预期助攻（xA）

预期助攻衡量传球创造的每一次机会，因此总数反映的是机会质量，而不是队友是否进球。

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助攻需要进球，所以身边终结能力差的创造者看起来比实际要差；xA 计的是机会本身。

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助攻高于 xA 通常意味着他传球之后的射门进球的频率高于其质量所预测的，这种情况往往不会持续。

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基于射门的模型把由此产生的射门的 xG 记给传球者，所以传球的价值恰好等于那脚射门的价值。

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助攻取决于单次终结；xA 则随他创造的机会而变化，在连续几场比赛之间更为稳定。

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30米的远射是低 xG 的射门，所以在它之前的传球只能得到很少的 xA，尽管它会被记为助攻。

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预期进球参与是球员自己的预期进球与其传球的预期助攻之和。

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本方半场内的传球很少会引出射门，从后场发出的传中形成的头球质量差，而倒三角传球则带来面向球门的射门。

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传球本身的价值通过其引出的射门来体现，这就是为什么在这类模型中，没有产生射门的传球得不到 xA。

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没有进球就没有助攻，但机会已经创造出来了，所以这次传球仍会把它的价值计入8号球员的 xA。

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当接球队员射门未进时，Opta 会记录一次关键传球；如果射门得分，这次传球则记为助攻。

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每一次通向射门的最后一传都是一次创造的机会：射门得分记为助攻，未得分记为关键传球。

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关键传球是通向射偏、被扑出或被封堵的射门的最后一传，所以其中没有一次变成助攻。

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一次创造出30米试探性远射的传球和一次创造出近距离补射的传球，各算一次关键传球；xA 则能把它们区分开。

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绝佳机会由数据采集员判定，通常是单刀球或压力很小的近距离射门。

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一次找到头球攻门的传送是关键传球，所以经常主罚角球的球员会积累很多次。

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来自远处的关键传球增多，可能只意味着低价值的射门增多；这些射门的位置和质量才能说明他是否创造得更多。

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球到达离球门越近的位置，这次进攻以射门收尾的频率就越高。

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创造的机会是关键传球加助攻，而创造者那些通向射门的传球只占他全部传球的一小部分。

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这次传球直接引出了一脚未进球的射门，这恰恰就是一次关键传球。

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FBref 记录直接引出射门的两个进攻动作，无论是谁做出的。

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过人、赢得犯规、引出另一脚射门的射门，以及引出射门的防守动作，都计算在内。

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计算的是同样的两个动作，但只有它们引出的射门进球时才算。

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引出射门的成功过人会被记入，所以突破了防守队员的球员即使最后一传由别人完成，也算创造了机会。

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引出另一脚射门的射门算作创造动作，而在这里第二脚射门进球了。

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头球之前的两个动作是赢得犯规和主罚任意球的传送，而只有前者是边锋做的。

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它涵盖了球员创造射门的各种不同方式，而不要求射门必须得分。

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进攻按顺序向前推进：左后卫把球传给中场，中场球员过掉防守者，然后把球传给前锋，前锋破门得分。从进球倒推，这次传球和这次过人就是被记入的两个创造进球的动作。

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每脚射门最多记入2个动作，关键传球则是每脚未进球的射门记1次，而进球比射门更少见。

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9号球员射门之前的两个进攻动作是6号和8号球员的传球；射门本身不在其中。

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德布劳内2019/20赛季为曼城送出20次助攻，与蒂埃里·亨利2002/03赛季的总数相当。

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1992年至2014年间，吉格斯为曼联送出162次英超助攻。

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德布劳内2014/15赛季在沃尔夫斯堡创下20次助攻；穆勒在2019/20赛季的最后一天超过了这一数字。

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助攻是一项统计数据，不属于《足球竞赛规则》；数据公司系统性地采集助攻是20世纪90年代才开始的。

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如果这一脚触球没有明显改变球的方向或速度，数据提供商会记为助攻。

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梦幻足球游戏会把助攻记给赢得罚球点球的球员；而 Opta 的助攻要求有传给得分者的传球、传中或类似的触球。

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梅西2004年至2021年为巴塞罗那送出的助攻数是西甲历史上最多的。

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亨利的纪录创造于2002/03赛季，德布劳内的在2014/15赛季，穆勒的在2019/20赛季。

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吉格斯162次，法布雷加斯111次，鲁尼103次，兰帕德102次。

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厄齐尔2015/16赛季为阿森纳送出19次助攻，比亨利的20次少1次；德布劳内在2019/20赛季追平了亨利。

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许多传中首先碰到的是防守队员，而到达进攻队员脚下的传中通常带来的是有争抢的头球，而不是干净的射门。

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所有 xG 模型都认为，同一位置的头球比脚射价值低，这是传中的 xA 很少的原因之一。

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防线正在回撤，而射门者则是全身正对球门迎球而来。

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数量不等于质量：来自后场的大量传中只产生很少的射门，而且产生的射门质量也差。

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亚历山大-阿诺德打破了自己上赛季12次的纪录；他的大部分产出来自传中和定位球。

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角球或边路任意球落入的是双方都已布置好的罚球区，所以其价值的表现不同于运动战中的传中。

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从中路打不穿的球队会走边路，随之而来的低价值传中就说明了这一点。

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传球的位置离球门线越近、球路越低，往往产生的射门质量越好。

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压到底线会把防线逼退，而倒三角传球找到的正是他们身前留下的空档。

