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Terza parte dedicata agli attaccanti.
Riassunto delle metriche utilizzate:
- expected bonus = (npxG x 3) + xA
- non-penalty bonus = (non-penalty goal x 3) + assist
Riassunto delle metriche utilizzate:
- expected bonus = (npxG x 3) + xA
- non-penalty bonus = (non-penalty goal x 3) + assist
📊 Quali giocatori di #SerieA contribuiscono in proporzione di più a portare il pallone in zone pericolose secondo l'expected threat?
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Il giocatore che in assoluto ha avuto maggiore peso nella creazione di pericoli per la propria squadra è @gerardeulofeu, che ha generato da solo oltre il 27% dell'expected threat totale dell'#Udinese, con un contributo molto superiore ai compagni sia per passaggi che conduzioni.
📈📊 Come si è evoluta l'under/over performance della squadre di #SerieA nelle ultime due stagioni?
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Nel thread della scorsa settimana avevamo analizzato l'evoluzione tra la stagione 20/21 e 21/22 della differenza tra npxG creati e concessi, come proxy del livello di performance delle squadre. Oggi per integrare il discorso, aggiungiamo l'elemento under/over performance.
In particolare possiamo osservare come si sono evolute la differenza tra non-penalty goal segnati e npxG creati e quella tra non-penalty goal subiti e npxG concessi.
Quali squadre e giocatori di #SerieA hanno overperformato 📈🎯 di più in proporzione ai non-penalty xG creati?
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La stagione sta per finire ed è un buon momento per valutare quali squadre hanno segnato più o meno delle attese del modello dei npxG.
In questo caso nel grafico non è mostrata l'under/over performance assoluta ma quella normalizzata in base ai npxG creati dalle squadre.
In questo caso nel grafico non è mostrata l'under/over performance assoluta ma quella normalizzata in base ai npxG creati dalle squadre.
