Statistiken Saison 25/26
14.12.2025 - 23:56 Uhr
31.01.2026 - 18:14 Uhr
Zitat von Moorkamp
Ok, da fehlt einfach jegliche Grundlage für eine sinnvolle Fortsetzung.
Zitat von totaalvoetbal_1887
Du wirkst auf mich mega butth*rt, was es wirklich anstrengend macht, mich mit dir auseinanderzusetzen.
Selbst wenn ich länger darüber nachdenke, kommt mir da kein guter Grund in den Sinn, aber gut.
Der einzige, der die Werte nach seinem gutdünken auslegen will, bist du.
Ein Korrelationswert von 0,45 ist selbst nach deinem zitierten Massstab mittel (fast hoch)
> ab 0.3 "mittel", ab 0.5 "hoch"
Du argumentierst dafür diesen Wert zu relativieren und zu ignorieren, obwohl bereits in der vorangegangen Spielzeit ein Korrelationswert von 0.32 festzustellen ist. Was darauf hindeutet, dass es nicht ein zufälliger Ausreisser ist.
Und nur am Rande, aber zum Punkt kommen, kannst du irgendwie nicht, oder?
Zitat von Moorkamp
Argumente? Sei mir nicht böse, aber ich glaube du verstehst nicht einmal, dass wir nicht das gleiche Spiel spielen.
Es geht nicht um Argumente, es geht darum, dass du glaubst, statistische Kennwerte nach Gutdünken auslegen zu können. Das ist so als wenn du gelb ab jetzt grün nennen willst. Das hat nichts mit Argumenten zu tun.
Möglichst kurz? Also mal kurz Vorlesung Statistik I und II in 100 Worten, oder was?
Korrelationskoeffizienten sind keine Prozente, wenn überhaupt müsstest du r-quadrat nehmen (wie bereits gesagt), funzt aber auch nicht, weil:
Deskriptive Daten geben nur Auskunft über eine Stichprobe, nicht darüber hinaus.
Korrelationen sind keine Kausalitäten.
Korrelationen können Scheinkorrelationen sein.
Selbst wenn man Korrelationen kausal interpretieren will, sie sind bivariat, picken sich in einem komplexen multivariaten Zusammenhang einen einzigen Faktor raus, was wg. Autokorrelation zu massiven Überschätzungen führen kann.
Und dann wären noch die Modellannahmen, Korrelation unterstellt z.B. einen einfach linearen Zusammenhang, der hier gar nicht gegeben sein kann, was zu Verzerrungen führt. Die Annahme einer allgemeinen Gesetzmäßigkeit ignoriert die gesamte Diskussion zur Frage in welchem Kontext (Spielsituation, Taktik, etc. pp.) gelaufen wird.
Bitte verkämpfe dich da nicht, ich bin sicher du hast ein Fachgebiet, auf dem ich keine Ahnung habe, aber hier müsstest du erst einmal viel aufholen, um mitreden zu können. Niemand muss überall Experte sein, aber man sollte bitte nicht so tun, als wenn jeder überall kompetent mitreden kann.
Was meine Werte aus dem Polzin-Thread hergeben:
In den zwei ausgewerteten Saisons bestand ein statistischer Zusammenhang unterschiedlicher Stärke zwischen den erzielten Punkten und den drei untersuchten Kennwerten. Das war's.
Ein prozentuale Interpretation, eine Interpretation als "hoch", eine kausale Interpretation ("Einfluss"), eine Ableitung allgemeiner Gesetzmäßigkeiten, sind alle nicht zuverlässig. Das ist nicht meine Meinung, das kannst du in jedem Lehrbuch Forschungsmethoden und Statistik nachlesen.
Man kann die Befunde als Hinweis darauf lesen, dass Sprints vermutlich eine gewisse Rolle spielen. Das kann man aber auch ohne solche Auswertungen wissen. Wenn man es genauer wissen will, muss man in die entsprechende Forschung schauen und nicht irgendwelche Zahlen aus einem Internetforum nach Belieben auslegen.
Meine Zahlen dienten nur dazu anknüpfend an @Ridanho's Auswertung zu zeigen, dass "sie rennen zu wenig" alleine keine gute Begründung für Kritik am Trainer ist bzw. "mehr rennen" kein Selbstläufer 🙃 ist und man diese Werte nie isoliert betrachten sollte.
Zitat von totaalvoetbal_1887
Ok, ich bin gespannt.
Du hattest jetzt ja ein paar Tage dir relevante Argumente zu überlegen und ich möglich kurz zu fassen.
Zitat von Moorkamp
Nichts für ungut, aber was du da mit meinen Daten machst ist kompletter Unfug, das berücksichtigt nicht einmal das, was ich dir schon geschrieben habe, geschweige denn, was sonst noch dazu zu sagen wäre.
Bei Interesse bitte in den Statistik-Thread verlagern.
Zitat von totaalvoetbal_1887
Ein Korrelationswert von 0,05 Punkte-Laufdistanz bei einem maximalen Wert von 1 wäre also Equivalent zu 5% > relativ gering.
Ein Korrelationswert von 0,45 Punkte-Sprints würde 45% entsprechen
> relativ hoch
So ein hoher Wert sollte also erstmal darauf aufmerksam machen, dass da möglicherweise ein starker Einfluss von Sprints auf Punktgewinne besteht.
Inwiefern der Wert zu relativieren ist, müsste halt noch weiter untersucht werden.
Ein Korrelationswert von 0,05 Punkte-Laufdistanz bei einem maximalen Wert von 1 wäre also Equivalent zu 5% > relativ gering.
Ein Korrelationswert von 0,45 Punkte-Sprints würde 45% entsprechen
> relativ hoch
So ein hoher Wert sollte also erstmal darauf aufmerksam machen, dass da möglicherweise ein starker Einfluss von Sprints auf Punktgewinne besteht.
Inwiefern der Wert zu relativieren ist, müsste halt noch weiter untersucht werden.
Zitat von totaalvoetbal_1887
Finde dennoch, dass die Analyse von Moorkamp interessant ist, so als Indikatoren sind die Werte gut zu gebrauchen.
Finde dennoch, dass die Analyse von Moorkamp interessant ist, so als Indikatoren sind die Werte gut zu gebrauchen.
Nichts für ungut, aber was du da mit meinen Daten machst ist kompletter Unfug, das berücksichtigt nicht einmal das, was ich dir schon geschrieben habe, geschweige denn, was sonst noch dazu zu sagen wäre.
Bei Interesse bitte in den Statistik-Thread verlagern.
Ok, ich bin gespannt.
Du hattest jetzt ja ein paar Tage dir relevante Argumente zu überlegen und ich möglich kurz zu fassen.
Argumente? Sei mir nicht böse, aber ich glaube du verstehst nicht einmal, dass wir nicht das gleiche Spiel spielen.
Es geht nicht um Argumente, es geht darum, dass du glaubst, statistische Kennwerte nach Gutdünken auslegen zu können. Das ist so als wenn du gelb ab jetzt grün nennen willst. Das hat nichts mit Argumenten zu tun.
Möglichst kurz? Also mal kurz Vorlesung Statistik I und II in 100 Worten, oder was?
Korrelationskoeffizienten sind keine Prozente, wenn überhaupt müsstest du r-quadrat nehmen (wie bereits gesagt), funzt aber auch nicht, weil:
Deskriptive Daten geben nur Auskunft über eine Stichprobe, nicht darüber hinaus.
Korrelationen sind keine Kausalitäten.
Korrelationen können Scheinkorrelationen sein.
Selbst wenn man Korrelationen kausal interpretieren will, sie sind bivariat, picken sich in einem komplexen multivariaten Zusammenhang einen einzigen Faktor raus, was wg. Autokorrelation zu massiven Überschätzungen führen kann.
