WAR de la MLS 2023 : les victoires que chaque joueur ajoute
Le WAR — victoires au-dessus du remplacement — dit combien de victoires un joueur ajoute à son club par rapport à un joueur de remplacement. La MLS n'en publie pas : le nôtre part des buts ajoutés (g+) d'American Soccer Analysis, la valeur en buts de chaque action d'un joueur, convertie en points au classement, puis en victoires.
Mise en garde : le WAR d'un gardien repose surtout sur ses arrêts face aux buts attendus des tirs cadrés, une mesure qui varie beaucoup d'une saison à l'autre. Une seule saison de gardien se lit avec prudence ; les cotes, sur quatre saisons, sont plus stables.
| # | Joueur | ||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Roman BürkiSTL · GK · 32 | 3.3 | 15.5 | 99 | 0.14 | — | — | — | — | — | 1.96 | -0.03 | 0.14 | -0.03 | -0.19 | 1.28 | 3296 |
| 2 | Brad StuverATX · GK · 32 | 2.4 | 11.5 | 84 | 0.15 | — | — | — | — | — | 0.83 | 0.01 | 0.02 | 0.06 | 0.03 | 1.33 | 3418 |
| 3 | DanielSJ · GK · 29 | 2.1 | 10.0 | 93 | -0.13 | — | — | — | — | — | 1.42 | 0.01 | 0.04 | -0.08 | 0.03 | 0.85 | 2168 |
| 4 | Đorđe PetrovićNE · GK · 23 | 2.0 | 9.7 | 96 | 0.00 | — | — | — | — | — | 1.03 | 0.04 | 0.03 | 0.07 | 0.03 | 0.85 | 2186 |
| 5 | Maarten PaesDAL · GK · 25 | 1.9 | 8.8 | 78 | -0.01 | — | — | — | — | — | 0.48 | 0.02 | 0.18 | 0.07 | -0.01 | 1.14 | 2916 |
| 6 | Andre BlakePHI · GK · 32 | 1.9 | 8.9 | 81 | -0.10 | — | — | — | — | — | 0.89 | 0.03 | 0.01 | 0.06 | -0.04 | 1.04 | 2663 |
| 7 | Stefan FreiSEA · GK · 37 | 1.9 | 9.1 | 75 | -0.08 | — | — | — | — | — | 0.65 | 0.01 | 0.02 | 0.07 | 0.02 | 1.24 | 3188 |
| 8 | Kristijan KahlinaCLT · GK · 30 | 1.8 | 8.5 | 87 | 0.07 | — | — | — | — | — | 0.60 | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.04 | 0.95 | 2425 |
| 9 | Zac MacMathRSL · GK · 31 | 1.6 | 7.6 | 72 | 0.10 | — | — | — | — | — | 0.38 | -0.01 | -0.17 | 0.18 | 0.06 | 1.07 | 2746 |
| 10 | Carlos CoronelRBNY · GK · 26 | 1.5 | 7.1 | 60 | 0.06 | — | — | — | — | — | -0.01 | -0.02 | -0.02 | 0.10 | 0.04 | 1.34 | 3442 |
| 11 | Joe WillisNSH · GK · 34 | 1.5 | 7.3 | 69 | -0.06 | — | — | — | — | — | 0.17 | 0.03 | 0.05 | 0.07 | 0.02 | 1.25 | 3210 |
| 12 | Thiago AlmadaATL · AM · 22 | 1.5 | 7.1 | 99 | 0.72 | -0.11 | 0.43 | 0.21 | -0.07 | 0.00 | — | — | — | — | — | 0.32 | 3052 |
| 13 | Cucho HernándezCLB · ST · 24 | 1.5 | 7.0 | 99 | 0.20 | 0.19 | 0.28 | 0.49 | 0.07 | 0.06 | — | — | — | — | — | 0.19 | 2628 |
| 14 | Roman CelentanoCIN · GK · 22 | 1.4 | 6.7 | 40 | -0.15 | — | — | — | — | — | 0.57 | -0.04 | -0.28 | 0.03 | -0.02 | 1.30 | 3332 |