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倒三角传球找到的是在罚球点附近面向球门插上的队员；来自后场的传中通常以有争抢的头球告终。

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经常主罚角球和任意球的球员会从定位球中积累 xA，这在球处于运动状态时可能会高估他的创造力。

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直接任意球是射门而不是传球，因此没有可供 xA 估值的助攻传球。

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许多角球先被解围，随后的头球又有争抢，所以每个角球的平均机会很小。

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罚球点球每个约值四分之三个进球，并归主罚者所有，所以要把它们剔除，才能比较运动战中的创造力。

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xA 记给射门前的最后一传，而这里指的是short routine之后的那次传中。

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事件数据把掷界外球记为一种传球，所以找到头球攻门的掷界外球和其他传球一样带有 xA。

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定位球 xA 是定位球传送所创造射门的价值，所以数值上升意味着这些传送带来了更好的机会。

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远距离任意球很少能进，角球后的头球进得多一些，而罚球点球大约每4次进3次。

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除以角球数量就把总数变成了比率，这对获得角球数量不同的主罚者来说是公平的。

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角球就是引出射门的那次传球，所以它作为机会的价值归主罚者。

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一次让接球队员越过最后一条防线的传球，通常会让他与守门员单独面对，这是足球中最好的机会之一。

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当传球从防守队员之间或旁边穿过、进入其身后的空档时，数据提供商会将其标记为直塞球。

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它们瞄准的是防线身后的小空档，所以防守队员和守门员会截下其中很大一部分。

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越位使比赛在任何射门之前就被中断，所以基于射门的 xA 模型没有可以记入的东西。

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防线停在中线附近，身后会留下40米的空间，一次时机恰当的传球和跑动就能利用这一点。

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梅西的吊传找阿尔巴从左后卫位置上插，成了巴塞罗那进攻中重复最多的套路之一。

来源：比赛报告（BBC Sport、ESPN、俱乐部报告） · 记忆

跑动的距离越长，防守队员和守门员的回防时间就越多，所以随后的射门通常质量更差。

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跑动必须与传球的时机配合：起动太早是越位，太晚则空档已经关闭。

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短传的完成率最高；长距离转移的完成率较低，而传向防线身后空档的传球完成率最低。

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这次传球撕开了客队的四后卫，把9号球员送入他们身后的空档，这就是直塞球。

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当他的传球创造了未被把握的好机会时，助攻数依然很低，而 xA 则表明机会确实存在。

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一个赛季里每名创造者的机会很少；在数百次机会的样本中，走运和不走运的终结会越来越多地相互抵消。

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他创造的机会被转化的频率更高，所以同样水平的传球产生了更多助攻。

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传球由传球者决定；机会能否变成进球，则取决于队友的射门和守门员。

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实力更强的球队有更出色的终结者，控球也更多，所以助攻奖励的是创造者身边的球队，不亚于奖励创造者本人。

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每一次错失的绝佳机会，对于送出传球的球员来说也是一次损失的助攻。

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持续多年的差距不太可能是运气；通常的解释是他身边终结能力的高低。

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创造者的差距可以由终结者的差距来解释，这正是需要核查的地方。

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传球者完全掌控自己的传球，对第一次触球有部分影响，而对最后的终结几乎没有话语权。

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A 以7的 xA 送出12次助攻；这种超出预期的表现通常会回落，而 B 应得更多，C 则持平。

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在以射门结束的一次控球中触球的每名队员，都会被记入该射门的全部 xG。

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去掉关键传球和射门后，功劳就留给了更早组织这次进攻的球员。

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劳伦斯提出了这两项指标，以表彰那些传球发起进攻而不是终结进攻的球员。

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在最后一传之前送出传球的球员在 xA 中一无所获；xGBuildup 则给了他们一个数值。

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Understat 在 xG 和 xA 旁边，列出了欧洲五大联赛球员的这两项指标。

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善于出球的中后卫在很多次控球中都会触球，但很少送出最后一传。

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一次简单的横传和一次撕开防线的传球得到相同的份额，无论它们的价值相差多大。

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每90分钟折算这一步使出场时间不同的球员具有可比性。

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xA 记入唯一的那次最后一传，射门创造动作记入最后两个动作，而 xGChain 则记入这次控球中的所有人。

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xGBuildup 不计入9号球员的射门和10号球员的关键传球，所以功劳归于他们之前的3名球员。

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踢满全场的常规首发球员会比替补积累更多 xA；按每90分钟折算则让他们处在同一起跑线上。

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少数几场比赛中的几次好传球可能产生极端的比率，而更长的时段很少能维持这一水平。

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边锋或10号球员被期望创造射门；后腰的职责让他创造射门的机会少得多。

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定位球可以主导主罚者的总数，所以运动战数据能显示他在球处于运动状态时的创造力。

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罚球点球、直接任意球、盘带后的射门或在乱战中的射门都有 xG，但没有可以记入的传球。

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用更少的传球得到同样的总数，意味着第二名球员的每次传球都创造了更好的射门。

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每家数据提供商都用自己的数据训练自己的模型，所以同一次传球可能有不同的价值。

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先进行筛选和标准化；只有这样，位置之间的比较和运气检验才有意义。

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他每场完成几十次传球，送出几次关键传球，这些加起来是零点几个预期助攻。

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D 的比率来自略多于3场完整比赛的样本，远远不足以区分技术与一段走运的表现。

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