Und dann wären noch die Modellannahmen, Korrelation unterstellt z.B. einen einfach linearen Zusammenhang, der hier gar nicht gegeben sein kann, was zu Verzerrungen führt. Die Annahme einer allgemeinen Gesetzmäßigkeit ignoriert die gesamte Diskussion zur Frage in welchem Kontext (Spielsituation, Taktik, etc. pp.) gelaufen wird.
Bitte verkämpfe dich da nicht, ich bin sicher du hast ein Fachgebiet, auf dem ich keine Ahnung habe, aber hier müsstest du erst einmal viel aufholen, um mitreden zu können. Niemand muss überall Experte sein, aber man sollte bitte nicht so tun, als wenn jeder überall kompetent mitreden kann.
Was meine Werte aus dem Polzin-Thread hergeben:
In den zwei ausgewerteten Saisons bestand ein statistischer Zusammenhang unterschiedlicher Stärke zwischen den erzielten Punkten und den drei untersuchten Kennwerten. Das war's.
Ein prozentuale Interpretation, eine Interpretation als "hoch", eine kausale Interpretation ("Einfluss"), eine Ableitung allgemeiner Gesetzmäßigkeiten, sind alle nicht zuverlässig. Das ist nicht meine Meinung, das kannst du in jedem Lehrbuch Forschungsmethoden und Statistik nachlesen.
Man kann die Befunde als Hinweis darauf lesen, dass Sprints vermutlich eine gewisse Rolle spielen. Das kann man aber auch ohne solche Auswertungen wissen. Wenn man es genauer wissen will, muss man in die entsprechende Forschung schauen und nicht irgendwelche Zahlen aus einem Internetforum nach Belieben auslegen.
Meine Zahlen dienten nur dazu anknüpfend an @Ridanho's Auswertung zu zeigen, dass "sie rennen zu wenig" alleine keine gute Begründung für Kritik am Trainer ist bzw. "mehr rennen" kein Selbstläufer 🙃 ist und man diese Werte nie isoliert betrachten sollte.
Du wirkst auf mich mega butth*rt, was es wirklich anstrengend macht, mich mit dir auseinanderzusetzen.
Selbst wenn ich länger darüber nachdenke, kommt mir da kein guter Grund in den Sinn, aber gut.
Der einzige, der die Werte nach seinem gutdünken auslegen will, bist du.
Ein Korrelationswert von 0,45 ist selbst nach deinem zitierten Massstab mittel (fast hoch)
Zitat von Moorkamp
Inhaltlich kommt immer drauf an, es gibt eine auf Cohen zurückgehende Faustregel, ab 0.1 ist "gering", ab .3 "mittel", ab .5 "hoch". Das ist aber schwer verallgemeinerbar, aussagekräftiger ist der quadrierte Wert r², den kann man als Varianzaufklärung interpretieren, bei r=.45 wären das r²=.2, bedeutet hier, dass 20% der Varianz (Schwankungen) der Punkte aus der Varianz (den Schwankungen) der Sprints vorhergesagt werden können, 80% Prozent kommen dann aus anderen Quellen.
Inhaltlich kommt immer drauf an, es gibt eine auf Cohen zurückgehende Faustregel, ab 0.1 ist "gering", ab .3 "mittel", ab .5 "hoch". Das ist aber schwer verallgemeinerbar, aussagekräftiger ist der quadrierte Wert r², den kann man als Varianzaufklärung interpretieren, bei r=.45 wären das r²=.2, bedeutet hier, dass 20% der Varianz (Schwankungen) der Punkte aus der Varianz (den Schwankungen) der Sprints vorhergesagt werden können, 80% Prozent kommen dann aus anderen Quellen.
> ab 0.3 "mittel", ab 0.5 "hoch"
Du argumentierst dafür diesen Wert zu relativieren und zu ignorieren, obwohl bereits in der vorangegangen Spielzeit ein Korrelationswert von 0.32 festzustellen ist. Was darauf hindeutet, dass es nicht ein zufälliger Ausreisser ist.
Und nur am Rande, aber zum Punkt kommen, kannst du irgendwie nicht, oder?
Ok, da fehlt einfach jegliche Grundlage für eine sinnvolle Fortsetzung.
Bei dir, ja.
Auch Argumente genannt
11.02.2026 - 10:39 Uhr
So, nachdem ich mich aus meiner Sicht mit @Moorkamp darauf einigen konnte, dass wir gehörig aneinander vorbeigeredet haben:
Es würde mir sehr missfallen, wenn es sprachlich in diesem Forum komplett abdriften sollte. Demnach hätte ich gewisse Begriffe nicht verwenden sollen.
Um die Stimmung ein wenig aufzuhellen, wende ich mich jetzt also dem Thema Statisktik zu
https://www.bundesliga.com/de/bundesliga/news/expected-goals-xgoals-fussball-analyse-statistik-3760
"Der xG-Wert (xG steht für "Expected Goals", zu deutsch: "zu erwartende Tore") liegt immer zwischen 0 und 1. Mit ihm kann bei jeder Torchance klar bestimmt werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit war, dass der Ball von diesem Punkt aus im Tor landet. "xG 0,25" bedeutet also: 25 von 100 Schüssen aus dieser Position führen zu einem Treffer."
"Ein Elfmeter hat einen Wert von xG 0,77. Mit anderen Worten: Im Schnitt werden ziemlich genau drei von vier Elfmetern verwandelt. Eine "100-prozentige Torchance" ist ein Strafstoß daher nicht, sondern "nur" eine 77-prozentige."
Zur Einordnung vielleicht hilfreich. Sofascore und Kicker haben für die Partie vom 21.Spieltag zwischen Heidenheim und dem HSV folgende xG-Werte ermittelt:
1.55 xG Heidenheim : HSV 1.61 xG
Königsdörffers Chance in der 45. Minute die schlussendlich zum 0:1 führte hatte laut Sofascore einen xG-Wert von 0.15.
Philippes Chance aus der 78. Minute die zum 0:2 führte hatte einen xG-Wert von 0.72.
Dinkcis Kopfball aus der 76., der Ferro zu einer Parade zwang, bekam dort 0.04 xG.
Vielleicht auch ganz interessant für die Aussagekraft von xG-Werten:
Sowohl der verhinderte Abschluss von Conteh durch den Eingriff von Torunarigha und das vermeintliche Tor von Schimmer mit vorheriger Abseitsposition werden in dieser Statistik nicht berücksichtigt.
Aus dem STT:
https://www.transfermarkt.de/21-spieltag-1-fc-heidenheim-1846-hamburger-sv/thread/forum/13/thread_id/600244/page/60
So geht es mir in etwa auch. Die xG-Werte wirken subjektiv und nicht sehr exakt oder belastbar. Es ist aus meiner Sicht jedoch anzunehmen, dass die Ermittlung mittlerweile professionalisiert wurde und immer exakter wird.
Für mich ist der kumulierte xG-Wert nach Schluss einer Partie in etwa mit KPIs vergleichbar. Vielleicht etwas grob und sehr gefiltert. Allerdings lassen sich in Kombination mit anderen KPIs grundsätzliche Trends und Missstände feststellen.
Wenn Ransi aus einer Chance mit 0.15 xG ein Tor macht, hat er in dem Moment gezeigt, dass er ein sehr guter Goalgetter sein kann.
Wenn die einzelnen xG-Werte unserer Chancen gering sind, fehlt es vielleicht am letzten Pass.
Wenn wir Chancen mit relativ geringem xG-Wert zulassen, haben wir zwar keine Spielkontrolle, aber möglicherweise, haben wir die Angriffe so ineffektiv gemacht, dass es verkraftbar ist.
Wenn ein Stürmer konstant Tore über seinen xG-Werten macht, dann ist er gut.
Wenn der HSV nach einem Spiel einen hohen xG-Wert hat, ist das für mich auch erstmal positiv.
