassen das Dokumentieren von Annahmen, das Durchführen von Sensitivitätsanalysen und das Vergleichen der Ergebnisse mit alternativen Methoden, wenn die Berechnungen des xg ulators in nicht standardmäßige Bereiche fallen.
Premier League Team xG Benchmarks (Saison 2023–24)
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| Verein | xG Für | xG gegen | xGD | Tatsächliche Ziele | Position |
|---|---|---|---|---|---|
| Manchester City | 77.2 | 30.1 | +47.1 | 96 | 1st |
| Arsenal | 71.8 | 33.4 | +38.4 | 91 | 2nd |
| Liverpool | 68.5 | 35.2 | +33.3 | 86 | 3rd |
| Aston Villa | 61.4 | 42.1 | +19.3 | 76 | 4th |
| Chelsea | 55.3 | 52.7 | +2.6 | 77 | 6th |
| Sheffield Utd | 28.9 | 88.3 | -59.4 | 35 | 20 |
Häufig gestellte Fragen
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Was sind erwartete Tore (xG) im Fußball?
Expected Goals (xG) ist eine statistische Kennzahl, die die Wahrscheinlichkeit quantifiziert, dass ein Schuss zu einem Tor führt, basierend auf historischen Daten von Tausenden ähnlicher Versuche. Jedem Schuss wird ein Wert zwischen 0 und 1 zugewiesen, der die Wahrscheinlichkeit angibt, dass er erzielt wird, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Schussort, verwendeter Körperteil, Art der Unterstützung und Entfernung vom Tor. Beispielsweise hat ein Elfmeter normalerweise einen xG-Wert von etwa 0,76, was bedeutet, dass er in 76 % der Fälle voraussichtlich erzielt wird.
Wie wird xG zur Analyse der Team- und Spielerleistung verwendet?
xG bietet einen tieferen Einblick in die Angriffs- und Verteidigungsfähigkeiten einer Mannschaft, der über die rein erzielten oder kassierten Tore hinausgeht. Ein Team mit einem hohen xG For (xGF), aber niedrigen tatsächlichen Toren kann zwar gute Chancen erspielen, aber schlecht abschließen, während ein Team mit einem niedrigen xG Against (xGA) die Chancen des Gegners effektiv einschränkt. Analysten nutzen xG, um Trends zu erkennen, die Schaffung von Spielerchancen zu bewerten und nachhaltige Leistungsniveaus im Zeitverlauf zu bewerten, anstatt sich ausschließlich auf Torergebnisse zu verlassen, die durch Glück beeinflusst werden können.
Was sind typische xG-Werte für verschiedene Schussarten?
Die xG-Werte variieren je nach Schussqualität erheblich. Beispielsweise hat ein Schuss von außerhalb des Strafraums häufig einen xG zwischen 0,01 und 0,05, was auf eine Torwahrscheinlichkeit von 1–5 % hinweist. Eine eindeutige Chance aus dem Fünfmeterraum könnte 0,40 bis 0,70 xG betragen, während ein Kopfball nach einem Eckball zwischen 0,05 und 0,15 xG liegen könnte. Diese Werte werden aus maschinellen Lernmodellen abgeleitet, die auf umfangreichen Datensätzen früherer Aufnahmen trainiert wurden.
Was sind die Einschränkungen oder häufigen Missverständnisse über xG?
Ein häufiges Missverständnis besteht darin, dass xG zukünftige Ergebnisse perfekt vorhersagt oder einzelnen Spielern die Schuld dafür gibt, hohe xG-Chancen verpasst zu haben; Es ist ein probabilistisches Modell, kein deterministisches. xG-Modelle berücksichtigen in der Regel weder die Qualität des Torwarts noch die spezifische taktische Aufstellung zum Zeitpunkt des Schusses, noch berücksichtigen sie Situationen mit offenem Tor, die nicht als Schüsse aufgezeichnet werden (z. B. ein Spieler, der aus der Entfernung, in die er geschossen hat, ein leeres Netz verfehlt). Es dient als Maß für die Zufallsqualität, nicht als endgültige Beurteilung der Spielerfähigkeiten oder als vollständiges Bild des Spielablaufs.
Können Sie ein reales Beispiel für xG in Aktion geben?
In der Premier-League-Saison 2022–23 verzeichnete Manchester City mit 94,6 xG im Laufe der Saison die höchste Gesamtzahl der erwarteten Tore aller Zeiten in der höchsten englischen Spielklasse. Diese Zahl legt nahe, dass sie aufgrund der Qualität ihrer Chancen fast 95 Tore hätten erzielen müssen. Sie erzielten zwar beeindruckende 94 tatsächliche Tore, doch die leichte Diskrepanz verdeutlicht, dass selbst die besten Mannschaften nicht jedes einzelne erwartete Tor erzielen, was die Wahrscheinlichkeit verdeutlicht, dass der Fußball ins Ziel kommt, obwohl sich Elitechancen ergeben.
Häufige Fehler vermeiden
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- !Beurteilung eines Spielers nach nur 5–10 Spielen basierend auf xG; Unterschiede im Abschluss bei kurzen Stichproben können dazu führen, dass Elite- und Durchschnittsstürmer identisch oder vertauscht aussehen.
- !xG (ein Modell für die Schussqualität) mit xA (erwartete Assists) verwechseln – xA misst die Qualität des Passes, der die Chance geschaffen hat, nicht den Schuss selbst.
- !Angenommen, ein Team, das xG dauerhaft übertrifft, wird dies auch weiterhin tun – eine nachhaltige Outperformance ist selten und geht über eine ganze Saison oft in Richtung des Mittelwerts zurück.
Profi-Tipp
Vergleichen Sie xG immer mit Post-Shot xG (PSxG) für Torhüter. Ein Torwart, der 1,8 PSxG hat, aber nur 1 Gegentor kassiert, liegt über dem Modell; PSxG berücksichtigt, wo innerhalb des Bildes die Aufnahme platziert wurde, was eine viel schärfere Bewertung ergibt als rohes xG dagegen.
Wussten Sie?
Lionel Messis Karriere-npxG-Outperformance in der gesamten La Liga wird auf über +80 Tore geschätzt – was bedeutet, dass er laut offener Datenanalyse von StatsBomb ungefähr 80 Tore mehr ohne Elfmeter erzielte, als der durchschnittliche Finisher an den gleichen Schussorten erzielen würde.
Referenzen
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