xG

Definicja

xG, czyli expected goals, to szacowane prawdopodobieństwo, że konkretny strzał zakończy się golem, obliczone na podstawie historycznych prób o podobnych cechach. Wartość pojedynczego strzału mieści się zasadniczo między 0 a 1, a suma wartości wszystkich prób tworzy łączne xG zawodnika lub zespołu.

Wartość xG równa 0,20 oznacza, że w modelu statystycznym około 20 procent podobnych strzałów zakończyło się lub powinno kończyć się golem w długiej serii prób. Nie oznacza to, że w konkretnej sytuacji zawodnik zdobywa jedną piątą bramki ani że po pięciu takich strzałach gol musi paść.

Model xG jest trenowany na dużym zbiorze historycznych strzałów. Do podstawowych zmiennych należą odległość od bramki, kąt uderzenia, część ciała użyta do oddania strzału oraz rodzaj akcji poprzedzającej próbę. Bardziej rozbudowane modele mogą uwzględniać położenie bramkarza i obrońców, presję na strzelającym, widoczny fragment bramki, fazę gry oraz sposób dostarczenia piłki.

Łączne xG zespołu jest najczęściej sumą wartości jego strzałów. Jeżeli drużyna oddała próby wycenione na 0,10, 0,25 i 0,45, jej suma wynosi 0,80 xG. Taki wynik opisuje przeciętną liczbę bramek oczekiwaną z podobnego zestawu sytuacji w wielu powtórzeniach, a nie prognozę dokładnego wyniku jednego meczu.

xG pomaga oddzielić tworzenie sytuacji od ich wykończenia. Zespół może przegrać 0:1, mimo że stworzył więcej i lepsze okazje niż przeciwnik. W pojedynczym spotkaniu różnica może wynikać z celności strzałów, interwencji bramkarza, obramowania bramki lub zwykłej losowości. W dłuższym okresie xG pozwala analizować, czy wyniki mają oparcie w regularnym tworzeniu i ograniczaniu sytuacji.

Wartości publikowane przez różnych dostawców mogą się różnić. Modele wykorzystują odmienne bazy treningowe, definicje zdarzeń, zestawy zmiennych i metody obliczeniowe. Ten sam strzał może więc otrzymać inną wartość w Opta, StatsBomb, systemie FIFA lub u innego dostawcy. Porównania należy prowadzić w obrębie jednego modelu albo po sprawdzeniu metodologii.

Standardowe xG jest wskaźnikiem przedstrzałowym. Ocenia okoliczności istniejące przed uderzeniem lub dokładnie w jego momencie, ale zazwyczaj nie uwzględnia końcowego umiejscowienia piłki w świetle bramki. Jakość wykonania strzału i trudność interwencji bramkarza opisują między innymi post-shot xG oraz xGOT.

xG nie ocenia wszystkich groźnych ataków. Jeżeli zawodnik nie zdoła oddać strzału po niecelnym ostatnim podaniu, błędnym przyjęciu albo interwencji obrońcy, standardowy model nie przypisze tej akcji wartości xG. Wskaźnik nie zastępuje zatem analizy wideo, kontekstu taktycznego ani innych miar opisujących tworzenie zagrożenia.

Nazwa expected goals wywodzi się z matematycznego pojęcia wartości oczekiwanej. W futbolu oznacza przeciętną liczbę bramek, jakiej można oczekiwać z pojedynczego strzału lub zbioru strzałów o określonych właściwościach.

Nie można bezpiecznie przypisać stworzenia całej koncepcji jednej osobie. Modele szacujące jakość strzałów i prawdopodobieństwo zdobycia bramki rozwijano w analizie sportowej przed upowszechnieniem skrótu xG. StatsBomb wskazuje, że podstawowa idea była obecna w analityce piłkarskiej co najmniej od kilku dekad.

Opta przypisuje ważny etap rozwoju współczesnego xG Samowi Greenowi. W opracowaniu opartym na danych Premier League z 2012 roku przedstawiono model określający prawdopodobieństwo zdobycia bramki oraz sumowanie wartości strzałów w oczekiwany wynik zawodnika. Publikacja pomogła wprowadzić nazwę xG do publicznej analizy futbolu, ale nie oznacza, że w 2012 roku powstała sama idea statystycznej oceny jakości sytuacji.