Zur Frage, warum einzelne xG-Werte zu einem Gesamtergebnis addiert werden, ist folgendes Beispiel zum Erwartungswert sehr anschaulich, denke ich:
Erwartungswert(EW) bei 6 Versuchen eine 6 zu würfeln (sechsseitiger Würfel):
EW 1.Versuch oder EW 2.Versuch ... EW 6. Versuch = Erwartungswert(gesamt)
1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 = 1
-> Bei 6 Versuchen erwarten wir, eine 6 zu würfeln
Bei 12 Versuchen
EW(g) = 2
-> wir erwarten zwei 6 zu würfeln
Bei diesen Stichproben können die Ergebnisse von 6(12) bis 0 reichen.
Es kann also sein, dass sich erst bei einer hohen Anzahl von Versuchen an den Erwartungswert angenähert wird.
5 Schüsse a 0,1 xg
0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1
-> 0,5 xG
1 Schuss a 0,5 xG
-> 0,5 xG
Chatgpt:
Über sehr viele Spiele hinweg bei gleicher Datenbasis würden beide Szenarien im Schnitt gleich viele Tore produzieren.
Erwartungswert ≠ Wahrscheinlichkeit für mindestens ein Tor
Das sind zwei verschiedene statistische Aussagen.
Es würde mir sehr missfallen, wenn es sprachlich in diesem Forum komplett abdriften sollte. Demnach hätte ich gewisse Begriffe nicht verwenden sollen.
Um die Stimmung ein wenig aufzuhellen, wende ich mich jetzt also dem Thema Statisktik zu
https://www.bundesliga.com/de/bundesliga/news/expected-goals-xgoals-fussball-analyse-statistik-3760
"Der xG-Wert (xG steht für "Expected Goals", zu deutsch: "zu erwartende Tore") liegt immer zwischen 0 und 1. Mit ihm kann bei jeder Torchance klar bestimmt werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit war, dass der Ball von diesem Punkt aus im Tor landet. "xG 0,25" bedeutet also: 25 von 100 Schüssen aus dieser Position führen zu einem Treffer."
"Ein Elfmeter hat einen Wert von xG 0,77. Mit anderen Worten: Im Schnitt werden ziemlich genau drei von vier Elfmetern verwandelt. Eine "100-prozentige Torchance" ist ein Strafstoß daher nicht, sondern "nur" eine 77-prozentige."
Zur Einordnung vielleicht hilfreich. Sofascore und Kicker haben für die Partie vom 21.Spieltag zwischen Heidenheim und dem HSV folgende xG-Werte ermittelt:
1.55 xG Heidenheim : HSV 1.61 xG
Königsdörffers Chance in der 45. Minute die schlussendlich zum 0:1 führte hatte laut Sofascore einen xG-Wert von 0.15.
Philippes Chance aus der 78. Minute die zum 0:2 führte hatte einen xG-Wert von 0.72.
Dinkcis Kopfball aus der 76., der Ferro zu einer Parade zwang, bekam dort 0.04 xG.
Vielleicht auch ganz interessant für die Aussagekraft von xG-Werten:
Sowohl der verhinderte Abschluss von Conteh durch den Eingriff von Torunarigha und das vermeintliche Tor von Schimmer mit vorheriger Abseitsposition werden in dieser Statistik nicht berücksichtigt.
Aus dem STT:
https://www.transfermarkt.de/21-spieltag-1-fc-heidenheim-1846-hamburger-sv/thread/forum/13/thread_id/600244/page/60
Zitat von Bananen Falke
Mir sind diese Parameter ja auch obskur. Ein Grund sind unterschiedliche Werte bei unterschiedlichen Plattformen. Aber ich meine, den Hintergrund grundsätzlich zu verstehen. Chancen müssen ja "identischen" Situationen zugeordnet werden. Um daraus ableiten zu können, wie viele Tore aus diesen Chancen entstanden sind. Bei Elfmeter ist das einfach. Da Schütze, da Torwart. 11 Meter mittig zum Tor. Je nach Spielsituation ist das aber komplexer. Getümmel im Strafraum, Schneeregen, ein hoppelnder Ball, was auch immer da hinein spielt.
Mir sind diese Parameter ja auch obskur. Ein Grund sind unterschiedliche Werte bei unterschiedlichen Plattformen. Aber ich meine, den Hintergrund grundsätzlich zu verstehen. Chancen müssen ja "identischen" Situationen zugeordnet werden. Um daraus ableiten zu können, wie viele Tore aus diesen Chancen entstanden sind. Bei Elfmeter ist das einfach. Da Schütze, da Torwart. 11 Meter mittig zum Tor. Je nach Spielsituation ist das aber komplexer. Getümmel im Strafraum, Schneeregen, ein hoppelnder Ball, was auch immer da hinein spielt.
Zitat von WillyWinzig04
Aber auch bei dieser Rechnung wird der durchschnittliche Spieler herangezogen.
Wobei zu bedenken gilt, dass Kane aus 0,1 xGoals mehr macht als Königsdörffer, da der xGoal-Wert von 0,1 aus einer Mischung der Kanes und Königsdörffers ermittelt wurde.
Aber auch bei dieser Rechnung wird der durchschnittliche Spieler herangezogen.
Wobei zu bedenken gilt, dass Kane aus 0,1 xGoals mehr macht als Königsdörffer, da der xGoal-Wert von 0,1 aus einer Mischung der Kanes und Königsdörffers ermittelt wurde.
So geht es mir in etwa auch. Die xG-Werte wirken subjektiv und nicht sehr exakt oder belastbar. Es ist aus meiner Sicht jedoch anzunehmen, dass die Ermittlung mittlerweile professionalisiert wurde und immer exakter wird.
Für mich ist der kumulierte xG-Wert nach Schluss einer Partie in etwa mit KPIs vergleichbar. Vielleicht etwas grob und sehr gefiltert. Allerdings lassen sich in Kombination mit anderen KPIs grundsätzliche Trends und Missstände feststellen.
Wenn Ransi aus einer Chance mit 0.15 xG ein Tor macht, hat er in dem Moment gezeigt, dass er ein sehr guter Goalgetter sein kann.
Wenn die einzelnen xG-Werte unserer Chancen gering sind, fehlt es vielleicht am letzten Pass.
Wenn wir Chancen mit relativ geringem xG-Wert zulassen, haben wir zwar keine Spielkontrolle, aber möglicherweise, haben wir die Angriffe so ineffektiv gemacht, dass es verkraftbar ist.
Wenn ein Stürmer konstant Tore über seinen xG-Werten macht, dann ist er gut.
Wenn der HSV nach einem Spiel einen hohen xG-Wert hat, ist das für mich auch erstmal positiv.
Zur Frage, warum einzelne xG-Werte zu einem Gesamtergebnis addiert werden, ist folgendes Beispiel zum Erwartungswert sehr anschaulich, denke ich:
Erwartungswert(EW) bei 6 Versuchen eine 6 zu würfeln (sechsseitiger Würfel):
EW 1.Versuch oder EW 2.Versuch ... EW 6. Versuch = Erwartungswert(gesamt)
1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 = 1
-> Bei 6 Versuchen erwarten wir, eine 6 zu würfeln
Bei 12 Versuchen
EW(g) = 2
-> wir erwarten zwei 6 zu würfeln
Bei diesen Stichproben können die Ergebnisse von 6(12) bis 0 reichen.
Es kann also sein, dass sich erst bei einer hohen Anzahl von Versuchen an den Erwartungswert angenähert wird.
5 Schüsse a 0,1 xg
0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1
-> 0,5 xG
1 Schuss a 0,5 xG
-> 0,5 xG
Chatgpt:
Über sehr viele Spiele hinweg bei gleicher Datenbasis würden beide Szenarien im Schnitt gleich viele Tore produzieren.
