Fußballanalyse mit Python & R

Kapitel 3. Einfache lineare Regression: Rushing Yards über Erwartung

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Fußball ist ein kontextabhängiger Sport. Überlege dir, ob ein Pass ausgeführt wird. Das hängt von mehreren Faktoren ab: Wurde der Quarterback unter Druck gesetzt (was den Abschluss erschwert)? Hat die Verteidigung einen Pass erwartet (was den Abschluss erschwert)? Wie tief war der Pass (die Abschlussquote sinkt mit der Tiefe des Ziels)?

Was Menschen von Fußballanalysen abschreckt, sind Schlussfolgerungen, bei denen sie das Gefühl haben, dass ihnen ein kontextuelles Verständnis des Spiels fehlt. "Rohe Zahlen" können irreführend sein. Sam Bradford stellte 2016 als Mitglied der Minnesota Vikings den NFL-Rekord für die Abschlussquote in einer Saison auf. Das war beeindruckend, denn er kam zu Beginn der Saison durch einen Trade zum Team und musste sich schnell an ein neues Umfeld gewöhnen. Das war zwar beeindruckend, bedeutete aber nicht zwangsläufig, dass er in diesem Jahr der beste Quarterback in der NFL war, oder gar der treffsicherste. Zum einen erreichte er in diesem Jahr eine durchschnittliche Zieltiefe von nur 6,6 Yards (aDOT), was laut PFF Platz 37 in der NFL war. Damit lagen seine Yards pro Passversuch bei relativ durchschnittlichen 7,0, was nur Platz 20 im Football bedeutete. In Kapitel 4 erfährst du mehr über den Kontext dieser Zahl und wie du sie selbst anpassen kannst. ...