НХЛ. «Рейнджерс» уступили «Эдмонтону», «Вашингтон» пропустил 5 голов от «Нью-Джерси», «Сент-Луис» вырвал победу у «Флориды»

я согласен с ним, что одна из метрик показывает лучшего вратаря, а вторая - бесполезна. та, которую он пытается раскрутить.
зы. я его хреном с твиттера называл, кажется, не гопотой.

Вот кстати хорошая дефиниция с примерами от гопоты из твиттера: ;)

https://twitter.com/JFreshHockey/status/1234590266029477892?t=NO8xKmGQWFmc7N0iZQIY5g&s=19

в старые комменты я лезть не буду, но кажется, там Кюмпер тоже был в топ-10, ты потому и приводил ту стату. сейчас же по GSAA он на 14-ом месте.

https://www.hockey-reference.com/leagues/NHL_2023_goalies.html

и если я ничего не путаю, GSAA от модели не зависит. в смысле, там используется стандартная линейная регрессия.

кстати, посмотри, насколько GSAA близок к SV%. но в GSAA учитывается ещё общее количество бросков по воротам кипера.

У меня нет цели, доказать тебе, что Кюмпер это топ-7 лиги или топ-10 лиги. Я говорю тебе только о том, что Кюмпер сильный вратарь, который доказал это своей карьерой, а твои пассажи, что он дырка, только потому, что он сыграл средне в одном ПО и тебе так кажется, это курам на смех ;)

Постой, про xG речь зашла только вчера, в диалоге с фанатом футбола Беней что-то там, а статистику GSAA (которую ты сначала назвал каким-то рейтингом от лукавого) я привел тебе ещё недели с две назад.
Список на 26 ноября идёт накопительным итогом и конечно Харт, который в начале сезона делал по 2 GSAA за матч до сих пор в лидерах. Не удивлюсь если к концу сезона он скатится, потому что стабильностью никогда не отличался.
Кюмпер сыграл слабо в ПО это факт, как и такой же факт, что в предыдущем ПО за Аризону он божил и в целом по карьере вратарь сильный.
С Витьком и Самсоном поступили абсолютно логично, хоть и для всех неожиданно (неожиданно потому, что расстались сразу с двумя) ибо у Самсы были три сезона доказать что он номер один (не говоря уже о его проделках вне игры, за которые ещё в 20 могли отправить на мороз как не профессионала), а у Витька два сезона. А нравится тебе или не нравится, никакого отношения к бизнесу не имеет ;)

за что люблю споры в интернетах - есть возможность для себя обдумать новые вопросы. благодаря тебе у меня руки дошли до xG статистик.
да так, что я глянул другие модели. помнишь, я упоминал это как одну из проблем - этих моделей несколько.
и вот тебе moneypuck. по её Goals Saved Against Expected (разница реально пропущенных с xG) Георгиев на 5-ом, Самсонов - на 12-ом, Кюмпер - на 17-ом.

https://www.moneypuck.com/goalies.htm

и вот докажи мне, что твоя (религия) модель - правильная, а moneypuck - это от лукавого. что Кюмпер не 17-ый, а 7-ой вратарь лиги.

зы. лично я не начну использовать moneypuck, потому что у неё всё те же концептуальные проблемы, что и у твоей религии. и Харт с Вежмелкой в топ-3 - это ересь.

я использовал простой save percentage. ты приводил в пример xG. GSAA ты впервые упомянул в прошлом комменте. забудем про него.

Харт мог быть в топ-3 вратарей в конце октября, но сейчас он сильно сдал. а ты привёл список на 26 ноября. у xG не должно быть такой энерционности. единственное, если они не обновляют данные и на момент 26 ноября там реально были данные только за октябрь. ещё один чёрный ящик - сколько игр вошло в подсчёт? я потому и не люблю такие мутные модели, если есть прозрачные альтернативы. слишком много неопределённости, тут надо слепо верить в модель. а я никому не верю.

Кюмпера я считаю дыркой из-за прошлогоднего плова. но я тебе давно уже писал - надо будет смотреть по итогам этого сезона. а сейчас я просто троллю иногда после неудачных игр. потому что мне не нравится, как Вашики поступили с Ванечеком и Самсоновым.