Erwartungswert ≠ Wahrscheinlichkeit für mindestens ein Tor
Das sind zwei verschiedene statistische Aussagen.
Dieser Beitrag wurde zuletzt von totaalvoetbal_1887 am 11.02.2026 um 10:47 Uhr bearbeitet 
11.02.2026 - 14:23 Uhr
Zitat von totaalvoetbal_1887
So, nachdem ich mich aus meiner Sicht mit @Moorkamp darauf einigen konnte, dass wir gehörig aneinander vorbeigeredet haben:
Es würde mir sehr missfallen, wenn es sprachlich in diesem Forum komplett abdriften sollte. Demnach hätte ich gewisse Begriffe nicht verwenden sollen.
Um die Stimmung ein wenig aufzuhellen, wende ich mich jetzt also dem Thema Statisktik zu
https://www.bundesliga.com/de/bundesliga/news/expected-goals-xgoals-fussball-analyse-statistik-3760
"Der xG-Wert (xG steht für "Expected Goals", zu deutsch: "zu erwartende Tore") liegt immer zwischen 0 und 1. Mit ihm kann bei jeder Torchance klar bestimmt werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit war, dass der Ball von diesem Punkt aus im Tor landet. "xG 0,25" bedeutet also: 25 von 100 Schüssen aus dieser Position führen zu einem Treffer."
"Ein Elfmeter hat einen Wert von xG 0,77. Mit anderen Worten: Im Schnitt werden ziemlich genau drei von vier Elfmetern verwandelt. Eine "100-prozentige Torchance" ist ein Strafstoß daher nicht, sondern "nur" eine 77-prozentige."
Zur Einordnung vielleicht hilfreich. Sofascore und Kicker haben für die Partie vom 21.Spieltag zwischen Heidenheim und dem HSV folgende xG-Werte ermittelt:
1.55 xG Heidenheim : HSV 1.61 xG
Königsdörffers Chance in der 45. Minute die schlussendlich zum 0:1 führte hatte laut Sofascore einen xG-Wert von 0.15.
Philippes Chance aus der 78. Minute die zum 0:2 führte hatte einen xG-Wert von 0.72.
Dinkcis Kopfball aus der 76., der Ferro zu einer Parade zwang, bekam dort 0.04 xG.
Vielleicht auch ganz interessant für die Aussagekraft von xG-Werten:
Sowohl der verhinderte Abschluss von Conteh durch den Eingriff von Torunarigha und das vermeintliche Tor von Schimmer mit vorheriger Abseitsposition werden in dieser Statistik nicht berücksichtigt.
Aus dem STT:
https://www.transfermarkt.de/21-spieltag-1-fc-heidenheim-1846-hamburger-sv/thread/forum/13/thread_id/600244/page/60
So geht es mir in etwa auch. Die xG-Werte wirken subjektiv und nicht sehr exakt oder belastbar. Es ist aus meiner Sicht jedoch anzunehmen, dass die Ermittlung mittlerweile professionalisiert wurde und immer exakter wird.
Für mich ist der kumulierte xG-Wert nach Schluss einer Partie in etwa mit KPIs vergleichbar. Vielleicht etwas grob und sehr gefiltert. Allerdings lassen sich in Kombination mit anderen KPIs grundsätzliche Trends und Missstände feststellen.
Wenn Ransi aus einer Chance mit 0.15 xG ein Tor macht, hat er in dem Moment gezeigt, dass er ein sehr guter Goalgetter sein kann.
Wenn die einzelnen xG-Werte unserer Chancen gering sind, fehlt es vielleicht am letzten Pass.
Wenn wir Chancen mit relativ geringem xG-Wert zulassen, haben wir zwar keine Spielkontrolle, aber möglicherweise, haben wir die Angriffe so ineffektiv gemacht, dass es verkraftbar ist.
Wenn ein Stürmer konstant Tore über seinen xG-Werten macht, dann ist er gut.
Wenn der HSV nach einem Spiel einen hohen xG-Wert hat, ist das für mich auch erstmal positiv.
Zur Frage, warum einzelne xG-Werte zu einem Gesamtergebnis addiert werden, ist folgendes Beispiel zum Erwartungswert sehr anschaulich, denke ich:
Erwartungswert(EW) bei 6 Versuchen eine 6 zu würfeln (sechsseitiger Würfel):
EW 1.Versuch oder EW 2.Versuch ... EW 6. Versuch = Erwartungswert(gesamt)
1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 = 1
-> Bei 6 Versuchen erwarten wir, eine 6 zu würfeln
Bei 12 Versuchen
EW(g) = 2
-> wir erwarten zwei 6 zu würfeln
Bei diesen Stichproben können die Ergebnisse von 6(12) bis 0 reichen.
Es kann also sein, dass sich erst bei einer hohen Anzahl von Versuchen an den Erwartungswert angenähert wird.
5 Schüsse a 0,1 xg
0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1
-> 0,5 xG
1 Schuss a 0,5 xG
-> 0,5 xG
Chatgpt:
Über sehr viele Spiele hinweg bei gleicher Datenbasis würden beide Szenarien im Schnitt gleich viele Tore produzieren.
Erwartungswert ≠ Wahrscheinlichkeit für mindestens ein Tor
Das sind zwei verschiedene statistische Aussagen.
So, nachdem ich mich aus meiner Sicht mit @Moorkamp darauf einigen konnte, dass wir gehörig aneinander vorbeigeredet haben:
Es würde mir sehr missfallen, wenn es sprachlich in diesem Forum komplett abdriften sollte. Demnach hätte ich gewisse Begriffe nicht verwenden sollen.
Um die Stimmung ein wenig aufzuhellen, wende ich mich jetzt also dem Thema Statisktik zu
https://www.bundesliga.com/de/bundesliga/news/expected-goals-xgoals-fussball-analyse-statistik-3760
"Der xG-Wert (xG steht für "Expected Goals", zu deutsch: "zu erwartende Tore") liegt immer zwischen 0 und 1. Mit ihm kann bei jeder Torchance klar bestimmt werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit war, dass der Ball von diesem Punkt aus im Tor landet. "xG 0,25" bedeutet also: 25 von 100 Schüssen aus dieser Position führen zu einem Treffer."
"Ein Elfmeter hat einen Wert von xG 0,77. Mit anderen Worten: Im Schnitt werden ziemlich genau drei von vier Elfmetern verwandelt. Eine "100-prozentige Torchance" ist ein Strafstoß daher nicht, sondern "nur" eine 77-prozentige."
Zur Einordnung vielleicht hilfreich. Sofascore und Kicker haben für die Partie vom 21.Spieltag zwischen Heidenheim und dem HSV folgende xG-Werte ermittelt:
1.55 xG Heidenheim : HSV 1.61 xG
Königsdörffers Chance in der 45. Minute die schlussendlich zum 0:1 führte hatte laut Sofascore einen xG-Wert von 0.15.
Philippes Chance aus der 78. Minute die zum 0:2 führte hatte einen xG-Wert von 0.72.
Dinkcis Kopfball aus der 76., der Ferro zu einer Parade zwang, bekam dort 0.04 xG.
Vielleicht auch ganz interessant für die Aussagekraft von xG-Werten:
Sowohl der verhinderte Abschluss von Conteh durch den Eingriff von Torunarigha und das vermeintliche Tor von Schimmer mit vorheriger Abseitsposition werden in dieser Statistik nicht berücksichtigt.
