BStat Blog

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



Timeline of @michael_karbach

michael_karbach avatar

@s_hermanns @HerthaBSC @borussia Ja, mit Ball würde ich sagen tatsächlich schnell.
About 4 days, 2 hours ago by: BStat (@michael_karbach)



Der Leistungsabfall der Borussia in Zahlen

Update: Daten bis zum 26.Spieltag und Laufdatenvergleich mit Bayer Leverkusen.


Wir wollen hier anhand einiger statistischer Spieldaten darlegen, wie sich der Leistungsabfall in Zahlen darstellt, nachdem genau 10 Spieltage in der Rückrunde absolviert sind. Schauen wir uns zunächst die Punkteausbeute im 10-Spieltage gleitenden Mittel an, die zunächst die Ergebniskrise darstellt. Die Borussia ist über die letzten 10 Spieltage mit 1.4 Punkten ins Punktemittelfeld der Liga abgerutscht. Zur selben Zeit in der Hinrunde hatte die Borussia einen Schnitt von 2.0 Punkten. Es handelt sich nicht alleine um eine Punktekrise, sondern um einen Leistungsabfall, der zur Rückrunde einsetzte, vielleicht sogar schon mit dem sehr glücklichen Punktgewinn am 15. Spieltag in Hoffenheim. In der folgenden Formkurve sind die gemittelten Torchancen (grüne Linien) und Gegentorchancen (rote Linien) in xGoals dargestellt.

→ Weiterlesen...

2019/03/04 11:52

Ballbesitz und Torchancen 1.Bundesliga 18/19

Wir wollen der Frage nachgehen, ob ein erhöhter Ballbesitz in dieser Saison einen direkten positiven Einfluss auf die Torchancen-Differenz in einem Spiel hat. In der letzten Saison gab es einige Mannschaften, insbesondere der FCB, bei denen zumindest eine Korrelation zur Torschuss-Differenz zu beobachten war. Wichtiger als die Torschüsse sind die Torchancen, die wir in xGoals messen.

Im Folgenden sind für alle Bundesliga-Mannschaften für alle Spiele die jeweilige xGoal-Differenz ($xG_D$) gegen den Ballbesitz ($Bb$) aufgetragen. Die Erklärung der präsentierten Daten und Kurven ist in der folgenden Grafik kurz erläutert.

Wichtig für die Analyse ist die getrennte Auswertung von Heim- und Auswärtsspielen, da es über Jahre hinweg einen statistisch signifikanten Heimvorteil gibt. Für die Punktausbeute ist ein erhöhter Ballbesitz nur schwach statistisch signifikant. Da die Punktausbeute auch stark vom Zufall abhängig ist, betrachten wir stattdessen die xGoal-Differenz. Auf den ersten Blick würde man vielleicht sogar eine deutliche Korrelation von hohem Ballbesitz und hoher xGoal-Differenz erwarten, wenigstens bei den spielstarken Teams.

Da die Analyse erst am Ende der Saison mit maximaler Datenmenge erfolgt, wollen wir an dieser Stelle keine voreiligen Schlüsse ziehen, sondern weisen nur auf die folgenden temporären Beobachtungen hin:

  • Die Korrelationen von $xG_D$ und $Bb$ fast aller Teams sind vergleichsweise sehr klein!
  • Die meisten Teams zeigen ein unterschiedliches Heim- und Auswärts-Ballbesitz-Spiel, dass sich unter anderem in einem zum Teil signifikant deutlich erhöhten Ballbesitz bei Heimspielen äußert als auch durch eine höhere Korrelation.
  • Es gibt einige Besonderheiten bei den Teams:
    • Bei BMG und BVB gibt es keinerlei Korrelationen zwischen Torchancen und Ballbesitz, nur eine erhöhte $xG_D$ bei Heimspielen ist zu beobachten.
    • Es gibt keinen signifikanten Unterschied in Heim- und Auswärtsspielen des FCBs und keine Korrelation zwischen Ballbesitz und Torchancen, erstaunlich!
    • Die Teams S04 und SCF haben ein schon signifikantes gegensätzliches Verhalten bei Heim- und Auswärts-Spielen, S04 jedoch nicht im mittleren Ballbesitz!
    • Die TSG ist das Team mit der höchsten Korrelation überhaupt, die schon signifikant ist und bei der es keinen signifikanten Unterschied zwischen Heim- und Auswärtsspielen gibt!

Alle Aussagen sollen an dieser Stelle nicht weiter quantifiziert werden, da die statistischen Fehler noch zu groß sind. Jedoch gibt es schon die ein oder andere Tendenz zu erkennen, die sich durchaus am Ende der Saison manifestieren könnte.

→ Weiterlesen...

2019/02/06 09:41

Spielerbewertung der Hinrunde 2018/19

In dieser Kolumne bewerten wir die Leistungen der Borussen in der Hinrunde der Saison 2018/19. In erster Linie verwenden wir für die Bewertungen der Spieler die Notenvergabe der Portale, aber ziehen auch verschiedene Leistungsdaten der Spieler heran. Diese beiden Aspekte bilden sicherlich nur ein Teilaspekt einer Spielerbewertung, das sollte bei der folgenden Betrachtung nicht vergessen werden.

Die Bewertung der Spieler wird in den Kategorien Defensive, Mittelfeld und Offensive durchgeführt, dies führt zu einer faireren Vergleichbarkeit in der Bewertung. Die Einteilung der Spieler in die Kategorien ist nicht in allen Fällen eindeutig. Ebenso werden wir auf signifikante Besonderheiten der Notenvergabe durch die Portale eingehen.

Für die Noten-Bewertungen schauen wir uns sowohl die absoluten Noten an, als auch die mittleren Abweichungen zum Mittelwert der Mannschaft. Letzteres gibt dann eine detaillierte Auskunft über die individuelle Leistung und mittelt den Effekt heraus, dass eine absolut gute Note durch Einsätze in überwiegend guten Spielen zustande kommen kann, umgekehrt genauso für schlechte Noten in überwiegend schlechten Spielen. Dies ist insbesondere bei Spielern mit wenigen benoteten Spielen wichtig. Deswegen darf bei der Beurteilung der vergleichsweise große statistische Fehler nicht vergessen werden.


→ Weiterlesen...

2018/12/26 11:09

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.


→ Weiterlesen...

2018/12/25 19:31

Formkurven 1.Bundesliga 18/19

Hier werden Formkurven der 1.Bundesliga Saison 2018/19 für alle Mannschaften gezeigt. Alle Kurven sind gleitende Mittel über 10 Spieltage. Zusätzlich zum Punkteschnitt sind noch die xGoals und Gegen-xGoals gezeigt zusammen mit einem schattierten Bereich zu den gemittelten geschossenen Toren und Gegentoren. Liegt der grüne Schatten über der grünen Kurve, so war das Team effizient oder glücklich in seinen Torchancen, liegt der grüne Schatten darunter, so war das Team ineffizient oder unglücklich im Toreschießen. Umgekehrt verhält es sich bei den Gegentoren. Liegt der rote Schatten oberhalb der roten Kurve, so war das Team ineffizient oder unglücklich im Verhindern von Toren aus Torchancen. Ebenso umgekehrt verhält es sich, wenn der rote Schatten unterhalb der roten Kurve liegt.


Alle xGoal-Daten stammen von Understat.com. Die Grafiken werden nach jedem Spieltag auf den neuesten Stand gebracht. Die Mannschaften sind alphabetisch geordnet.

→ Weiterlesen...

2018/12/08 12:50
  • Zuletzt geändert: 2018/08/04 10:57
  • von admin