とは何か Yellow Card Probability Calculator?
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2022-23プレミアリーグシーズン、カゼミーロは9枚のイエローカードと1枚のレッドカードを受け、リーグの外野選手としては最多の警告を受けた。シーズンを通して、プレミアリーグの審判は1試合あたり平均3.7枚のイエローカードを発行し、チーム管理とファンタジーフットボールに重要な要素を生み出した。イエローカード確率とは、特定の試合で特定の選手またはチームがイエローカードを受ける統計的確率であり、過去のブッキング率、試合の状況（ライバルの激しさ、審判の割り当て、試合の賭け金）、および個々の選手の懲戒記録から計算されます。マルチスポーツ分析チームが試合リスクのあらゆる側面を定量化しようとするにつれて、この指標の重要性が高まっています。イエローカードは、チームの可用性（5 または 10 の警告が累積すると出場停止につながる）、試合の戦術（警告された選手はより慎重になる）、試合中のダイナミクス（レッドカードからの 10 人チームは確率の状況を完全に変える）、ファンタジーフットボールの得点（FPL ではイエローカード 1 枚につき -1 点）、および選手の市場価値（移籍交渉で永続的な規律の問題が指摘される）に影響を与えるため、重要です。審判の判定率は大きく異なります。プレミアリーグの審判員の中には、1試合あたり平均4.8枚のイエローカードを発する人もいれば、平均2.9枚の審判員もおり、審判の割り当ては大きな変動要因となっています。試合の状況は非常に重要です。ローカル ダービー (マンチェスター ダービー、ノース ロンドン ダービー) は、標準的なリーグの試合よりも 40 ～ 60% 多くの予約を生み出します。特定の戦術システムもより多くのカードを生成します。ハイプレスのチームはより多くのフィジカルなチャレンジに取り組み、ポゼッションで優勢なチームよりも多くのブッキングを引き起こします。
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公式
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選手のイエローカード確率 (試合ごと):
P(YC) = Base_rate × Referee_multiplier × Match_context_multiplier × Position_factor
Base_rate = 過去 20 試合における 90 分あたりのプレーヤーの YC
Referee_multiplier = 試合あたりの審判の平均 YC / 試合あたりのリーグの平均 YC
Match_context_multiplier: ダービー = 1.4、タイトル決定者 = 1.2、降格 = 1.3、スタンダード = 1.0
位置係数: CDM = 1.2、CB = 1.1、CM = 1.0、CAM = 0.9、FWD = 0.85
作業例:
マンチェスターダービーでのカゼミーロ (基本レート 0.38 YC/90) (コンテキスト 1.4)
審判の平均 = 4.2 カード/試合、リーグの平均 = 3.7 → マルチプライヤー = 1.14
P(YC) = 0.38 × 1.14 × 1.4 × 1.2 = 0.73 (1 試合あたり 73%!)変数の説明
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| 記号 | 名前 | 単位 | 説明 |
|---|---|---|---|
| YCP | イエローカードの確率 | probability (0–1) | 懲戒歴、ポジション、試合の状況に基づいて、特定の試合でプレーヤーがイエローカードを受ける統計的な確率。 |
| YC_rate | 90分あたりのイエローカード数 | cards/90 min | プレー時間 90 分ごとに正規化された、プレーヤーが受け取ったイエローカードの割合。試合レベルのイエローカード確率の基本入力。 |
| Fouls_C | 90 あたりのファウル数 | fouls/90 min | 90 分あたりのプレーヤーによるファウルの割合。フィジカル選手またはディフェンス選手のイエローカードの確率と強い相関があります。 |
| Ref_YC_rate | 主審のイエローカード率 | cards/game | 割り当てられた審判が試合ごとに提示したイエローカードの平均数。より厳格なレフェリーが体系的により高いカードレートを生み出すため、個々の YCP に大きな影響を与えます。 |