Aus dem STT:
https://www.transfermarkt.de/21-spieltag-1-fc-heidenheim-1846-hamburger-sv/thread/forum/13/thread_id/600244/page/60
Zitat von Bananen Falke
Mir sind diese Parameter ja auch obskur. Ein Grund sind unterschiedliche Werte bei unterschiedlichen Plattformen. Aber ich meine, den Hintergrund grundsätzlich zu verstehen. Chancen müssen ja "identischen" Situationen zugeordnet werden. Um daraus ableiten zu können, wie viele Tore aus diesen Chancen entstanden sind. Bei Elfmeter ist das einfach. Da Schütze, da Torwart. 11 Meter mittig zum Tor. Je nach Spielsituation ist das aber komplexer. Getümmel im Strafraum, Schneeregen, ein hoppelnder Ball, was auch immer da hinein spielt.
Mir sind diese Parameter ja auch obskur. Ein Grund sind unterschiedliche Werte bei unterschiedlichen Plattformen. Aber ich meine, den Hintergrund grundsätzlich zu verstehen. Chancen müssen ja "identischen" Situationen zugeordnet werden. Um daraus ableiten zu können, wie viele Tore aus diesen Chancen entstanden sind. Bei Elfmeter ist das einfach. Da Schütze, da Torwart. 11 Meter mittig zum Tor. Je nach Spielsituation ist das aber komplexer. Getümmel im Strafraum, Schneeregen, ein hoppelnder Ball, was auch immer da hinein spielt.
Zitat von WillyWinzig04
Aber auch bei dieser Rechnung wird der durchschnittliche Spieler herangezogen.
Wobei zu bedenken gilt, dass Kane aus 0,1 xGoals mehr macht als Königsdörffer, da der xGoal-Wert von 0,1 aus einer Mischung der Kanes und Königsdörffers ermittelt wurde.
Aber auch bei dieser Rechnung wird der durchschnittliche Spieler herangezogen.
Wobei zu bedenken gilt, dass Kane aus 0,1 xGoals mehr macht als Königsdörffer, da der xGoal-Wert von 0,1 aus einer Mischung der Kanes und Königsdörffers ermittelt wurde.
So geht es mir in etwa auch. Die xG-Werte wirken subjektiv und nicht sehr exakt oder belastbar. Es ist aus meiner Sicht jedoch anzunehmen, dass die Ermittlung mittlerweile professionalisiert wurde und immer exakter wird.
Für mich ist der kumulierte xG-Wert nach Schluss einer Partie in etwa mit KPIs vergleichbar. Vielleicht etwas grob und sehr gefiltert. Allerdings lassen sich in Kombination mit anderen KPIs grundsätzliche Trends und Missstände feststellen.
Wenn Ransi aus einer Chance mit 0.15 xG ein Tor macht, hat er in dem Moment gezeigt, dass er ein sehr guter Goalgetter sein kann.
Wenn die einzelnen xG-Werte unserer Chancen gering sind, fehlt es vielleicht am letzten Pass.
Wenn wir Chancen mit relativ geringem xG-Wert zulassen, haben wir zwar keine Spielkontrolle, aber möglicherweise, haben wir die Angriffe so ineffektiv gemacht, dass es verkraftbar ist.
Wenn ein Stürmer konstant Tore über seinen xG-Werten macht, dann ist er gut.
Wenn der HSV nach einem Spiel einen hohen xG-Wert hat, ist das für mich auch erstmal positiv.
Zur Frage, warum einzelne xG-Werte zu einem Gesamtergebnis addiert werden, ist folgendes Beispiel zum Erwartungswert sehr anschaulich, denke ich:
Erwartungswert(EW) bei 6 Versuchen eine 6 zu würfeln (sechsseitiger Würfel):
EW 1.Versuch oder EW 2.Versuch ... EW 6. Versuch = Erwartungswert(gesamt)
1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 = 1
-> Bei 6 Versuchen erwarten wir, eine 6 zu würfeln
Bei 12 Versuchen
EW(g) = 2
-> wir erwarten zwei 6 zu würfeln
Bei diesen Stichproben können die Ergebnisse von 6(12) bis 0 reichen.
Es kann also sein, dass sich erst bei einer hohen Anzahl von Versuchen an den Erwartungswert angenähert wird.
5 Schüsse a 0,1 xg
0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1
-> 0,5 xG
1 Schuss a 0,5 xG
-> 0,5 xG
Chatgpt:
Über sehr viele Spiele hinweg bei gleicher Datenbasis würden beide Szenarien im Schnitt gleich viele Tore produzieren.
Erwartungswert ≠ Wahrscheinlichkeit für mindestens ein Tor
Das sind zwei verschiedene statistische Aussagen.
Da es hier auch immermal um die Qualität unserer Chancen geht:
Opta definiert eine große Chance folgendermaßen:
Opta: A situation where a player should reasonably be expected to score, usually in a one on one scenario or from very close range when the ball has a clear path to goal and there is low to moderate pressure on the shooter. Penalties are always considered big chances.
Nach dieser Definition sind wir in der Liga bei großen Chancen auf Platz 16. nur vor Pauli & Werder.
Aber: Wir vergeben auch noch rund 70% dieser Chancen. Hab jetzt mal nur die Teams der unteren Hälfe verglichen und siehe da: Auch hier liegen mit Pauli & Heidenheim nur zwei Teams hinter uns.
Es liegt also nahe, dass wir sowohl relativ wenig gute Chancen ausspielen und diese dann eben auch eher schlecht verwerten.
Passt dann auch eben zu beiden Lager.
11.02.2026 - 14:43 Uhr
Quelle: www.hsv.de
Traditionell gut: Zum 1887. Mal Bundesliga mit dem HSV
Gesamtbilanz, Serien, Ergebnishäufigkeiten, Lieblings- und Angstgegner, Tabellenränge, Dauerbrenner und vieles mehr: Vor dem 1887. Bundesliga-Spiel des HSV ist die Redaktion tief ins Archiv abgetaucht und hat zahlreiche Zahlen, Daten und Fakten aus der blau-weiß-schwarzen Bundesliga-Historie zusammengetragen.
Viele Zahlen und Statistiken, die der HSV auf seiner Homepage anlässlich des 1887. Bundesligaspiels am kommenden Samstag präsentiert. Beziehen sich zwar nicht allein auf die aktuelle Saison, hoffe es passt trotzdem in diesen Thread. Gesamtbilanz, Serien, Ergebnishäufigkeiten, Lieblings- und Angstgegner, Tabellenränge, Dauerbrenner und vieles mehr: Vor dem 1887. Bundesliga-Spiel des HSV ist die Redaktion tief ins Archiv abgetaucht und hat zahlreiche Zahlen, Daten und Fakten aus der blau-weiß-schwarzen Bundesliga-Historie zusammengetragen.
Auszüge:
"Nach 1886 Bundesliga-Spielen des HSV steht folgende Gesamtbilanz zu Buche: 751 Siege (= 39,8%), 502 Remis (= 26,6%) und 633 Niederlagen (= 33,6%). Das ergibt einen Schnitt von 1,46 Punkten pro Spiel."
"Die meisten Spiele seiner Bundesliga-Historie, nämlich exakt 237 (= 12,6%, also im Schnitt etwa jede acht Partie) beendete der HSV mit einem 1:1-Unentschieden. Auf den Plätzen: 2:1-Siege (151-mal), 0:0 (131-mal)."
"265 verschiedene Spieler erzielten bisher zusammen 2899 Bundesliga-Tore für den HSV"
"Der HSV kommt damit auf 1198 Bundesliga-Anpfiffe am Sonnabendnachmittag um „halb vier“, das entspricht einem Anteil von 63,5 Prozent."
"Am Ende seiner bislang gespielten 1886 Bundesliga-Spieltage sortierte sich der HSV am häufigsten auf Platz 3 ein, nämlich satte 160-mal (= 8,5%); am seltensten belegte er erfreulicher Weise Rang 18 (38-mal = 2,0%)."
"Genau 465 Spieler kamen für den HSV seit 1963 zu Erstliga-Ehren."
