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Expected goals under a Bayesian viewpoint: uncertainty quantification and online learning
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Zeitschrift
- Titel:
- Journal of quantitative analysis in sports
- Erschienen:
-
Berlin Boston, Mass.: De Gruyter
- Fußnote:
- Gesehen am 06.02.12
- C!URL-Ä(06-02-12)
- Umfang:
- Online-Ressource
- ISSN:
- 1559-0410
- ZDB-ID:
-
2233187-6
- VÖBB-Katalog:
- 35319014
- Schlagworte:
- Zeitschrift
- ZLB-Systematik:
- Sport
- Sammlung:
- Sport
- Copyright:
- Rechte vorbehalten
- Zugriffsberechtigung:
- Eingeschränkter Zugang mit Nutzungsbeschränkungen
Aufsatz
- Titel:
- Expected goals under a Bayesian viewpoint: uncertainty quantification and online learning
- Erschienen:
-
Berlin Boston, Mass.: De Gruyter, 2025
- Sprache:
- Englisch
- Zusammenfassung:
- Abstract: While the use of expected goals (xG) as a metric for assessing soccer performance is increasingly prevalent, the uncertainty associated with their estimates is often overlooked. This work bridges this gap by providing easy-to-implement methods for uncertainty quantification in xG estimates derived from Bayesian models. Based on a convenient posterior approximation, we devise an online prior-to-posterior update scheme, aligning with the typical in-season model training in soccer. Additionally, we present a novel framework to assess and compare the performance dynamics of two teams during a match, while accounting for evolving match scores. Our approach is well-suited for graphical representation and improves interpretability. We validate the accuracy of our methods through simulations, and provide a real-world illustration using data from the Italian Serie A league.
- Umfang:
- Online-Ressource
- Fußnote:
- Kein Open Access
- Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet
- Schlagworte:
- Bayesian statistics ; expected goals ; online learning ; quadratic approximation ; uncertainty quantification
- Copyright:
- Rechte vorbehalten
- Zugriffsberechtigung:
- Eingeschränkter Zugang mit Nutzungsbeschränkungen