xG erklärt

What is xG?

Very simply, xG (or expected goals) is the probability that a shot will result in a goal based on the characteristics of that shot and the events leading up to it. Some of these characteristics/variables include:

Every shot is compared to thousands of shots with similar characteristics to determine the probability that this shot will result in a goal. That probability is the expected goal total. An xG of 0 is a certain miss, while an xG of 1 is a certain goal. An xG of .5 would indicate that if identical shots were attempted 10 times, 5 would be expected to result in a goal.

There are a number of xG models that use similar techniques and variables, which attempt to reach the same conclusion. The model that FBref uses is provided by Opta. Opta's xG model includes a number of factors above just factors such as the location and angle. Their model also accounts for the clarity of the shooter's path to the goal, the amount of pressure the shooter is under from defensive players, the position of the goalkeeper, and more. That means that their xG model factors in the defense and goalkeeping when determining the odds of the shot reaching the goal.

Take this Diego Jota goal vs Southampton for example. The shot was taken directly in front of the goal from very close range. It's a very good chance. Using an older model that accounts for location, angle, pass type, and such, it would have a 0.68 xG. However, Opta's model also accounts for the fact that the goalkeeper is out of position and there's no defender in the way, which boosts the xG of this shot even higher, to 0.90.

xG does not take into account the quality of player(s) involved in a particular play. It is an estimate of how the average player or team would perform in a similar situation.

How xG is used

xG has many uses. Some examples are:

Penalty Kicks

Each penalty kick is worth .79 xG since all penalty kicks share the same characteristics. Comparing a player's goals from penalty kicks to their penalty kick xG can indicate a player's penalty kicking ability. Likewise, we can do the same for goalkeepers in these situations.

FBref's xG totals include penalty kicks unless otherwise noted. For xG excluding PK, we recommend using npxG (non-penalty expected goals).

How we calculate xG totals for a single offensive possession

In some cases, a player or team's xG totals do not equal the sum of their shots. For instance, a team may attempt multiple shots in a single possession, but it is likely that these shots are contingent upon the outcome of the previous shot(s).

Take for example, this match between Schalke 04 and Nürnberg:

View Match Highlights on YouTube

In the 78th minute, Nürnberg attempted three shots which ultimately led to a goal. Hanno Behrens attempts a shot that is saved, but he is able to take a second shot as the ball is deflected off the defender. The second shot goes off the woodwork, which allows Adam Zreľák to easily tap it in. According to Opta's expected goals model:

The sum of these three shots is 1.67 expected goals, even though it is impossible to score more than one goal in a single move. To solve this problem, we find the probability that the defending team does not allow a goal in this possession. In this case, the calculation is:

(1 - .41) x (1 - .47) x (1 - .79) = .0657 or a 6.57% probability that Schalke does not allow a goal.

To find Nürnberg's xG, we simply subtract that probability from 1:

1 - .0657 = .9343 xG

In other words, we estimate that an average team in a similar situation would be expected to score a goal 93.43% of the time.

We use a similar method when calculating xG for individual players. Adam Zreľák receives .79 xG from his single shot while Hanno Behrens receives:

1 - (1 - .41) x (1 - .47) = .6873 xG

This shows why a team or player's total xG may not equal the sum of the xG from their shots and why a team's total xG may not equal the sum of the xG from their players.

Possessions that include a penalty kick

Similarly, we include shots taken from a rebound after a penalty kick with xG from penalty kicks. Take this Marco Reus penalty kick for example:

Since the second shot is a result of the first, we use the same probabilistic method in the previous example. Rather than a total 1.71 xG (.79 + .92), the calculation is:

1 - (1 - .79) * (1 - .92) = .9832 expected goals

However, since the second shot is also considered to be a part of the penalty kick xG, Reus gets 0 npxG (non-penalty expected goals) on this play.

Note: We treat corner kicks and free kicks as a new possession, not a continuation of the previous possession, but are continuing to study the issue.

Was ist Post-Shot xG (PSxG)?