"Von den 1056 Spielen (= 55,9%), in denen der HSV in Führung ging, endeten 751 mit einem Sieg (= 71,1%), 200 mit einem Unentschieden (= 18,9%) und 105 mit einer Niederlage (knapp 10%)."
"Und umgekehrt? Von den 973 Spielen (= 51,6%), in denen der HSV in Rückstand geriet, endeten 633 mit einer Niederlage (= 65,1%), 212 mit einem Remis (= 21,8%) und 128 (13,2%) mit einem Sieg."
"Zusammengerechnet knapp 64,2 Millionen Zuschauer haben – nimmt man die jeweils im Fachmagazin „kicker“ publizierten Zahlen als Quelle – bis heute HSV-Bundesliga-Fußball live im Stadion erlebt."
11.02.2026 - 14:44 Uhr
Ey was geht denn hier ab, lauter Zahlen hier!😁
Des deutschen liebstes Hab und Gut, die Zahlen und Statistiken!😉
Spass beiseite, seit wann gibbet es denn diese xG Werte eigentlich, doch nicht so lange her oder, müssten die 2020er Jahre sein, oder doch schon länger ?!?
Also ich selber handhabe es beim Fussball net so mit Wahrscheinlichkeiten, sondern Tor ist Tor, Sieg ein Sieg, Remis ein Remis, Niederlage eine Niederlage, geschaffene Fakten.
Der Rest eher eine hätte hätte Fahrradkette geschichte.
Eine Mannschaft hat gute xG und andere gut x Werte, und auf einmal sind se doch abgestiegen oder dergleichen.😋
Früher hat man ja die xG Werte mehr oder minder so erklärt, a la ey wir treffen zu wenig mannschaftlich, wir lassen zuviel liegen, wir müssen da effizienter sowie konsequenter werden in Zukunft.
Aber dies soll natürlich eure Lust auf Daten net schmälern, selber schaue und lese ich mich natürlich auch immer mal mit ein, ist wohl auch ein Zeitgeist, diese Zahlen/Werte etc., es hat sich immens viel gewandelt im Fussball, vor allem die Statistiken an den man sich heutzutage "anlehnt".
Da liest man wohl doch was daraus oder heraus, kommende Eventualitäten oder Wahrscheinlichkeiten, hilft wohl den "Nostradamussen des Fussball's."
Ich stelle mir das mal kurz bei Ernst Happel (r.i.p) damals bildlich so vor, kommst ihm mit xG Werten umme Ecke, der würd dir die Leviten lesen, zack haste womöglich eine kleben, nach'm Wiener Schmäh, ehehe.😅
Nichtsdestotrotz sind diese Fussballdaten wohl ein nice to have im Gegenwart des heutigen Fussball's, hat wohl seine Daseinsberechtigung, und auch interessant welche Daten man heutzutage mittlerweile heranzieht und speichert, so umfangreich geworden, daten des Fussball's, eine Art Wissenschaft geworden.
Meinem HSV eine handbreit Wasser unter dem Kiel gewünscht in den kommenden Spielen.
LG
Ibrahim
Des deutschen liebstes Hab und Gut, die Zahlen und Statistiken!😉
Spass beiseite, seit wann gibbet es denn diese xG Werte eigentlich, doch nicht so lange her oder, müssten die 2020er Jahre sein, oder doch schon länger ?!?
Also ich selber handhabe es beim Fussball net so mit Wahrscheinlichkeiten, sondern Tor ist Tor, Sieg ein Sieg, Remis ein Remis, Niederlage eine Niederlage, geschaffene Fakten.
Der Rest eher eine hätte hätte Fahrradkette geschichte.
Eine Mannschaft hat gute xG und andere gut x Werte, und auf einmal sind se doch abgestiegen oder dergleichen.😋
Früher hat man ja die xG Werte mehr oder minder so erklärt, a la ey wir treffen zu wenig mannschaftlich, wir lassen zuviel liegen, wir müssen da effizienter sowie konsequenter werden in Zukunft.
Aber dies soll natürlich eure Lust auf Daten net schmälern, selber schaue und lese ich mich natürlich auch immer mal mit ein, ist wohl auch ein Zeitgeist, diese Zahlen/Werte etc., es hat sich immens viel gewandelt im Fussball, vor allem die Statistiken an den man sich heutzutage "anlehnt".
Da liest man wohl doch was daraus oder heraus, kommende Eventualitäten oder Wahrscheinlichkeiten, hilft wohl den "Nostradamussen des Fussball's."
Ich stelle mir das mal kurz bei Ernst Happel (r.i.p) damals bildlich so vor, kommst ihm mit xG Werten umme Ecke, der würd dir die Leviten lesen, zack haste womöglich eine kleben, nach'm Wiener Schmäh, ehehe.😅
Nichtsdestotrotz sind diese Fussballdaten wohl ein nice to have im Gegenwart des heutigen Fussball's, hat wohl seine Daseinsberechtigung, und auch interessant welche Daten man heutzutage mittlerweile heranzieht und speichert, so umfangreich geworden, daten des Fussball's, eine Art Wissenschaft geworden.
Meinem HSV eine handbreit Wasser unter dem Kiel gewünscht in den kommenden Spielen.
LG
Ibrahim
11.02.2026 - 16:14 Uhr
@HSVlove
Mein Lieber, wenn du dich in den STATISTIK-Thread verirrst und dich dann über Zahlen wunderst .... 😅
Mein Lieber, wenn du dich in den STATISTIK-Thread verirrst und dich dann über Zahlen wunderst .... 😅
11.02.2026 - 16:18 Uhr
Zitat von TopFalcon
Da es hier auch immermal um die Qualität unserer Chancen geht:
Opta definiert eine große Chance folgendermaßen:
Opta: A situation where a player should reasonably be expected to score, usually in a one on one scenario or from very close range when the ball has a clear path to goal and there is low to moderate pressure on the shooter. Penalties are always considered big chances.
Nach dieser Definition sind wir in der Liga bei großen Chancen auf Platz 16. nur vor Pauli & Werder.
Aber: Wir vergeben auch noch rund 70% dieser Chancen. Hab jetzt mal nur die Teams der unteren Hälfe verglichen und siehe da: Auch hier liegen mit Pauli & Heidenheim nur zwei Teams hinter uns.
Es liegt also nahe, dass wir sowohl relativ wenig gute Chancen ausspielen und diese dann eben auch eher schlecht verwerten.
Passt dann auch eben zu beiden Lager.
Da es hier auch immermal um die Qualität unserer Chancen geht:
Opta definiert eine große Chance folgendermaßen:
Opta: A situation where a player should reasonably be expected to score, usually in a one on one scenario or from very close range when the ball has a clear path to goal and there is low to moderate pressure on the shooter. Penalties are always considered big chances.
Nach dieser Definition sind wir in der Liga bei großen Chancen auf Platz 16. nur vor Pauli & Werder.
Aber: Wir vergeben auch noch rund 70% dieser Chancen. Hab jetzt mal nur die Teams der unteren Hälfe verglichen und siehe da: Auch hier liegen mit Pauli & Heidenheim nur zwei Teams hinter uns.
Es liegt also nahe, dass wir sowohl relativ wenig gute Chancen ausspielen und diese dann eben auch eher schlecht verwerten.
Passt dann auch eben zu beiden Lager.
Ja, ich hatte mit @Letschkov im STT ne Diskussion, ob es besser ist viele kleine oder wenig große Chancen zu haben. Passt da irgendwie rein. Bin noch dabei den Kram mal zusammenzutragen (muss erst mal durch den mathematischen Teil).
Wenn ich mich recht erinnere sind wir bei der Anzahl der Chancen irgendwo im Mittelfeld, oder so.
