足球中的模型质量：量化 Expected Threat 模型的质量
应用统计
2026-04-28 v2
摘要
足球数据可得性的 recent 增长增加了错误使用数据驱动模型的风险，使得对其验证和应用的指导方针成为必要。Expected Threat (xT) 模型是足球组织用于构建内部方法的可访问选项，但鲜有人了解如何评估其质量。本研究旨在两方面：检查模型误差如何取决于游戏状态的数量和训练点的数量，并将这些结果翻译为构建和应用该模型的指导方针。我们利用该模型背后的马尔可夫链，进行理论分析和仿真，以研究模型误差。这些结果表明，对于指定的训练点数和游戏状态数，模型误差大约服从对数正态分布。此外，我们将仿真结果与专家意见相结合，确定了基于 Expected Threat 模型进行玩家评估变得不可靠的模型误差阈值。从而推导出确保 Expected Threat 模型质量的实用规则，并通过一个示例说明如何在实践中应用验证后的模型。由于该方法可推广到 Expected Possession Value 模型，本文说明了一套系统性地量化模型质量的框架，尽管足球分析中的真实值是不可观测的。
引用
@article{arxiv.2604.21087,
title = {Model quality in football: Quantifying the quality of an Expected Threat model},
author = {Koen van Arem and Jakob Söhl and Mirjam Bruinsma and Geurt Jongbloed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.21087},
year = {2026}
}