W połowie lat 2010. xG zaczęło być powszechniej stosowane przez kluby, firmy analityczne, media i społeczność zajmującą się danymi piłkarskimi. Z czasem wskaźnik pojawił się w transmisjach, oficjalnych raportach rozgrywek oraz serwisach statystycznych FIFA, UEFA i lig krajowych.

Pierwsze modele opierały się głównie na danych zdarzeniowych, takich jak miejsce i rodzaj strzału. Rozwój dokładniejszego zbierania danych pozwolił uwzględnić położenie innych zawodników, presję, ustawienie bramkarza i wysokość uderzenia. Powstały także wskaźniki pochodne, między innymi xGA, npxG, xGOT, xA i expected points.

Przykłady

Strzał z ostrego kąta i dużej odległości może otrzymać wartość 0,03 xG. Oznacza to, że podobne próby kończą się golem przeciętnie w około trzech przypadkach na sto. Zdobycie bramki z takiej sytuacji jest możliwe, lecz pozostaje wynikiem znacznie mniej prawdopodobnym niż gol po centralnym uderzeniu z kilku metrów.

Sytuacja sam na sam może otrzymać wysoką wartość, ale dokładne xG zależy od położenia zawodnika, kąta, presji obrońców i pozycji bramkarza. Sam opis „sam na sam” nie wystarcza więc do nadania jednej stałej wartości wszystkim takim próbom.

W Lidze Europy UEFA 2025/26 Midtjylland zdobył 20 bramek przy łącznym xG wynoszącym 14,61. Różnica 5,39 gola wskazywała, że zespół wykorzystał swoje strzały znacznie skuteczniej, niż wynikało z przeciętnej skuteczności podobnych sytuacji w zastosowanym modelu.

Aston Villa strzeliła w tych samych rozgrywkach 28 goli przy 22,94 xG. John McGinn zdobył pięć bramek przy indywidualnym wyniku 1,18 xG. Dane ilustrują nadwyżkę bramek nad oczekiwaniami, ale same nie rozstrzygają, jaka część różnicy wynikała z umiejętności, jakości uderzeń, gry bramkarzy lub zmienności małej próby.

Powiązane

• expected goals
• xGA
• xGD
• npxG
• xG na strzał
• post-shot xG
• xGOT
• expected assists
• xA
• expected points
• xThreat
• shot map
• jakość sytuacji
• skuteczność strzałów
• konwersja strzałów
• duża szansa
• dane zdarzeniowe
• dane trackingowe
• wartość oczekiwana
• kalibracja modelu
• Jak oblicza się expected goals
• Jak prawidłowo interpretować xG po meczu
• Dlaczego modele xG pokazują różne wyniki
• xG a rzeczywista skuteczność napastnika
• xGOT i ocena jakości wykonania strzału
• Jak analizować bramkarzy za pomocą danych post-shot
• npxG — expected goals bez rzutów karnych
• xGA i ocena jakości gry obronnej
• xGD jako miara równowagi między atakiem i obroną
• Ograniczenia xG w analizie pojedynczego meczu
• Dlaczego groźna akcja bez strzału nie otrzymuje xG
• Expected points a rzeczywista tabela ligowa
• Sam Green
• Ted Knutson
• John McGinn
• Unai Emery
• Mikel Arteta
• analitycy danych piłkarskich
• trenerzy przygotowania meczowego
• specjaliści do spraw rekrutacji
• Midtjylland w Lidze Europy UEFA 2025/26
• Aston Villa w Lidze Europy UEFA 2025/26
• Freiburg w Lidze Europy UEFA 2025/26
• Borussia Dortmund – Paris Saint-Germain, Liga Mistrzów UEFA 2023/24
• mecze mistrzostw świata analizowane za pomocą FIFA Enhanced Football Intelligence
• spotkania Premier League analizowane z wykorzystaniem danych Opta