xG (ความคาดหวังการทำประตู) โดยทีมใน 1. ลีก
Expected Goals
ทีมใดมี xG ที่ดีที่สุด?
ปัจจุบัน เคย์เสรีสปอร์ มี xG (ความคาดหวังการทำประตูได้) ที่ดีที่สุดใน 1. ลีก ด้วย 1.59 xG ต่อเกม
ทีมใดมี xG ที่แย่ที่สุด?
ปัจจุบัน ซารีเยอร์ สปอร์ มี xG (ความคาดหวังการทำประตูได้) แย่ที่สุดใน 1. ลีก ด้วย 1.29 xG ต่อเกม
ใครมี xG ที่ดีที่สุดที่บ้าน?
ทีมที่มี xG ที่ดีที่สุดเมื่อเล่นในบ้านในฤดูกาลนี้คือ บูร์ซาสปอร์ ซึ่งมี xG เป็น 1.79 จากเกมในบ้านของพวกเขาจนถึงตอนนี้
ใครมี xG ที่แย่ที่สุดที่บ้าน?
ทีมที่มี xG แย่ที่สุดเมื่อเล่นในบ้านในฤดูกาลนี้คือ Van Büyükşehir Belediyesi Spor Kulübü ซึ่งคาดว่าจะทำประตูได้เพียง 1.1 ต่อเกมต่อหน้าแฟนๆ ของพวกเขาเอง
ใครมี xG ที่ดีที่สุดนอกบ้าน?
ทีมที่มี xG ที่ดีที่สุดขณะเล่นนอกบ้านในฤดูกาลนี้คือ เคย์เสรีสปอร์ ซึ่งคาดว่าจะทำประตูได้ 1.53 ต่อเกมในสนามของฝ่ายตรงข้าม
ใครมี xG ที่แย่ที่สุดนอกบ้าน?
ทีมที่มี xG ที่แย่ที่สุดขณะเล่นนอกบ้านในฤดูกาลนี้คือ โบลูสปอร์ ซึ่งคาดว่าจะทำประตูได้เพียง 0.99 ประตูต่อเกมในสนามของฝ่ายตรงข้าม
ใครมี xGA ที่ดีที่สุด?
เคย์เสรีสปอร์ มี xGA (ความคาดหวังการเสียประตู) ที่ดีที่สุดใน 1. ลีก โดยคาดว่าจะเสียเพียง 1.01 ประตูสำหรับพวกเขาต่อเกม สถิตินี้อาจบ่งบอกว่าพวกเขามีเกมรับที่ดีที่สุดในการแข่งขันครั้งนี้
ใครมี xGA ที่ดีที่สุดที่บ้าน?
บูร์ซาสปอร์ มี xGA (ความคาดหวังการเสียประตู) ที่ดีที่สุดใน 1. ลีก เมื่อเล่นในบ้านโดยคาดว่าจะเสียเพียง 0.73 ประตูต่อเกมต่อเกม พวกเขาจะแข็งแกร่งเมื่อเล่นในบ้าน
ใครมี xGA นอกบ้านที่ดีที่สุด?
บูร์ซาสปอร์ มี xGA (ความคาดหวังการเสียประตู) ที่ดีที่สุดใน 1. ลีก เมื่อเล่นนอกบ้านโดยคาดว่าจะเสียเพียง 1.08 ประตูต่อเกมต่อเกม น่ากังวลมากสำหรับแฟนบอลเจ้าบ้าน ที่ต้องชมการเผชิญหน้ากับทีม บูร์ซาสปอร์
ใครมี xGA ที่แย่ที่สุดที่บ้าน?
ทีมที่มี xGA ที่แย่ที่สุด (ความคาดหวังการเสียประตู) เมื่อเล่นในบ้านในฤดูกาลนี้คือ เพนดิก สปอร์ ซึ่งคาดว่าจะเสีย 1.48 ประตูต่อเกมต่อหน้าแฟนบอลของตัวเอง
ใครมี xGA ที่แย่ที่สุดนอกบ้าน?
ทีมที่มี xGA ที่แย่ที่สุด (ความคาดหวังการเสียประตู) เมื่อเล่นนอกบ้านในฤดูกาลนี้คือ โบลูสปอร์ ซึ่งคาดว่าจะเสีย 1.75 ประตูต่อเกมขณะเล่นนอกบ้าน
xG คำนวณอย่างไรสำหรับ 1. ลีก?
FootyStats ใช้สูตรเฉพาะสำหรับการคำนวณ xG ซึ่ง xG แบบดั้งเดิมจะพิจารณาเฉพาะตำแหน่งการยิง ในขณะที่ FootyStats ใช้การผสมผสานระหว่างความแม่นยำในการยิง ตรงกรอบ/พลาดเป้า), ความถี่ในการยิง (จำนวนการยิง), ความอันตรายจากการโจมตี, แรงกดดันในการโจมตีโดยรวม (ปริมาณการครอบครองบอลและความลึกของตำแหน่งการครองบอล) เพื่อสรุปเป้าหมายที่คาดหวังสำหรับ 1. ลีก เหตุผลในการใช้จุดข้อมูลมากขึ้นในการคำนวณ xG เป็นเพราะการโจมตีหลายครั้งอาจเป็นอันตรายอย่างยิ่งโดยไม่ต้องพยายามยิง และการใช้ข้อมูลอื่นๆ เช่น ตำแหน่งและความลึกของการโจมตีสามารถเพิ่มความละเอียดของข้อมูล xG ของ 1. ลีก