| Acc_YC | 累積イエローカード | count | 競技中にプレーヤーがすでに受け取ったイエローカードの数。出場停止の閾値に影響を与え、プレーヤーやマネージャーの行動に影響を与える可能性があります。 |
方法 Yellow Card Probability Calculator
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- 1最近の試合 (通常は 10 ～ 20 試合) における、90 分あたりのプレーヤーのイエローカード率を計算します。
- 2次の試合に割り当てられた審判を特定し、その審判の 1 試合あたりのシーズン平均カードをリーグ平均と比較します。
- 3試合の状況を評価します。ダービー、降格争い、一か八かの試合では、体系的により多くのブッキングが発生します。
- 4ポジション調整を適用する — 守備的ミッドフィールダーとセンターバックは、アタッカーよりもフィジカルな対決が多く、より多くのブッキングを受けます。
- 5すべての係数を乗算して、試合ごとのイエローカードの確率を算出します。
- 6中断リスクについては、累積確率を使用します: P(リセット前に 5 番目の YC に到達) = 1 - (1 - P_per_match)^remaining_games。
解いた例
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報道陣に対するカゼミーロの並外れた攻撃性は、厳格な審判と一か八かの状況と相まって、どの試合でもほぼ確実に予約の確率を生み出した。
TAAは攻撃的なチャレンジを最小限に抑えたテクニカルなゲームにより、プレミアリーグのほぼすべての試合で90分間プレーしているにもかかわらず、ブッキングリスクを非常に低く抑えている。
試合ごとに 35% のイエローカードのリスクがある 4 つのブッキングを抱えている選手は、リセット日までにほぼ確実に出場停止処分を受けることになります。監督は、より大きな試合の出場可能性を守るために、その選手をより簡単な試合にベンチに置くかどうかを決定する必要があります。
どの審判が任命されるかだけで、同じ選手でもイエローカードの確率がほぼ 2 倍になります。エリートのマネージャーやアナリストはこの変数を注意深く追跡しています。
実際の応用
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チーム管理: クラブは累積イエローカードを細心の注意を払って追跡し、重要度の低い試合で出場停止基準が発動される前に主力選手をローテーションします。これは、正確なイエローカード確率の計算が情報に基づいた意思決定、戦略計画、およびパフォーマンスの最適化を直接サポートする、専門的および分析的な文脈におけるイエローカード確率の重要な応用分野を表しています。
ファンタジー フットボール戦略: 監督は主将の指名率とチームの規律リスクを比較して、キャプテンシーや移籍の決定を下します。これは、正確なイエローカード確率の計算が、情報に基づいた意思決定、戦略計画、およびパフォーマンスの最適化を直接サポートする、専門的および分析的な文脈におけるイエローカード確率の重要な応用分野を表しています。
ベッティング マーケット: イエロー カードの合計マーケット (試合あたり 3.5 枚以上/以下) は、過去の審判データと試合コンテキスト モデルを使用して価格設定されます。これは、正確なイエロー カード確率の計算が、情報に基づいた意思決定、戦略計画、およびパフォーマンスの最適化を直接サポートする、専門的および分析的なコンテキストにおけるイエロー カード確率の重要な応用分野を表します。
選手の育成: 23 歳以下のサッカーでイエローカード率が高いユース選手は、トップ チームに昇格する前に的を絞った懲戒指導を受ける必要があります。これは、正確なイエローカード確率の計算が、情報に基づいた意思決定、戦略計画、パフォーマンスの最適化を直接サポートする、専門的および分析的な文脈におけるイエローカード確率の重要な応用分野を表しています。
特殊なケース
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シミュレーション（ダイビング）イエローカードは、ファウルプレーの警告とは異なり、
