- Статистика для хоккея на льду: с чего начать?
- Что такое PDO и почему этот показатель так важен?
- Использование ожидаемого количества голов для ставок на хоккей на льду
Подробный анализ показателей команд поможет игрокам принимать более обоснованные решения о ставках на хоккей на льду. Учитывая огромное количество статистических данных и различных источников в Интернете, трудно понять, с чего начать. Хотите узнать, какие статистические показатели наиболее полезны для ставок на хоккей на льду? Читайте дальше, чтобы узнать ответ на этот вопрос.
Статистика для хоккея на льду: с чего начать?
Профессиональные игроки знают, что данные и статистика помогают повысить прибыль от ставок. Однако очень важно использовать подходящую статистику. Научившись размещать ставки на хоккей на льду, игроки хотят продвинуться дальше базового уровня и начинают рассматривать такие показатели, как влияние счета, PDO и ожидаемое количество голов.
Официальный сайт НХЛ — популярный источник базовых показателей, но для более подробного анализа полезны другие ресурсы, например Corsica Hockey.
Игрокам нужно понимать, что в хоккее на льду существует ряд показателей, которые можно анализировать, но эта статья будет в первую очередь посвящена матчам «5 на 5», которые дают наилучшее представление о настоящих способностях команды и предоставляют самую крупную выборку для анализа.
Влияние счета
Понимание корректировки счета — первый шаг к профессиональному анализу хоккейной статистики. Эти коррективы вносятся в связи с широко известным феноменом, который называют влиянием счета.
Вкратце, когда команды опережают соперников, обычно они уходят в защиту и играют очень сдержанно, чтобы сохранить преимущество. Отстающие команды часто отказываются от защитного построения и больше рискуют, чтобы повысить свои шансы забить гол.
Корректировка счета — это всего лишь метод взвешивания событий. Показатели команды больше повышаются за броски и голевые ситуации при наличии преимущества, чем при отставании. Если не учесть влияние счета, можно получить неточные результаты из-за отклонения таблицы очков.
Возьмем, к примеру, матч 7 октября 2017 года, когда «Монреаль Канадиенс» посетили Вашингтон для игры с «Кэпиталз».
Источник: @EvolvingWild
К концу первого периода Вашингтон лидировал со счетом 4:0 и совершил 14 бросков, в то время как Монреаль — лишь 7. За оставшееся время игры «Канадиенс» совершили 32 броска, а «Кэпиталз» — 9. Матч завершился со счетом 6:1 в пользу «Кэпиталз», но «Канадиенс» совершили больше бросков по воротам (39 против 23).
Посмотрев на таблицу очков, легко прийти к выводу, что команда, совершившая больше бросков по воротам, играет лучше, хотя это не обязательно верно. Влияние счета добавляет крайне важный контекст для анализа результатов.
Что такое PDO и почему этот показатель так важен?
PDO — это показатель дисперсии. Он назван в честь его изобретателя, и эти буквы на самом деле ничего не значат. Чтобы получить показатель PDO, достаточно сложить проценты бросков и парирования на льду.
Игрокам следует учесть, что PDO не позволяет делать каких-либо прогнозов. Ценность этого показателя в том, что с его помощью игроки могут делать общие предположения об удаче нападающих и вратарей в лиге.
По сути, PDO обозначает регрессию к среднему значению, которое в НХЛ составляет ровно 100. За каждым броском следует либо гол, либо парирование, поэтому сумма процентов этих двух событий всегда равна 100.
Конечно, некоторые команды постоянно превышают ожидаемые показатели совершенных и полученных бросков (либо не достигают их). Это может быть вызвано наличием элитного вратаря и/или нападающего.
Источник: @ChartingHockey
Один из самых примечательных примеров использования PDO — сокращенный из-за локаута сезон 2012–2013 годов, в котором PDO команды «Торонто Мейпл Лифс» в матчах «5 на 5» составлял 103,11 после 48 обычных матчей сезона.
