Что такое недобор по матожиданию на живом примере
Математическая статистика постепенно покоряет футбол, хотя до бейсбола, который уже практически весь разложен на статистические модели (т.е. “решён” математически), европейскому ногомячу пока далеко. Тем не менее, уже есть некоторые вещи, которые довольно адекватно связывают цифры и наиболее вероятный результат матча.
Одна из таких вещей — индекс xG. Говоря простыми словами, каждой позиции на поле присвоен свой весовой коэффициент, означающий вероятность гола при ударе по воротам из этой позиции. Эта вероятность — статистическая, то есть она говорит о том, с какой частотой забивали голы бьющие отсюда в десятках тысяч предыдущих матчей. Про это, в частности, писал профессор математики, искавший прибыльную статистическую стратегию. xG у него назывался концепцией “ожидаемых голов”.
По этому же принципу можно оценивать правильность ставок, особенно на тоталы. Как известно, если ставка выиграла, это не означает, что она была правильной, то есть имела положительное математическое ожидание на дистанции, равно как и наоборот. Но оценки вероятностей в футболе — вещь очень сложная и субъективная.
Однако индекс xG является, пожалуй, лучшей иллюстрацией того, как может не везти. Возьмём матч 03.12.2017 Арсенал — Манчестер Юнайтед (1:3). Так вот, по xG Арсенал “выиграл” со счётом 4.88 -1.88! Кружочки — позиции ударов по воротам, диаметр кружка напрямую отражает вероятность гола после соответствующего удара по xG.
То есть, наиболее вероятный счёт при таком количестве ударов из таких позиций — почти 5:2! Арсенал должен был забивать больше четырёх голов, а общий тотал должен был превысить шесть. Но на практике получилось 1 и 4 соответственно. На тотал больше 5,5 доматчевый коэффициент доходил до 19, между прочим, и это была бы ставка с огромным перевесом над линией. Но она бы проиграла, потому что очень сильно не повезло.
В лайве все тоталы больше тоже были сильно валуйны (в перерыве при счёте 1:1 давали ТБ 4 по равной). Вот примерно так это и оценивается постфактум.