シミュレーション (ダイビング) イエローカードは、ファウルプレーのブッキングとは異なり、ファウル率の指標からは予測できません。異なる種類の行動リスクを反映するため、別個の追跡が必要です。イエローカードのプロブでは、このシナリオでは、イエローカードのプロブの結果を解釈する際に追加の注意が必要です。標準的な計算式では、この特殊なケースに存在するすべての要因が完全には説明されていない可能性があるため、補足的な分析や専門家への相談が必要になる場合があります。専門的なベスト プラクティスには、イエロー カード確率の計算が標準外の領域に該当する場合、仮定を文書化し、感度分析を実行し、結果を代替方法と相互参照することが含まれます。
異議（主審との口論）によりイエローカードを受けた選手
異議（主審との議論）でイエローカードを受け取ったプレーヤーは、フィジカルファウルで宣告された選手とは異なるプロフィールを示します。反対の宣告は予測が難しく、ポジションやプレスの強さとそれほど強い相関関係がありません。イエローカードのプロブでは、このシナリオでは、イエローカードのプロブの結果を解釈する際にさらなる注意が必要です。標準的な計算式では、この特殊なケースに存在するすべての要因が完全には説明されていない可能性があるため、補足的な分析や専門家への相談が必要になる場合があります。専門的なベスト プラクティスには、イエロー カード確率の計算が標準外の領域に該当する場合、仮定を文書化し、感度分析を実行し、結果を代替方法と相互参照することが含まれます。
欧州大会ではイエローカードの累積が大会ごとにリセットされる
ヨーロッパの競技会では、イエローカードの累積は各競技ラウンド (グループからノックアウトまで) ごとにリセットされるため、イエローカードの出場停止リスクは、プレミア リーグとチャンピオンズ リーグで個別に追跡する必要があります。 イエローカード問題では、このシナリオでは、イエローカード問題の結果を解釈する際に追加の注意が必要です。標準的な計算式では、この特殊なケースに存在するすべての要因が完全には説明されていない可能性があるため、補足的な分析や専門家への相談が必要になる場合があります。専門的なベスト プラクティスには、イエロー カード確率の計算が標準外の領域に該当する場合、仮定を文書化し、感度分析を実行し、結果を代替方法と相互参照することが含まれます。
プレミアリーグ イエローカードリーダー 2023-24
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| プレーヤー | クラブ | 位置 | イエローカード | YC/90 | 一時停止のリスク |
|---|---|---|---|---|---|
| ユーリ・ティーレマンス | アストン ヴィラ | CM | 11 | 0.38 | 高い |
| モーガン・ギブス＝ホワイト | ノットムの森 | CAM | 10 | 0.35 | 高い |
| ジェームズ・タルコウスキー | エバートン | CB | 9 | 0.27 | 中～高 |
| デクラン・ライス | アーセナル | CDM | 7 | 0.22 | 中くらい |
| ロドリ | マンシティ | CDM | 6 | 0.18 | 中くらい |
| ブカヨ・サカ | アーセナル | RW | 2 | 0.07 | Low |
よくある質問
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プレミアリーグで最も多くイエローカードを出した審判は誰ですか?
プレミアリーグの審判の予約率は、PGMOLが審判のガイダンスを調整するため、年ごとに大幅に変動します。歴史的に見て、スチュアート・アトウェルやマイケル・オリバーのような審判は平均カードレートが高く（1試合あたり4.3～4.8）、デビッド・クートやサイモン・フーパーの平均カードレートは低かった（1試合あたり2.9～3.4）。これらの違いは、全シーズンにわたって統計的に有意です。
プレミアリーグで出場停止につながるイエローカードは何枚?
プレミアリーグでは、第19節終了までにイエローカードが5枚に達した選手は1試合の出場停止処分を受ける。第32節までにイエローカードが10枚に達すると、2試合の出場停止処分を受ける。このしきい値を超えると、さらに 5 件の予約が発生するたびに、禁止がエスカレートされます。日程がリセットされると、クラブは戦術的なイエローカード管理を強いられることになる。
VARはイエローカード率に影響しますか?
VAR は複雑な効果をもたらしました。(審判が見逃したインシデントを見直すことで) レッドカードが増え、遡及的にイエローカードがレッドカードに格上げされるケースもありました。 2019-20シーズンのVAR導入以来、全体的なイエローカード率は比較的安定しているが、個々の注目を集める事件（ポグバのVARによるレッドなど）によって試合結果は変わった。
イエローカードの確率はホームチームとアウェイチームで異なりますか?