Мы с тобой и говорим про GSAA , т.к. начали с Кюмпера и его дыр ;)
Пойми, модель не оправдывает игру Шестёркина, а только подтверждает, что Шестёркин в прошлом сезоне люто тащил свою команду. Нет ни одного примера, когда в модели игрок не тащит, а в жизни тащит.
Как там не должно быть Харта, если он тащил Филу, команда шла в лидерах конференции. Ты хоть расширенные обзоры посмотри с его сейвами или почитай что пишут в ветке Филы на hfb.
И кстати, я так и не увидел ответ на свой вопрос, почему Кюмпер дырка? ;)

в статистическом анализе надо фокусироваться на ошибках и сводить их к минимум. ты же делаешь наоборот - берёшь Шестёркина и Харта и оправдываешь ими всю модель. 80% точности - это значит, что четыре из пяти киперов модель оценит правильно (там, конечно, точность модели не совсем так транслируется, но допустим). потому ты мне можешь 40 правильно оценённых привести, но проблема будет в 10-ти неправильных.

пример я тебе привёл. в твоём топ-10 xG нет Георгиева. ещё я ожидал бы увидеть там Хассо из Детройта. а вот Харта и Вежмелки в топ-3 быть не должно.

GSAA не надо сюда мешать, это и рядом не xG. GSAA - это простая линейная регрессия, а не чёрный ящик. для кого-то это может считаться "продвинутой" статистикой, но для меня это одна строчка кода в R.
с GSSA я спорить не буду, потому что понимаю, как это математически работает - ранее упомянутый мной аналитический метод доказательства эффективности.

Ещё раз, по буквам, медленно. Берём за основу данные money puck.com (они открыты и бесплатны для всех). Шестеркин получил Везину в прошлом сезоне, Шестеркин был лучшим по goals saved above expected. Прямая зависимость. Ты будешь с этим спорить?
Харт в этом году первые 10 матчей топ-1 по goal saved above expected, Фила в лидерах конференции. Как только Харт поплыл, Фила опустилась. Ты будешь с этим спорить?
И кстати, Георгиев по GSAA этого сезона занимает 5-е место.
Далее, давай наконец разберёмся, ты пишешь, что Кюмпер дырка. Вопрос, на основе чего ты делаешь это заключение? ;)
Ну и последнее, ты пишешь про 20%, приведи мне пример голкипера, который ни о чём в расширенной статистике, но при этом, тащит свою команду? Нет такого ;)

есть два способа доказательства эффективности.
1. аналитический. "эти вратарские щитки в 1.5 раза больше обычных, потому пропускать будут меньше." всем всё очевидно.
2. эмпирический. "мы провели эксперимент и выяснили, что в щитках фирмы Adabas вратари пропускают меньше." никто не знает почему, но это работает, доказано на практике.

в случае с xG ни один из способов не работает в полной мере. аналитический не работает, потому что 80% - это мало. это значит, что вероятность неверного ответа 20%. в статистике используют 95% по умолчанию, иногда уменьшают до 90%. здесь теория заканчивается.
модели с низкой точностью принимаются на веру и проверяются эмпирически. я и с 60% пускал в продакшн, но только после успешного эксперимента. потому что 60% это лучше 50% - случайного выбора.

и ты xG принял именно эмпирически, потому что она тебе Кюмпера в топ выводит. а я тебе отвечу, что Георгиева даже в топ-10 нет. потому меня это не убеждает. и как раз Георгиев может входить в те самые 20% ошибки (100%-80%).

и далеко не факт, что ошибка процента отражённых бросков в оценке вратарей выше 20%.

потому понимай, что когда ты делишься xG - это то же самое, что проповедование своей религии. ты выбрал поверить в xG, но не ожидай, что другие поверят.

