Expected goals in football
| Thesis title: | Očekávané branky ve fotbalových zápasech |
|---|---|
| Author: | Peroutka, Jakub |
| Thesis type: | Bakalářská práce |
| Supervisor: | Čabla, Adam |
| Opponents: | Malá, Ivana |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tato bakalářská práce se zabývá oblíbeným sportovním ukazatelem očekávaných branek („xG“), primárně používaného ve zpětné analýze fotbalových zápasů a při modelování očekávaných výsledků. Hlavním cílem této práce je seznámit čtenáře s „xG“, shrnout jeho historii a ukázat různé způsoby výpočtu, jako například za pomoci metod strojového učení. Dále jsou zde rozebírány jeho přednosti či slabiny, představeny jednotlivé způsoby interpretace a uvedeny podobné ukazatele, jež si zakládají na „xG“. V interpretační části je pak soubor příkladů, jak k očekávaným brankám přistupovat, včetně vyhodnocení samotného zápasu, vizuální interpretace či simulace samotné sezony. Následně jsou zde uvedeny jednotlivé přístupy k výpočtu očekávaných branek, a to včetně praktické ukázky jejich tvorby a následného vyhodnocení jednotlivých metod. |
| Keywords: | fotbal; vstřelené branky; kvalita střel; Poissonovo-binomické rozdělení; očekávané branky; metody strojového učení |
| Thesis title: | Expected goals in football |
|---|---|
| Author: | Peroutka, Jakub |
| Thesis type: | Bachelor thesis |
| Supervisor: | Čabla, Adam |
| Opponents: | Malá, Ivana |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | This bachelor thesis deals with the popular metric of expected goals („xG“), primarily used in the retrospective analysis of football matches and modeling expected results. The main goal of this thesis is to introduce the metric itself, summarize history of „xG“ and show examples of various methods of calculation, such as machine learning methods. Furthermore, there are described its strength and weaknesses, shown individual methods of interpretation and mentioned similar metrics based on „xG“. In the interpretation part, there is a set of examples of how to approach the „xG“, including evaluation of the match, visual interpretation or simulation of the season itself. Subsequently there are individual approaches to the calculation of expected goals, including practical examples of their creation follows with evaluation of individual methods. |
| Keywords: | Poisson-binomial distribution; machine learning; expected goals; shot quality; football; goals |
Information about study
| Study programme: | Kvantitativní metody v ekonomice/Statistické metody v ekonomii |
|---|---|
| Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
| Assigned degree: | Bc. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Statistics and Probability |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 10. 12. 2020 |
|---|---|
| Date of submission: | 11. 12. 2021 |
| Date of defense: | 2. 2. 2022 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/75474/podrobnosti |