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Beschreibende Statistiken und Analysen rund um den Ball grafisch kompakt dargestellt.



Timeline of @michael_karbach

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Die Entwicklung der USA über die letzten 12 Tage im Vergleich zu dem am ärgsten betroffenen Ländern Italien und Spa… https://t.co/zcOo7vZVxB
About 6 hours, 21 mins ago by: BStat (@michael_karbach)



Noten aller Spieler über alle Spieltage

Die Farben der Punkte stammen von den Portalen:

Zur Nomenklatur der Grafiken:

  • # Die Anzahl der benoteten Spiele.
  • Die kleineren grünen Noten in Rechtecken sind die Notenmittelwerte des Spieltages.
  • min[Ø] Beste mittlere Note der Saison.
  • max[Ø] Schlechteste mittlere Note der Saison.
  • #[Ø-Team]< Anzahl der Male, in der ein Spieler besser war als der Schnitt der Mannschaft,
  • #[Ø-Team]> Anzahl der Male, in der ein Spieler schlechter war als der Schnitt der Mannschaft.


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2020/02/03 16:39

Form charts in Premier League 19/20

Here you see form graphs for Premiere League season 2019/20 for all clubs. The graphics show the moving averages of points over 10 games, as well as the averaged xGoals and xGoals against of the teams. Furthermore, the green shaded area marks the region to the averaged scores. If this area is above the thick green line, the teams over performs, if it is below the team under performs. Similarly, but vice versa for the red shaded area from the goals against. Above the red line means under performing, below over performing.

All data are collected from Understat.com. The charts will usually be updated after finishing a game day. The order of teams is alphabetically and the same as in predictions for 2019/20.


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2020/01/30 08:12

Trainerwechsel und Spielstiländerungen in der Saison 19/20

Zu Beginn der Saison 19/20 gab es in der Bundesliga viele Trainerwechsel und dadurch bedingt typischerweise auch mehr oder minder starke Veränderungen im Spielstil der betroffenen Teams. Solche Veränderungen sind für ausgebildete Trainer erkennbar, für den gemeinen Fußballfan vielleicht nicht in allen Facetten. Wir wollen hier der Frage nachgehen, inwieweit mögliche Veränderungen signifikant auch in statistischen Spieldaten sichtbar sind. Dazu betrachten wir ausgewählte Spieldaten, die einen Spielstil charakterisieren. Im Einzelnen sind dies:

  • Laufdaten: Laufleistung und Sprints
  • Zweikampf: Fouls und Zweikampfquote
  • Passspiel: Ballbesitz und Passquote
  • Offensive: Torschüsse und xGoals
  • Defensive: Gegentorschüsse und Gegen-xGoals

Als Datenbasis legen wir die Spieldaten von Sport.de aus der Saison 18/19 und der Hinrunde 19/20 zugrunde und vergleichen im Wesentlichen zwei Teams mit jungen neuen Trainern:

  • Gladbach - D. Hecking $\rightarrow$ M. Rose,
  • Schalke 04 - D. Tedesco / H. Stevens $\rightarrow$ D.Wagner,

Im Einzelfall betrachten wir jedoch auch andere Teams, bei denen es zu markanten Verschiebungen in Spieldaten gekommen ist, insbesondere auch wegen der hier dargestellten Methode den #FCB, da in diesem Fall die Datenbasis für einen Vergleich deutlich kleiner ist und Aussagen bezüglich signifikanten Änderungen schwieriger sind.

Alle Spieldaten werden wir anhand der Mittelwerte (Mediane) und Schwankungen miteinander vergleichen und dabei auf statistische Signifikanz testen. Um dies grafisch zu verdeutlichen, stellen wir die Daten als sogenannte Box-Plots dar und führen t-Tests als Signifikanztest durch. Auf alle Details dieser Methoden werden wir hier nicht eingehen, die wesentlichen Merkmale jedoch anhand einfach verständlicher Beispiele anschaulich erklären.

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2019/12/26 14:28

Laufleistung 1.Bundesliga 19/20

Schauen wir uns die Bedeutung des Laufens für das Spielergebnis anhand zweier wichtiger Laufdaten an. Zum einen betrachten wir die Laufleistung (in km) und zum anderen die Zahl der Sprints pro Spiel je Team. Jedoch wichtiger als die jeweils absoluten Zahlen sind die Differenzen pro Spiel. Dies ist leicht verständlich, denn beide Spieldaten erhöhen bei positiver Differenz die Zahl der Spieler in der Nähe des Balles und reduzieren die Möglichkeit des Gegners den Ball einfach zum Mitspieler zu bekommen. Deswegen ist zu erwarten, dass beide Spieldaten-Differenzen einen positiven Effekt auf den Spielausgang besitzen. Wie stark dieser Zusammenhang ist, wollen wir im Folgenden analysieren und am Ende schließlich für jedes Team einzeln zeigen.

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2019/12/16 07:15
  • Zuletzt geändert: 2018/08/04 08:57
  • von admin