Das ist ziemlich cool! Danke!
Bei Darmstadt sieht man genau, was die ganze Saison auch schon die gefühlte Wahrheit i mStadion ist: Bis etwa zur 30. Minute hält man ganz gut mit (wäre man nicht abgestiegen) und dann lässt die Anfangskonzentration nach - oft fallen hier doofe Gegentore nach individuellen Fehlern - und davon erholt man sich nicht mehr…
keine Ahnung 
sollte auch wirklich keine Aufforderung sein, war nur einfach ein Wunschtraum da ea ein wunderbares tool zum rumspielen wäre. vlt hat wer anderes ja hier ausreichend Ahnung von sowas. ggf irgendwie via jupyter notebooks auf binder oder was weiß ich 
Schreit für mich: ChatGPT.
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Dortmund hatte nie einen großen Vorsprung letztes Jahr.
Ja. Darmstadt ist zwischen der 30. und 35. Minute abgestiegen.
Achso ne es ging um die Favre-Saison wo sie diesen großen Vorsprung verspielt haben
Hello, ich bin gerade auf der Suche nach den xPoints (und der xPoints-Tabelle) der Bundesliga und finde sie auf fbref.com nicht. Übersehe ich etwas oder gibt es die dort tatsächlich nicht? Und falls es sie tatsächlich nicht gibt – welcher Anbieter ist dafür zu empfehlen? Danke schonmal 
wenn man xpoints googelt, kommt eigentlich immer understat.com
Bundesliga xG Table and Scorers for the 2023/2024 season | Understat.com
Habt ihr in eurem Datensatz auch die Trainer je Spiel mit dabei? Mich würde interessieren: Gibt es den Trainereffekt?
Also mal schauen, wie ist der Punkteschnitt 3, 6 und 9 Spiele, nachdem ein neuer Trainer übernommen hat. Steigt er wirklich signifikant direkt nach dem Wechsel, oder überschätzt man das? Wenn gleicht sich der „Trainereffekt“ wieder an, sollte es ihn geben, denn irgendwann muss er vorbei sein, um einem neuen „Trainereffekt“ Platz zu machen.
Und hat sich da was verändert, wenn man den „Trainereffekt“ nach Dekaden sortiert, wurde das Trainerscouting vielleicht besser?
Als Sonderdiskussion je nach Ergebnissen: Ist der „Winterpauseneffekt“ vielleicht sogar viel größer als der des Trainerwechsels? Weil mit Personal und Taktik auf eine Halbserie reagiert werden kann?
Wollte einem ähnlichen Thema sowieso mal nachgehen damals hatte aber keine Indices gefunden die „rauschfrei“ genug waren. Da es hier aber um irgendwie gemittelte Werte geht könnte das klappen.
Will sagen: habe die daten dafür rumliegen, nur gerade wenig Zeit dafür. Falls jemand das in nächster Zeit angehen möchte, kann ich die Daten gerne Teilen.
Ich habe das mal vor Jahren analysiert. Es gibt einen Trainereffekt im Sinne, dass die letzten zehn Spiele des alten Trainers einen schlechteren Punkteschnitt haben als die ersten zehn Spiele des neuen Trainers.
Das liegt aber im wesentlichen daran, dass es meistens gerade sehr schlecht lief vor der Trainerentlassung. Ein Großteil wenn nicht gar der vollständige Effekt ist Regression zur Mitte.
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Die Daten wäre grundsätzlich vorhanden. Es scheint mir (als Nur-Amateur-Statistiker) aber aus verschiedenen Gründen sehr schwierig, daraus ein Modell zu basteln, das die diversen „Nicht-Trainereffekte“ und sonstigen Verwerfungen angemessen rausrechnet:
- Unterschiedliche Stärke der Gegner (wenn z. B. der neue Trainer durch eine Laune des Spielplans gegen Bayern, Dortmund und Stuttgart anfangen muss – und selbst wenn die Gegner genau die gleichen wären wie vor dem Trainerwechsel, sind sie ja auch nicht immer im gleichen Zustand),
- Sperren/Verletzungen (wenn z. B. dem alten Trainer diverse Leistungsträger gefehlt haben),
- Interimstrainer (die klassischen Zwei-bis-vier-Spiele-Platzhalter ohne Lizenz, die erst dann durch einen „echten“ neuen Trainer ersetzt werden),
- Spezialfälle (wenn sich z. B. der alte Trainer weniger durch Misserfolg als durch Kopfstoß disqualifiziert – kann man dann einen Trainereffekt erwarten? Willkürliches Beispiel, keine Ahnung, wie ich darauf komme…)
- Generelle Frage: Sind Punkte überhaupt die richtige Messgröße? Oder vielleicht weniger Gegentore, mehr herausgespielte Torchancen oder was auch immer?
Ich habe jetzt nicht intensiv recherchiert, aber schon bei einfachem Suchmaschineln erhält man diverse Ergebnisse zwischen „Trainerwechsel im Fußball: Warum die Mannschaft profitiert“ und „Trainer-Wechsel sind meist ohne Effekt“.
