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足球 xG預期進球計算機

依射門距離、角度、部位與比賽情境估算預期進球值(xG)。校準過的邏輯模型將位置轉為進球機率,在球場圖上繪出射門角度並評定機會等級。

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快速示例 — 點擊可自動填寫表單,然後點擊計算:
射門點與球門線之間的垂直距離。
射門點偏離球門中心的側向距離。正中央請輸入 0。
🥅 點球是在固定地點(12 碼,正中央)踢球,因此上述距離和偏移量將被忽略,xG 值將直接設定為歷史點球轉化率 0.76。

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足球 xG預期進球計算機

這款足球 xG預期進球計算機可以將射門機會的品質評估為進球機率。只需輸入射門的距離、側向位置、身體部位和比賽情境,它就會返回一個介於 0 到 1 之間的 xG 值,在鳥瞰球場圖上畫出射門角度、為機會評級,並展示完整的計算過程。它將「那是一次好機會嗎?」這個模糊的問題轉化為一個單一且可量化對比的數字。

什麼是 xG(預期進球值)?

預期進球值 (xG) 是用來衡量進球機會品質的指標。它是特定射門轉化為進球的機率,以 0 到 1 之間的數值表示。每次價值 0.25 xG 的射門,平均而言在 100 次嘗試中能進 25 球。xG 已成為現代足球中最受矚目的進階指標,因為它能告訴您球隊創造的機會有多好,而不僅僅是反映比賽當天碰巧進了多少球。

xG 計算公式

大多數 xG 模型使用邏輯斯迴歸(Logistic Regression)。射門的各項特徵被組合成單個得分,然後使用邏輯斯(S 形)函數將該得分轉化為機率。本計算機使用了兩個幾何特徵——射門角度距離——並針對身體部位和比賽情境進行了係數調整。

步驟 1 — 射門角度
$$\theta = \arctan\left(\frac{w \cdot x}{x^2 + y^2 - (w/2)^2}\right)$$
步驟 2 — 模型得分 (Logit)
$$L = \beta_0 + \beta_1\,\theta + \beta_2\,d + \text{(身體部位)} + \text{(比賽情境)}$$
步驟 3 — 進球機率
$$\text{xG} = \frac{1}{1 + e^{-L}}$$

公式中 w = 7.32 m 是球門寬度,x 是與球門線的距離,y 是與球門中心的側向偏移量,而 d 是到球門的直線距離。此工具中的係數已透過最小平方法進行校準,以便輸出結果與職業比賽的典型射門結果相匹配。

為什麼角度與距離同樣重要

決定 xG 的兩個最大關鍵因素是射門位置有多遠,以及從該位置看過去球門顯得有多寬。距離越遠,進球的機率就越低。但兩次相同距離的射門可能是完全不同的機會:正對球門中央的球員可以看到完整的球門,而靠近底線的球員只能看到門柱之間的一條窄小縫隙。這就是為什麼從小禁區角落射門比在罰球點球處射門難得多的原因,儘管兩者距離相近。

典型的 xG 值

機會類型近似 xG含義
罰球點球(點球)0.76大約每四次能進三球
門前吃餅 / 近距離中央0.40 – 0.70黃金機會
小禁區(六碼區)中央0.30 – 0.50絕佳機會
點球點附近中央0.12 – 0.20運動戰中的好機會
大禁區邊緣中央0.05 – 0.08半次機會
靠近底線的窄角度0.02 – 0.06高難度、低成功率射門
遠射 (25 m+)0.01 – 0.03投機性嘗試

哪些因素會影響射門的 xG?

📏 距離

最強大的單一因素。隨著射門位置遠離球門,xG 值會急劇下降。

📐 角度

決定球門的可見範圍。中央射門角度寬闊;底線射門角度狹窄。

🦵 身體部位

在相同位置下,用腳射門的進球轉化率高於頭槌。

比賽情境

快速反擊和單刀會提升 xG;直接自由球和擁擠的定位球則會降低 xG。

🥅 點球

總是在固定位置踢球,因此它們會獲得一個約為 0.76 的歷史固定數值。

🧱 防守壓力

完整的職業模型還會參考防守球員和守門員的位置,本工具對此進行了簡化處理。

如何使用本計算機

  1. 選擇單位與距離: 選擇碼(Yards)或公尺(Meters),並輸入射門位置距離球門線有多遠。
  2. 輸入側向偏移量: 輸入射門位置偏離球門中心的距離。如果是正對球門中央,請輸入 0。
  3. 挑選身體部位與比賽情境: 選擇用腳射門或頭槌,並選擇比賽情境——運動戰、快速反擊、單刀、直接自由球、定位球或點球。
  4. 點擊計算: 查看 xG 值、機會品質評級、球場圖表上的射門角度錐形、與點球的對比以及完整的逐步計算解析。

常見問題解答

什麼是 xG(預期進球值)?

xG 或預期進球值(Expected Goals),是一項衡量進球機會品質的統計數據。它根據與球門的距離、與球門柱的角度、使用的身體部位以及比賽情境等因素,評估某次射門轉化為進球的機率,範圍介於 0 到 1 之間。例如,xG 為 0.30 的射門意味著在 100 次類似射門中,預期大約能進 30 球。

xG 是如何計算的?

xG 是透過統計模型(通常是邏輯斯迴歸)計算得出的,該模型基於成千上萬次歷史射門數據訓練而成。模型獲取射門特徵(如射門角度和與球門的距離),將它們組合成單個得分,並使用邏輯斯(S 形)函數將該得分轉化為 0 到 1 之間的機率。我們的計算機所使用的係數經過校準,能使輸出結果符合典型的職業比賽射門結果。

什麼是好的射門 xG值?

大多數射門的 xG 值都很低。遠射通常低於 0.05,禁區邊緣的射門約為 0.05 到 0.08,小禁區(六碼區)內的機會可達 0.3 到 0.5 或更高,而點球大約是 0.76。任何高於約 0.3 的單次射門都被視為絕佳機會。

為什麼射門角度在 xG 中如此重要?

角度代表從射門位置看過去球門顯得有多寬。中央射門可以看到球門的完整寬度,而靠近底線的窄角度射門只能看到球門的窄小縫隙。兩次射門可能與球門的距離相同,但純粹因為角度不同而具有非常不同的 xG 值,這就是為什麼從小禁區角落射門比在正前方射門難得多的原因。

為什麼點球的 xG 總是約為 0.76?

點球是在固定位置(12 碼處且正對中央)踢球,且沒有防守球員阻擋。因為每次點球基本上完全相同,所以 xG 模型不計算其幾何形狀,而是直接賦予點球長期歷史轉化率,在職業足球中這大約是 76%。

為什麼頭槌的 xG 比用腳射門低?

在相同位置下,頭槌轉化為進球的頻率低於用腳射門,因為頭槌更難控制方向且產生的力量較小,而且它們通常來自傳中球落入擁擠的禁區。xG 模型透過降低頭槌的機率來反映這一點,這就是為什麼當您選擇頭槌而不是用腳時,本計算機會降低 xG 值的原因。

額外資源

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"足球 xG預期進球計算機" 於 https://MiniWebtool.com/zh-tw/足球-xg預期進球計算機/,來自 MiniWebtool,https://MiniWebtool.com/

由 miniwebtool 團隊維護。更新日期:2026年5月31日

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