1、计算不同类型进球的价值

从罚球说起。从2011/12赛季到2015/16赛季，英超联赛有443次罚球，其中347次得分，这意味着平均78.3%的罚球促使了进球。

因此，我们将预期进球值0.783分配给罚球。

在过去的五个赛季中，英超顶级球员通过6,213个大机会获得了2,579个进球。

我们必须记住，这些数字中包含了罚球，所以罚球之外的大机会获得进球的比例为38.7％，这样一来，这些射门的xG值为0.387。

现在把它们放在一边，让我们来看看罚球区内的射门。

在过去五年中，罚球区共发生22,822次小机会，其中1,587次进球，平均预期进球值为0.070。

最后，有一些射门发生在罚球区之外。

2011年8月至2016年5月，超级联赛中共上演了22,318次这样的射门，其中809次得分，平均进球率为3.6%。

因此，罚球区之外的射门预期进球值为0.036。

直接任意球射门进球率约为5-6%，这一点会有变化，但对于这样一个简单的系统，3.6%的数字就足够了。

2、如何计算每个球队的预期进球

这种射门数据可以从各种足球网站和应用程序获得，所以凭借上述知识，您可以为一场比赛中的每支球队快速建立xG计数器。

研究这个赛季的比赛（包括2017年3月12日的比赛），可以让您通过简单的射门数据获得优势。

在英超联赛211场获胜比赛中（不包括乌龙球），射门最多的球队获得了151场胜利(71.6%) ，而具有较高xG值的球队获得170场胜利(80.6%)。

对2016/17赛季使用xG值和泊松分布，对英超联赛第29周比赛的结果和赔率进行了以下预测。

从“预测结果”列可以看出，精确的说法是有一个正确的得分和四个其他的结果选择（就主场获胜、平局或客队获胜而言）。

3、 xG预测模型的局限性

切记，任何模型都存在局限性。

无论您的系统有多好，都无法预测明星前锋受伤、俱乐部在换帅后恢复活力或者在欧洲打球后可能会疲惫的情况。

这样的系统也无法预测得分特别高的比赛。

由于这是基于平均值，而大约一半的比赛进球数不到2.5个，这是可以预料的。

使用预期进球统计数据可以帮助您量化队伍的防守和准确进攻的质量。