Das sind nur Gedankenansätze. Vielleicht hat ja tatsächlich jemand brauchbare Ideen – interessant fände ich die Frage schon auch.
Und zum „Winterpauseneffekt“: Wenn eine Mannschaft extrem gut aus der Winterpause kommt, kommen einige andere Mannschaften systembedingt automatisch etwas schlechter aus der Winterpause. (Ich wollte immer schon mal „kommunizierende Röhren“ schreiben 
). Haben die dann gleichzeitig einen negativen Winterpauseneffekt? Irgendwie alles kompliziert…
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Natürlich hast du recht, dass es tausende Faktoren gibt die das ganze verschwimmen lassen und die eine Wahrheit wird eh nicht rausfallen, da wir es mit Gruppenpsychologie zu tun haben und nicht mit simplen Elementarteilchen – viel komplexer kann es glaube ich nicht werden.
Dennoch könnte man mal schauen ob sich etwas rausmittelt. Wenn andere das schon getan haben und es nicht eindeutig ist, dann würde ich natürlich auch keine Wunder erwarten. Aber simpler erster Schritt wäre zum Beispiel die 10 Spiele vor und nach dem Trainerwechsel zu nehmen, einen Mittelwert der Observablen der Wahl (z.B. Punkte, Torchancen, etc) zu bilden und sich dann die Residuen (aka Abweichung zu dem Mittelwert) anschauen und wie sie sich über die Spieltage entwickeln (meinetwegen auch wieder normiert durch den Mittelwert). Wenn man das mit allen Trainerwechseln macht und darüber mittelt sieht man ja ggf eine Änderung. Hoffe das war verständlich Man könnte das dann mit allen möglichen Kenngrößen machen, eventuell findet man ja was lustiges. Vlt geht im Schnitt die Ballbesitztquote erst einmal zurück weil die Teams sich aufs verteidigen konzentrieren? Oder geht sie wieder hoch weil die Spieler befreiter aufspielen? Who knows…
Davon würde ich sogar ausgehen. IdR wird ein Trainer gefeuert weil er aus der Mannschaft nicht das rausholt was drin steckt. Ein neuer Trainer wird dann im Schnitt vermutlich dann in etwa genau das rausholen was drin steckt → Regression zur Mitte.
Leider lässt sich das nicht von der Hypothese „der alte Trainer hatte einfach mal ein paar Spiele lang Pech und die Vereinsspitze kann das nicht aushalten“ unterscheiden. Anekdotisch war das meine Hypothese, aber vielleicht bin ich hier auch durch meinen Wohnort Hamburg gebiased.
Ich glaube, Punkte als alleinige Messgröße ist praktisch durch den Vorgang ‚Trainerwechsel‘ vorgegeben. Der neue Trainer wird ja angeheuert, um die Situation (Abstieg, Euro-Quali, Niederlagenserie, etc) zu retten und das kann er nur mit mehr Punkten machen, denn mehr Torchancen etc. bringen in der Tabelle nichts. So sieht es in der Regel sicher auch das Management, das den Wechsel bewirkt hat, und auf genau diesen punktemäßigen Trainereffekt hofft. Daher kannst Du eigentlich auch die Nicht-Trainereffekte ignorieren, denn das Management verspricht sich eine Verbesserung der Situation (= mehr Punkte) trotz der kommenden Gegner oder Verletzungen. Sonst könnten sie den Wechsel auch bleiben lassen. Vor schweren Spielen gegen Bayern oder BVB ist das ja auch oft der Fall. Jedenfalls scheint mir das so, dass solche Spiele den alten Trainer eher schützen. Danach wirds dann schwer. Nur die Spezialfälle sind irrelevant, die könnten aber im statistischen Rauschen untergehen (wer macht denn schon einen Kopfstoß 
)
Vielleicht setze ich mich bei Gelegenheit mal dran – das wäre aber eher ein Projekt für die Sommerpause… Oder wir gründen spontan eine Arbeitsgruppe Statistik
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was glaubst du was dieser Thread ist?
Bräuchten mal ein Konzil bei dem wir die Datenlage und tools alle sammeln.
Sommer-Retreat in den Alpen für die AG Statistik
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@RobChang und ich fragten uns vorher im Discord, wer die graue Maus der Liga ist. Also am längsten in der Liga, ohne die Meisterschaft zu gewinnen. Bis vor 2 Wochen war der ungeschlagene Mäusekönig Leverkusen seit 1979(!) ununterbrochen ohne Meisterschaft dabei. Das verschiebt sich nun um 30 Jahre:
2008 Gladbach, Hoffenheim
2009 Wolfsburg, Mainz
2011 Augsburg
2012 Dortmund, Frankfurt
2016 Freiburg, Raba
2019 Union, Köln
2020 Stuttgart
2021 Bochum
2022 Werder
2023 Bayern, Heidenheim, Darmstadt
2024 Leverkusen
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