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xG-Rechner

Klicken Sie auf die Stelle, von der geschossen wurde. Das Modell liefert die Wahrscheinlichkeit, dass ein durchschnittlicher Schuss von dort in dieser Situation zum Tor wird.

— xG

— m · —°

So liest man die Zahl

Ein xG-Wert von 0,30 bedeutet, dass von Tausenden Schüssen von dieser Stelle in dieser Situation etwa drei von zehn im Tor landeten. Über den Spieler sagt er nichts. Genau darum geht es: Er trennt die Qualität der Chance von der Qualität des Abschlusses.

Was das Modell weiß und was es ignoriert

Es verwendet die Distanz, den Winkel, unter dem das Tor vom Schützen aus erscheint, und ob es ein Kopfball war, ob der Schuss auf eine Standardsituation folgte, ob der Schütze unter Druck stand und ob er direkt abgenommen wurde. Es kennt weder die Position des Torwarts noch die Zahl der Verteidiger im Weg, und es weiß nicht, wer schießt. Anbietermodelle, die das sehen, kommen zu anderen Werten, bei einzelnen Schüssen mitunter zu deutlich anderen.

Das vollständige Modell

Logistische Regression, angepasst an 6347 Schüsse ohne Elfmeter (570 Tore) aus den StatsBomb Open Data, Stand der Anpassung: 2026-09-18. Die Koeffizienten unten sind das gesamte Modell; nichts ist verborgen.

MerkmalKoeffizient
Achsenabschnitt-3,265947
distance_m-0,149214
log_distance0,932279
angle_rad1,814928
is_header-0,959428
is_set_piece0,38758
under_pressure-0,492055
first_time0,007168

Kalibrierung, vorhergesagte und beobachtete Torquote je Klasse: 0.00-0.05: 0,03 / 0,031 (n=2511); 0.05-0.10: 0,072 / 0,059 (n=2003); 0.10-0.20: 0,136 / 0,154 (n=1325); 0.20-0.30: 0,24 / 0,268 (n=272); 0.30-0.50: 0,374 / 0,37 (n=173); 0.50-1.00: 0,636 / 0,54 (n=63).

Daten: StatsBomb open data (FIFA World Cup 2018, FIFA World Cup 2022, UEFA Euro 2020, UEFA Euro 2024, Copa America 2024). Log Loss 0,2634, Brier-Score 0,0733.

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