11.02.2026 - 16:27 Uhr
Zitat von totaalvoetbal_1887
@HSVlove
Mein Lieber, wenn du dich in den STATISTIK-Thread verirrst und dich dann über Zahlen wunderst .... 😅
@HSVlove
Mein Lieber, wenn du dich in den STATISTIK-Thread verirrst und dich dann über Zahlen wunderst .... 😅
Ja ne, echt ey, leute gibt's, sind zuviele Zahlen, Migräne hat eingesetzt ehehe. 😁
Wollte bissl aufheitern hier, und meine Denke generell immer mal über Zahlen/Statistiken loswerden, dann hat es sich ergeben und passte hier rein, halt bissl Spaß um die Ecke mit Meinung verbunden, ich hoffe das ich euch net so gestört habe hier.😉
Zugegeben, Zahlen machen ja auch Spass, wenn sie mitunter dem HSV zutragend, zuspielend und wohlgesonnen verlaufen.
So, jetzt her mit den restlichen Zahlen über den HSV!
LG
Ibrahim
11.02.2026 - 16:36 Uhr
Zitat von totaalvoetbal_1887
So, nachdem ich mich aus meiner Sicht mit @Moorkamp darauf einigen konnte, dass wir gehörig aneinander vorbeigeredet haben:
Es würde mir sehr missfallen, wenn es sprachlich in diesem Forum komplett abdriften sollte. Demnach hätte ich gewisse Begriffe nicht verwenden sollen.
Um die Stimmung ein wenig aufzuhellen, wende ich mich jetzt also dem Thema Statisktik zu
https://www.bundesliga.com/de/bundesliga/news/expected-goals-xgoals-fussball-analyse-statistik-3760
"Der xG-Wert (xG steht für "Expected Goals", zu deutsch: "zu erwartende Tore") liegt immer zwischen 0 und 1. Mit ihm kann bei jeder Torchance klar bestimmt werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit war, dass der Ball von diesem Punkt aus im Tor landet. "xG 0,25" bedeutet also: 25 von 100 Schüssen aus dieser Position führen zu einem Treffer."
"Ein Elfmeter hat einen Wert von xG 0,77. Mit anderen Worten: Im Schnitt werden ziemlich genau drei von vier Elfmetern verwandelt. Eine "100-prozentige Torchance" ist ein Strafstoß daher nicht, sondern "nur" eine 77-prozentige."
Zur Einordnung vielleicht hilfreich. Sofascore und Kicker haben für die Partie vom 21.Spieltag zwischen Heidenheim und dem HSV folgende xG-Werte ermittelt:
1.55 xG Heidenheim : HSV 1.61 xG
Königsdörffers Chance in der 45. Minute die schlussendlich zum 0:1 führte hatte laut Sofascore einen xG-Wert von 0.15.
Philippes Chance aus der 78. Minute die zum 0:2 führte hatte einen xG-Wert von 0.72.
Dinkcis Kopfball aus der 76., der Ferro zu einer Parade zwang, bekam dort 0.04 xG.
Vielleicht auch ganz interessant für die Aussagekraft von xG-Werten:
Sowohl der verhinderte Abschluss von Conteh durch den Eingriff von Torunarigha und das vermeintliche Tor von Schimmer mit vorheriger Abseitsposition werden in dieser Statistik nicht berücksichtigt.
Aus dem STT:
https://www.transfermarkt.de/21-spieltag-1-fc-heidenheim-1846-hamburger-sv/thread/forum/13/thread_id/600244/page/60
So geht es mir in etwa auch. Die xG-Werte wirken subjektiv und nicht sehr exakt oder belastbar. Es ist aus meiner Sicht jedoch anzunehmen, dass die Ermittlung mittlerweile professionalisiert wurde und immer exakter wird.
Für mich ist der kumulierte xG-Wert nach Schluss einer Partie in etwa mit KPIs vergleichbar. Vielleicht etwas grob und sehr gefiltert. Allerdings lassen sich in Kombination mit anderen KPIs grundsätzliche Trends und Missstände feststellen.
Wenn Ransi aus einer Chance mit 0.15 xG ein Tor macht, hat er in dem Moment gezeigt, dass er ein sehr guter Goalgetter sein kann.
Wenn die einzelnen xG-Werte unserer Chancen gering sind, fehlt es vielleicht am letzten Pass.
Wenn wir Chancen mit relativ geringem xG-Wert zulassen, haben wir zwar keine Spielkontrolle, aber möglicherweise, haben wir die Angriffe so ineffektiv gemacht, dass es verkraftbar ist.
Wenn ein Stürmer konstant Tore über seinen xG-Werten macht, dann ist er gut.
Wenn der HSV nach einem Spiel einen hohen xG-Wert hat, ist das für mich auch erstmal positiv.
Zur Frage, warum einzelne xG-Werte zu einem Gesamtergebnis addiert werden, ist folgendes Beispiel zum Erwartungswert sehr anschaulich, denke ich:
Erwartungswert(EW) bei 6 Versuchen eine 6 zu würfeln (sechsseitiger Würfel):
EW 1.Versuch oder EW 2.Versuch ... EW 6. Versuch = Erwartungswert(gesamt)
1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 = 1
-> Bei 6 Versuchen erwarten wir, eine 6 zu würfeln
Bei 12 Versuchen
EW(g) = 2
-> wir erwarten zwei 6 zu würfeln
Bei diesen Stichproben können die Ergebnisse von 6(12) bis 0 reichen.
Es kann also sein, dass sich erst bei einer hohen Anzahl von Versuchen an den Erwartungswert angenähert wird.
5 Schüsse a 0,1 xg
0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1
-> 0,5 xG
1 Schuss a 0,5 xG
-> 0,5 xG
Chatgpt:
Über sehr viele Spiele hinweg bei gleicher Datenbasis würden beide Szenarien im Schnitt gleich viele Tore produzieren.
Erwartungswert ≠ Wahrscheinlichkeit für mindestens ein Tor
Das sind zwei verschiedene statistische Aussagen.
So, nachdem ich mich aus meiner Sicht mit @Moorkamp darauf einigen konnte, dass wir gehörig aneinander vorbeigeredet haben:
Es würde mir sehr missfallen, wenn es sprachlich in diesem Forum komplett abdriften sollte. Demnach hätte ich gewisse Begriffe nicht verwenden sollen.
Um die Stimmung ein wenig aufzuhellen, wende ich mich jetzt also dem Thema Statisktik zu
https://www.bundesliga.com/de/bundesliga/news/expected-goals-xgoals-fussball-analyse-statistik-3760
"Der xG-Wert (xG steht für "Expected Goals", zu deutsch: "zu erwartende Tore") liegt immer zwischen 0 und 1. Mit ihm kann bei jeder Torchance klar bestimmt werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit war, dass der Ball von diesem Punkt aus im Tor landet. "xG 0,25" bedeutet also: 25 von 100 Schüssen aus dieser Position führen zu einem Treffer."
"Ein Elfmeter hat einen Wert von xG 0,77. Mit anderen Worten: Im Schnitt werden ziemlich genau drei von vier Elfmetern verwandelt. Eine "100-prozentige Torchance" ist ein Strafstoß daher nicht, sondern "nur" eine 77-prozentige."
Zur Einordnung vielleicht hilfreich. Sofascore und Kicker haben für die Partie vom 21.Spieltag zwischen Heidenheim und dem HSV folgende xG-Werte ermittelt:
1.55 xG Heidenheim : HSV 1.61 xG
Königsdörffers Chance in der 45. Minute die schlussendlich zum 0:1 führte hatte laut Sofascore einen xG-Wert von 0.15.
Philippes Chance aus der 78. Minute die zum 0:2 führte hatte einen xG-Wert von 0.72.
Dinkcis Kopfball aus der 76., der Ferro zu einer Parade zwang, bekam dort 0.04 xG.
