xG Đánh Bại Thiên Kiến Cổ Truyền

Khi xG Gặp Thiên Kiến Cổ Truyền

Tôi đã dành nhiều năm quan sát cổ động viên coi hiệu số bàn thắng như nghi lễ linh thiêng—trong khi xG vận hành theo logic như mã lạnh trong Python. Họ ăn mừng cho ‘những khoảnh khắc quyết định’ dựa trên bản năng, nhưng xác suất hậu nghiệm mới kể một câu chuyện khác. Mô hình không quan tâm đến việc một đội có ‘được yêu mến’—nó chỉ quan tâm nếu p(x|dữ liệu) > 0,5.

Huyền Thoại Lợi Thế Nhà

Họ nói lợi thế sân nhà là ‘thiên thần’. Tôi nói đó là biến nhiễu trong hồi quy logistic với kích thước hiệu ứng η² = .12 (p < .05). Tại Emirates Stadium, chúng tôi chạy mô phỏng Monte Carlo trên 42 trận mùa trước: đội chủ nhà chỉ thắng khi chênh lệch xG vượt ngưỡng +0,18 bàn/trận. Không có phép màu—chỉ có MCMC.

Nghịch Lý Duckworth-Lewis 107–98

Bạn từng nghe: ‘107–98’ là số phận. Đó không phải—đó là kết quả của hiện tượng quá khớp trên mẫu nhỏ và thiên kiến sống sót trong mô hình phương sai thấp. Trung bình xG giữa các giải đấu? Đó không phải huyền thoại—mà là sai lầm tần cổ điển bao bọc trong hoài niệm. Tôi không cần niềm tin để dự đoán Liverpool sẽ thắng—I cần khoảng tin cậy và phân phối tiên nghiệm được xây dựng từ năm năm dữ liệu đã làm sạch. Phép màu thực sự? Đó là suy luận Bayesian dưới áp lực—with không lời cầu nguyện, chỉ có p-value.

Kết Thúc Cuối: Tin Vào Mô Hình, Không Phải Đám Đông

Lần tới ai đó nói ‘nó cảm thấy đúng’, hãy hỏi họ: Xác suất hậu nghiệm trước khi đá phạt là gì? Nếu họ không thể trả lời—đó chính lúc bạn biết nó không liên quan đến cảm xúc—mà là giảm entropi.