Ааа, ты читать не умеешь? Помимо этой гопоты, как ты её назвал, полно и других источников расширенной статистики, которую (sic!) используют все команды и скауты.
А касательно засирать ветки и моск, то советы ты давай жене (если она у тебя есть) как борщи варить не кухне, а не мне, что делать, а что нет. Ну а если твой моск засирается от подобной информации, то смотри футбол что-ли, он тебе попроще должен быть (совет на совет, *ули) ;)

ааа , так вы пользуетесь моделями какой-то гопоты из твиттера ? ну пользуйтесь на здоровье , только не засирайте этими цифрами ветки и наш моск .

По тонкому льду ходишь, можешь вслед за доктор_кой отправиться в сауну ;)

Реальные детали только подтверждают то, что я написал. И самое главное это подтверждает игра вратарей.

Спасибо (действительно) за то, что заморочился и написал.
Я смотрю 2 модели, JFresh и moneypuck.com в которых данные отличаются, но смысл остаётся одинаковый. Если Шестеркин тащит команду, то по обоим моделям он лидирует в лиге и можно говорить о том, что он хорош не только глазами, но и подкреплять это цифрами. Согласись, было бы странно говорить об условном Кэмпбелле что он топ вратарь потому что я так считаю, а на деле у него по +3 пропущенные за игру и удачная расширенная статистика.
Кюмпер из года в год демонстрирует, что он входит в топ-15 в лиге, это видно и глазами и статистически, а ты с этим споришь ;)

3 вида броска используются базисно применительно к игре вратарей в одной из моделей, на которую я ориентируюсь (JFresh), вот пример:

https://twitter.com/JFreshHockey/status/1547276433600438278?t=cCGDY5FlPzcrmRgeZld5Iw&s=19

А так, учитывая, как американцы заморочены на статистике и обсчете всего и вся, боюсь футболу до американского хоккея будет далеко ;)

чего сделал Макдак?)ваш кумыс перебродил

разность xG должна быть много лучше процента отраженных бросков . в проценте отраженных не отражается качество этих бросков . может какая-то защита стилистически загоняет соперника к бортам и заставляет бросать оттуда . это в идеале . я вот не уверен , что для подсчета xG в хоккее учитывается столько входных факторов . тут товарисчъ утверждал , что используется вообще только 3 типа броска - опасный , не опасный и средней опасности . тогда это вообще не статистика и не модель . по поводу футбола - вы зря . футбольная модель может работать - там многими " хоккейными " факторами можно пренебречь и есть хоть один доказанный и просчитываемый критерий - дальность ( угол) удара . в хоккее даже этого нет . забить в хоккее с полуметра сложней , чем с 3-4-х .

Ты ещё молод(?) и глуп!

Вот именно,нафига в такое вникать..Лишние головные боли. 😁

я заморочился, профессиональный интерес. глянул, как это реально считается. внизу ссылка. как я и подозревал, никакие специальные люди этого не считают. дробные числа - это выход от (Machine Learning) моделей машинного обучения. я этим профессионально занимаюсь, потому очень скептически отношусь - знаю их точность. и тут мы имеем случай чёрного ящика - используются разные модели, но найти детали или невозможно, или тяжело.
теперь по сути. на вход подаётся много факторов - позиция броска, скорость, угол, тип и до фига другого. выход двоичный - гол или сейв. данные за много лет используются, чтобы натренировать модель и оценить её точность. потом эта модель применяется для текущей статы вратаря, вычисляя ожидаемое количество пропущенных шайб.
теперь проблемы, почему я такой шняге не доверяю ни в футболе, ни в хоккее.
1. данные собирают люди ручками. около 79 тысяч бросков за сезон. исходное качество данных низкое. как мы говорим в таких случаях, garbage in - garbage out.
2. заявленная точность моделей - 75%-80%. это ниже стандартов индустрии, где надо 85%-90%.
3. помимо изначальной неточности модели, с изменением экипировки, с изменением уровня вратарей, изменением уровня звёзд нападения и защиты, исторические данные теряют актуальность. модель, натренированная на таких данных, исказит настоящее.
4. разность xG и реальных голов СИЛЬНО коррелирована с обычным процентом отражёных, что логично. но ГЛАВНОЕ, никто не может доказать, что эта разность чем-то лучше.

https://jetsnation.ca/news/expected-goals-xg-models-explained