Vielleicht auch ganz interessant für die Aussagekraft von xG-Werten:
Sowohl der verhinderte Abschluss von Conteh durch den Eingriff von Torunarigha und das vermeintliche Tor von Schimmer mit vorheriger Abseitsposition werden in dieser Statistik nicht berücksichtigt.
Aus dem STT:
https://www.transfermarkt.de/21-spieltag-1-fc-heidenheim-1846-hamburger-sv/thread/forum/13/thread_id/600244/page/60
Zitat von Bananen Falke
Mir sind diese Parameter ja auch obskur. Ein Grund sind unterschiedliche Werte bei unterschiedlichen Plattformen. Aber ich meine, den Hintergrund grundsätzlich zu verstehen. Chancen müssen ja "identischen" Situationen zugeordnet werden. Um daraus ableiten zu können, wie viele Tore aus diesen Chancen entstanden sind. Bei Elfmeter ist das einfach. Da Schütze, da Torwart. 11 Meter mittig zum Tor. Je nach Spielsituation ist das aber komplexer. Getümmel im Strafraum, Schneeregen, ein hoppelnder Ball, was auch immer da hinein spielt.
Mir sind diese Parameter ja auch obskur. Ein Grund sind unterschiedliche Werte bei unterschiedlichen Plattformen. Aber ich meine, den Hintergrund grundsätzlich zu verstehen. Chancen müssen ja "identischen" Situationen zugeordnet werden. Um daraus ableiten zu können, wie viele Tore aus diesen Chancen entstanden sind. Bei Elfmeter ist das einfach. Da Schütze, da Torwart. 11 Meter mittig zum Tor. Je nach Spielsituation ist das aber komplexer. Getümmel im Strafraum, Schneeregen, ein hoppelnder Ball, was auch immer da hinein spielt.
Zitat von WillyWinzig04
Aber auch bei dieser Rechnung wird der durchschnittliche Spieler herangezogen.
Wobei zu bedenken gilt, dass Kane aus 0,1 xGoals mehr macht als Königsdörffer, da der xGoal-Wert von 0,1 aus einer Mischung der Kanes und Königsdörffers ermittelt wurde.
Aber auch bei dieser Rechnung wird der durchschnittliche Spieler herangezogen.
Wobei zu bedenken gilt, dass Kane aus 0,1 xGoals mehr macht als Königsdörffer, da der xGoal-Wert von 0,1 aus einer Mischung der Kanes und Königsdörffers ermittelt wurde.
So geht es mir in etwa auch. Die xG-Werte wirken subjektiv und nicht sehr exakt oder belastbar. Es ist aus meiner Sicht jedoch anzunehmen, dass die Ermittlung mittlerweile professionalisiert wurde und immer exakter wird.
Für mich ist der kumulierte xG-Wert nach Schluss einer Partie in etwa mit KPIs vergleichbar. Vielleicht etwas grob und sehr gefiltert. Allerdings lassen sich in Kombination mit anderen KPIs grundsätzliche Trends und Missstände feststellen.
Wenn Ransi aus einer Chance mit 0.15 xG ein Tor macht, hat er in dem Moment gezeigt, dass er ein sehr guter Goalgetter sein kann.
Wenn die einzelnen xG-Werte unserer Chancen gering sind, fehlt es vielleicht am letzten Pass.
Wenn wir Chancen mit relativ geringem xG-Wert zulassen, haben wir zwar keine Spielkontrolle, aber möglicherweise, haben wir die Angriffe so ineffektiv gemacht, dass es verkraftbar ist.
Wenn ein Stürmer konstant Tore über seinen xG-Werten macht, dann ist er gut.
Wenn der HSV nach einem Spiel einen hohen xG-Wert hat, ist das für mich auch erstmal positiv.
Zur Frage, warum einzelne xG-Werte zu einem Gesamtergebnis addiert werden, ist folgendes Beispiel zum Erwartungswert sehr anschaulich, denke ich:
Erwartungswert(EW) bei 6 Versuchen eine 6 zu würfeln (sechsseitiger Würfel):
EW 1.Versuch oder EW 2.Versuch ... EW 6. Versuch = Erwartungswert(gesamt)
1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 = 1
-> Bei 6 Versuchen erwarten wir, eine 6 zu würfeln
Bei 12 Versuchen
EW(g) = 2
-> wir erwarten zwei 6 zu würfeln
Bei diesen Stichproben können die Ergebnisse von 6(12) bis 0 reichen.
Es kann also sein, dass sich erst bei einer hohen Anzahl von Versuchen an den Erwartungswert angenähert wird.
5 Schüsse a 0,1 xg
0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1
-> 0,5 xG
1 Schuss a 0,5 xG
-> 0,5 xG
Chatgpt:
Über sehr viele Spiele hinweg bei gleicher Datenbasis würden beide Szenarien im Schnitt gleich viele Tore produzieren.
Erwartungswert ≠ Wahrscheinlichkeit für mindestens ein Tor
Das sind zwei verschiedene statistische Aussagen.
Wichtig ist aus meiner Sicht, dass beim xG nur auf den Spielverlauf, wie er war geschaut wird, aber den Kontext außer Acht lässt. Einfach die xG aufzusummieren, um dann zu sagen, dass ein Sieg verdient/unverdient war, greift aus meiner Sicht zu kurz.
Wenn ein Team 2:0 führt, dann weiß es, dass es 2:0 führt. Solange der Anschluss nicht fällt, kann es sich auch erlauben, 1) selbst weniger Chancen herauszuspielen und 2) gegnerische Chancen zuzulassen. Ob es immer erfolgsversprechend ist, sei mal dahingestellt, aber Spielstand hat halt massive Auswirkungen auf den Spielverlauf.
11.02.2026 - 16:41 Uhr
Zitat von DieletzteInstanz
Wichtig ist aus meiner Sicht, dass beim xG nur auf den Spielverlauf, wie er war geschaut wird, aber den Kontext außer Acht lässt. Einfach die xG aufzusummieren, um dann zu sagen, dass ein Sieg verdient/unverdient war, greift aus meiner Sicht zu kurz.
Wenn ein Team 2:0 führt, dann weiß es, dass es 2:0 führt. Solange der Anschluss nicht fällt, kann es sich auch erlauben, 1) selbst weniger Chancen herauszuspielen und 2) gegnerische Chancen zuzulassen. Ob es immer erfolgsversprechend ist, sei mal dahingestellt, aber Spielstand hat halt massive Auswirkungen auf den Spielverlauf.
Zitat von totaalvoetbal_1887
...
...
Wichtig ist aus meiner Sicht, dass beim xG nur auf den Spielverlauf, wie er war geschaut wird, aber den Kontext außer Acht lässt. Einfach die xG aufzusummieren, um dann zu sagen, dass ein Sieg verdient/unverdient war, greift aus meiner Sicht zu kurz.
Wenn ein Team 2:0 führt, dann weiß es, dass es 2:0 führt. Solange der Anschluss nicht fällt, kann es sich auch erlauben, 1) selbst weniger Chancen herauszuspielen und 2) gegnerische Chancen zuzulassen. Ob es immer erfolgsversprechend ist, sei mal dahingestellt, aber Spielstand hat halt massive Auswirkungen auf den Spielverlauf.
Ja, stark gefilterter KPI halt.
Post-Optionen
Den kompletten Thread wirklich löschen?
Paten-Optionen
Möchtest Du den Beitrag wirklich löschen?
Diesen Beitrag alarmieren
Diesen Beitrag alarmieren
Diesen Beitrag alarmieren
Lesezeichen
Abonnierte Threads
Guter Beitrag
Guter Beitrag
Guter Beitrag
Post-Optionen
Nutze die Thread-Suche, wenn Du diesen Post in einen anderen Thread verschieben möchtest. Drücke Thread erstellen, wenn aus diesem Post ein eigenständiger Thread werden soll.