Reguläres xG, oder was als „Pre-Shot xG“ bezeichnet werden kann, wird unter Berücksichtigung aller Schüsse zum Zeitpunkt des Schusses berechnet, ohne die Qualität des Schussversuchs zu kennen. Dazu gehören nicht nur Schüsse, die das Ziel treffen, sondern auch Schüsse, die abgewehrt werden oder das Ziel verfehlen. Post-Shot xG wird nach der Schussabgabe berechnet, sobald bekannt ist, dass der Schuss das Ziel getroffen hat, wobei die Qualität des Schusses berücksichtigt wird. Wie xG wird auch PSxG von Opta zur Verfügung gestellt und hier näher erläutert.

Alle Schüsse, die das Ziel verfehlen, haben einen PSxG-Wert von Null, da die Wahrscheinlichkeit, dass diese Flugbahn zu einem Tor führt, bei 0 % liegt.

Bei der Bewertung der Schussabwehr eines Torhüters wollen wir nur Schüsse berücksichtigen, die das Ziel treffen, da dies die Schüsse sind, auf die der Torhüter Einfluss nehmen kann. Daher verwenden wir PSxG, um die Qualität der Schüsse einzuschätzen, mit denen sie konfrontiert wurden.

Was ist xA (erwartete Vorlagen) und xAG (erwartete Torvorlagen)? Worin unterscheiden sich diese Angaben?

xA, oder erwartete Vorlagen, ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter, erfolgreicher Pass in eine Torvorlage umgewandelt wird. Diese von Opta entwickelte Statistik ordnet allen Pässen anhand der Art des Passes, der Position auf dem Spielfeld, der Spielphase und der zurückgelegten Distanz eine entsprechende Wahrscheinlichkeit zu. Für jeden erfolgreichen Pass erhalten die Spieler xA, ungeachtet dessen, ob ein Schuss ausgeführt wurde oder nicht.

Um die xG für Pässe einzugrenzen, die eine Vorlage für einen Schuss darstellen, gibt es den Indikator „Erwartete Vorlagen“ (xAG). Dies zeigt die Fähigkeit eines Spielers an, Torchancen vorzubereiten, ohne sich auf das tatsächliche Ergebnis des Schusses oder das Glück bzw. die Fähigkeit des Schützen verlassen zu müssen. Spieler erhalten xAG nur dann, wenn ein Schuss nach einem erfolgreichen Pass ausgeführt wird.

Wir messen den Torbeitrag mit xG+xAG, da der Beitrag eines Spielers zu einem Tor in der Regel aus Toren + Vorlagen resultiert und dies eher diesem Standard entspricht.

Vor Oktober 2022 verwendeten wir xA für die erwarteten Torvorlagen (jetzt xAG). Als wir von unserem Datenanbieter zu Opta wechselten, boten sie ihre oben beschriebene Version von xA an. Daraufhin haben wir die Bezeichnung in xAG geändert. Opta: Was sind erwartete Vorlagen.

Wo man xG findet

Mannschaft-xG, xG gegen und xG-Unterschied kann in Liga-Tabellen wie diesen gefunden werden:

Premier League Table
Rg Verein GS S U N Tf Tk TD Pkt xG xGA xGD
1Manchester City3832249523+729884.324.7+59.6
2Liverpool3830718922+679773.728.8+44.9
3Chelsea3821986339+247258.636.4+22.2
4Tottenham38232136739+287154.947.1+7.8
5Arsenal38217107351+227060.154.2+5.8
6Manchester Utd38199106554+116661.450.6+10.8
7Wolves38169134746+15752.142.1+10.1
8Everton38159145446+85449.745.7+4.0
9Leicester City38157165148+35252.443.7+8.7
10West Ham38157165255-35247.661.9-14.3
11Watford38148165259-75048.259.2-11.0
12Crystal Palace38147175153-24947.650.1-2.5
13Newcastle Utd38129174248-64539.153.6-14.5
14Bournemouth38136195670-144553.357.2-3.9
15Burnley38117204568-234044.462.1-17.7
16Southampton38912174565-203946.955.1-8.2
17Brighton3899203560-253635.359.1-23.8
18Cardiff City38104243469-353442.461.5-19.1
19Fulham3875263481-472641.368.2-26.8
20Huddersfield3837282276-541628.860.9-32.2