はい、同様の事件が発生した場合、おそらく観衆の圧力により、審判がホーム選手よりもアウェイ選手を高い割合で予約しているという強力な証拠があります。いくつかの学術研究によると、アウェイチームはホームチームよりも同等のファウルごとに約10～15％多くイエローカードを受け取るが、これは無意識の審判バイアスの一形態である。これは、精度が意思決定に直接影響するイエローカード確率計算のコンテキストにおいて特に重要です。複数の業界の専門家は、正確なイエローカード確率の計算に依存して、仮定を検証し、プロセスを最適化し、適用される基準への準拠を確保しています。基礎となる方法論を理解することは、ユーザーが結果を正しく解釈し、追加の分析が必要な場合を特定するのに役立ちます。
チームはイエローカードを戦略的に使用できるでしょうか?
はい、カウンター攻撃を止めるための意図的な戦術的ファウルは、明らかにイエローカード違反です。チームは、ディフェンダーがイエローカードをもらって決定的な得点のチャンスを阻止したとき、意識的にリスクと報酬の計算を行います。一部のチームや監督（特にシメオネ監督率いるアトレティコ・マドリード）は、ブッキングのリスクにもかかわらず、この規律あるプロファウルの使用で注目されている。
イエローカードの予測はファンタジーフットボールの戦略にどのような影響を与えるのでしょうか?
FPLの監督は、キャプテンの減点-1が2倍になるため、厳しい審判の試合でイエローカードが出やすい選手をキャプテンにすることを避けている。イエローカードのリスクが 40% で 8 点を獲得したプレーヤーはキャプテンとして 16 点を獲得しますが、イエローの場合は 15 点になります。キャプテンの予想リターンは 8×2 - 0.4×1 = 15.6 点となります。 10% のリスクと 7 予想ポイントを持つより安全なプレーヤーは、7×2 - 0.1 = 13.9 ポイントを獲得すると予想されます。値の比較が重要です。
イエローカードのレートはシーズンの段階によって異なりますか?
はい。シーズン初期のイエローカード率は、審判と選手の新たな関係が確立され、体力が強化されるため、シーズン中盤よりも通常 10 ～ 15% 低くなります。シーズン終了後の降格争いとタイトル争い（第30節～第38節）では、イエローカード率が年間で最も高く、シーズン平均を約15～20％上回っています。これは、精度が意思決定に直接影響するイエローカード確率計算のコンテキストにおいて特に重要です。複数の業界の専門家は、正確なイエローカード確率の計算に依存して、仮定を検証し、プロセスを最適化し、適用される基準への準拠を確保しています。基礎となる方法論を理解することは、ユーザーが結果を正しく解釈し、追加の分析が必要な場合を特定するのに役立ちます。
避けるべきよくある間違い
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- !90 分あたりに正規化せずに季節ごとのイエローカードの合計を使用すると、競技の質に関係なく、3,000 分間プレーした選手の方が 2,000 分間プレーした選手よりも多くのブッキングが蓄積されます。
- !予測において審判の割り当てを無視すると、厳格な審判と寛大な審判の間の予約率の 50 ～ 70% の違いを無視すると、試合ごとの確率推定に大きな不正確さが生じます。
- !すべてのイエローカードを平等に扱うこと。レッドカードを阻止したラストマンファウルに対するイエローは、通常のレイトチャレンジに対するイエローとは質的に異なる。高度なモデルは、これらのシナリオを区別しようとします。
プロのヒント
一般的なイエローカード率とは別に「プロフェッショナルファウル指数」を追跡します。カウンター攻撃を止めるために定期的に戦術的イエローを出している選手を特定します。これらの選手のブッキング率はチームメイトの守備的なポジショニングに部分的に依存しており、守備構造が改善されればブッキングは減少するはずです。戦術的理由ではなく感情的な理由でファウルをする純粋に攻撃的な選手は、コーチングで予約を取り消すことができないため、リスクが高くなります。
ご存知でしたか？
レアル・マドリードのセルヒオ・ラモスは、プロサッカー史上最も多くのイエローカードをもらった選手であり、キャリアの全大会で300枚以上を記録している。彼はまた、エリートサッカー史上、他のほぼどの選手よりも多くのレッドカード (27 枚) を持っています。しかし、彼のブッキング率は、彼が選出されたり、チャンピオンズリーグやラ・リーガで複数のタイトルを獲得したりすることを妨げることはなく、監督が彼の規律あるプロフィールを彼の守備の卓越性の代償として受け入れたことを示唆しています。
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