Сообщество аналитиков предположило, что результаты «листьев» упадут, так как команда не сможет продолжать играть на том же уровне. Они оказались правы — «листья» проиграли «Брюинз» в первом раунде плей-офф Кубка Стэнли.
Показатели, связанные с бросками
Голы — довольно редкое и случайное явление в хоккее на льду — более 90 % бросков не приводят к голу. Это не значит, что количество голов не зависит от навыков, но игрокам никогда не следует недооценивать последствия отскока. Анализ показателей, связанных с бросками, поможет игрокам учитывать влияние удачи в хоккее на льду и принимать более обоснованные решения о ставках.
Corsi — это статистический показатель, обозначающий общее количество выполненных бросков. Он включает броски по воротам, промахи и заблокированные броски. Его часто упоминают как показатель владения шайбой, хотя на самом деле это лишь косвенная метрика.
Как правило, команда, совершающая больше бросков, чаще владеет шайбой. Число Corsi команды — это просто общее количество выполненных ею бросков минус количество бросков ее соперников, которое обычно выражается в процентах.
Процент Corsi For = (Corsi For) / (Corsi For + Corsi Against)
Его также можно преобразовать в показатели частоты — Corsi For за 60 минут (CF60) и Corsi Against за 60 минут (CA60), показанные в приведенном ниже примере.
Источник: @ChartingHockey
Показатель Fenwick похож на Corsi за одним исключением: в нем не учитываются заблокированные броски. Другими словами, Fenwick измеряет незаблокированные броски. Как Corsi, так и Fenwick имеют ценность для прогнозирования, и их можно измерять повторно.
В сезоне 2011–2012 годов, до того как показатели, связанные с бросками, обрели нынешнюю популярность, «Лос-Анджелес Кингз» завершили сезон на восьмом месте в Западной конференции.
Однако учитывая тот факт, что «Кингз» показали лучший процент Corsi For в матчах «5 на 5», те, кто использовал показатели, связанные с бросками в хоккее на льду, предсказывали для них лучшие результаты, чем для среднестатистической команды, занимающей восьмое место. В итоге хоккеисты из Лос-Анджелеса выиграли Кубок Стэнли, став первой и единственной командой с восьмого места, которой это удалось.
Анализ базовых показателей, таких как Corsi, вместо простого количества голов помогает игрокам сосредоточиться на процессе, а не только на результатах. Конечно, у таких показателей есть свои ограничения (Corsi и Fenwick часто критикуют за то, что они не учитывают качество бросков, то есть удар из центра поля считается равноценным кистевому броску с трех метров от сетки).
Голевые ситуации — это подмножество выполненных бросков, но этот показатель оставляет желать лучшего. Произвольное разграничение, как в приведенном ниже примере, может стать непростой задачей, когда у каждой команды и каждого аналитика есть собственное мнение по поводу того, что считается голевой ситуацией.
Чтобы справиться с вышеупомянутыми ограничениями, большинству игроков достаточно рассматривать результаты с точки зрения ожидаемого количества голов.
Использование ожидаемого количества голов для ставок на хоккей на льду
Игрокам доступны различные модели ожидаемого количества голов (xG), но мы сосредоточимся на одной из них, разработанной Эммануэлем Перри, владельцем и руководителем Corsica Hockey. В этой модели каждому броску назначается вероятность гола с учетом следующих факторов:
- тип броска;
- расстояние и угол;
- отскок;
- прорывы;
- состояние команды.
Показатель ожидаемого количества голов, который также пользуется популярностью в футболе, дает представление о том, сколько голов должна была забить команда (независимо от того, сколько их было на самом деле). Сравнение ожидаемого процента голов с фактическим — один из способов выявления потенциальных отклонений (как видно на приведенных ниже диаграммах).
Источник: @ChartingHockey
Источник: @ChartingHockey