Spieler-xG, -npxG und -xA können auf den Mannschaftsseiten wie diesen gefunden werden:

Standard-Statistiken 2018-2019 Manchester City: Premier League Table
Spielzeit Leistung Erwartet Spieleröffnung Pro 90 Minuten
Spieler Land Pos Alt GS Startelf Min. 90 Tor Vor T+V T-Elf Elf VeElf Gelb Rot xG npxG xAG npxG+xAG PrgC PrgP PrgR Tor Vor T+V T-Elf T+V-Elf xG xAG xG+xAG npxG npxG+xAG
Edersonbr BRATW2438383.42038.0011000200.00.00.10,10300,000,030,030,000,030,000,000,000,000,00
Aymeric Laportees ESPDF2435343.05734.0336300303.03.00.83,89429490,090,090,180,090,180,090,020,110,090,11
Bernardo Silvapt PORMF,FW2336312.85431.77714700307.47.47.815,21521562770,220,220,440,220,440,230,250,480,230,48
Raheem Sterlingeng ENGFW2334312.77130.81792617003013.713.79.623,3155874360,550,290,840,550,840,440,310,760,440,76
Sergio Agüeroar ARGFW3033312.45927.32182919224018.116.55.021,581762530,770,291,060,700,990,660,180,850,600,79
Kyle Walkereng ENGDF2833302.77930.9112100300.80.81.92,783220920,030,030,060,030,060,030,060,090,030,09
David Silvaes ESPMF3233282.40126.76814600207.87.88.516,31182702220,220,300,520,220,520,290,320,610,290,61
Fernandinhobr BRAMF3329272.37726.4134100501.61.63.04,558236290,040,110,150,040,150,060,110,170,060,17
İlkay Gündoğande GERMF2731232.13723.7639600304.14.14.38,482205910,250,130,380,250,380,170,180,350,170,35
Leroy Sanéde GERFW2231211.86720.71010201000106.76.77.414,184673410,480,480,960,480,960,320,360,680,320,68
John Stoneseng ENGDF2424201.76419.6000000100.30.30.20,64411850,000,000,000,000,000,020,010,030,020,03
Riyad Mahrezdz ALGFW,MF2727141.34314.97411701005.54.74.69,387731910,470,270,740,470,740,370,310,680,320,62
Nicolás Otamendiar ARGDF3018141.23613.7000000101.31.30.21,5279230,000,000,000,000,000,100,010,110,100,11
Oleksandr Zinchenkoua UKRDF2114141.15112.8033000100.20.21.51,74795940,000,230,230,000,230,010,120,130,010,13
Vincent Kompanybe BELDF3217131.22413.6101100600.30.30.00,3178330,070,000,070,070,070,020,000,020,020,02
Kevin De Bruynebe BELMF27191197510.8224200201.41.45.77,050109880,180,180,370,180,370,130,520,650,130,65
Benjamin Mendyfr FRADF24101090010.0055000100.20.21.61,84870590,000,500,500,000,500,020,160,180,020,18
Danilobr BRADF271198079.0101100100.40.40.20,62077330,110,000,110,110,110,050,020,070,050,07
Gabriel Jesusbr BRAFW212981.03611.573106111011.210.52.312,735211280,610,260,870,520,780,970,201,170,911,11
Fabian Delpheng ENGDF281187258.1011000110.10.10.30,42059230,000,120,120,000,120,010,040,060,010,06
Phil Fodeneng ENGMF181333353.7101100002.12.10.93,02318350,270,000,270,270,270,570,230,800,570,80
Philippe Sandlernl NEDDF2100
Arijanet Muricxk KVXTW1900
Claudio Bravocl CHITW3500
Mannschaft insgesamt26.7384183.42038.09171162883444184.381.365.5146,71325242924122,391,874,262,324,182,221,723,942,143,86
Mannschaft insgesamt26.7384183.42038.09171162883444184.381.365.5146,71325242924122,391,874,262,324,182,221,723,942,143,86

Erwartete Tore können auf verschiedenen Seiten wie Liga-Spielerstatistiken, Spielberichte, Spielerseiten und Spieler-Spielprotokolle.

FBref-Wettbewerbe mit xG-Daten