| 15 | Riqui PuigLA · CM · 23 | 1.4 | 6.5 | 97 | 0.50 | -0.01 | 0.45 | 0.20 | -0.07 | 0.09 | — | — | — | — | — | 0.24 | 2807 |
| 16 | Brian WhiteVAN · ST · 27 | 1.4 | 6.6 | 98 | -0.20 | 1.20 | -0.05 | 0.21 | -0.01 | 0.04 | — | — | — | — | — | 0.21 | 2804 |
| 17 | Steve ClarkHOU · GK · 37 | 1.3 | 6.2 | 54 | -0.07 | — | — | — | — | — | 0.01 | 0.01 | 0.03 | -0.02 | 0.06 | 1.30 | 3335 |
| 18 | Patrick SchulteCLB · GK · 22 | 1.3 | 6.2 | 57 | 0.00 | — | — | — | — | — | 0.12 | -0.04 | 0.00 | 0.02 | -0.02 | 1.22 | 3132 |
| 19 | Luciano AcostaCIN · AM · 29 | 1.3 | 5.9 | 98 | 0.66 | -0.05 | 0.09 | 0.06 | 0.03 | 0.18 | — | — | — | — | — | 0.31 | 2876 |
| 20 | Yohei TakaokaVAN · GK · 27 | 1.2 | 5.8 | 51 | -0.09 | — | — | — | — | — | -0.04 | 0.02 | 0.04 | 0.08 | -0.06 | 1.29 | 3309 |
| 21 | Héctor HerreraHOU · CM · 33 | 1.2 | 5.8 | 100 | 0.34 | 0.18 | 0.14 | 0.16 | 0.11 | 0.07 | — | — | — | — | — | 0.24 | 2833 |
| 22 | Dénis BouangaLAFC · W · 28 | 1.2 | 5.5 | 96 | -0.20 | 0.32 | 0.35 | 0.34 | -0.04 | 0.10 | — | — | — | — | — | 0.30 | 2815 |
| 23 | Chris BradyCHI · GK · 19 | 1.1 | 5.0 | 37 | -0.15 | — | — | — | — | — | 0.07 | -0.04 | 0.05 | 0.02 | -0.03 | 1.14 | 2933 |
| 24 | Bongokuhle HlongwaneMIN · W · 23 | 1.1 | 5.3 | 85 | -0.12 | 0.70 | 0.03 | 0.16 | 0.08 | -0.01 | — | — | — | — | — | 0.29 | 2716 |
| 25 | JT MarcinkowskiSJ · GK · 26 | 1.0 | 4.9 | 90 | -0.05 | — | — | — | — | — | 0.56 | 0.07 | 0.01 | -0.04 | 0.01 | 0.49 | 1252 |
| 26 | Carles GilNE · AM · 30 | 1.0 | 4.9 | 95 | 0.36 | -0.12 | 0.27 | 0.08 | 0.08 | 0.05 | — | — | — | — | — | 0.31 | 2886 |
| 27 | Christian BentekeDC · ST · 32 | 1.0 | 4.7 | 91 | -0.12 | 0.64 | 0.08 | 0.17 | 0.00 | 0.00 | — | — | — | — | — | 0.23 | 3134 |
| 28 | Drake CallenderMIA · GK · 25 | 0.9 | 4.5 | 34 | -0.03 | — | — | — | — | — | -0.33 | -0.03 | -0.08 | 0.08 | 0.03 | 1.30 | 3327 |
| 29 | Pedro GalleseORL · GK · 33 | 0.9 | 4.5 | 28 | -0.15 | — | — | — | — | — | -0.01 | 0.01 | -0.15 | 0.02 | 0.03 | 1.18 | 3031 |
| 30 | Tim MeliaSKC · GK · 37 | 0.8 | 3.9 | 66 | -0.05 | — | — | — | — | — | 0.38 | 0.00 | -0.04 | 0.01 | -0.09 | 0.61 | 1576 |
| 31 | Kai WagnerPHI · FB · 26 | 0.8 | 3.7 | 99 | 0.35 | -0.09 | -0.02 | -0.03 | 0.33 | 0.07 | — | — | — | — | — | 0.16 | 2744 |
| 32 | Gastón BrugmanLA · DM · 30 | 0.8 | 3.6 | 99 | 0.24 | -0.08 | 0.15 | 0.02 | 0.24 | 0.01 | — | — | — | — | — | 0.18 | 2102 |
| 33 | Emanuel ReynosoMIN · AM · 27 | 0.8 | 3.8 | 97 | 0.32 | -0.01 | 0.19 | 0.04 | 0.01 | 0.09 | — | — | — | — | — | 0.16 | 1478 |
| 34 | John McCarthyLAFC · GK · 30 | 0.7 | 3.4 | 25 | -0.06 | — | — | — | — | — | -0.19 | -0.06 | 0.08 | 0.03 | -0.07 | 0.98 | 2518 |
| 35 | William YarbroughCOL · GK · 34 | 0.7 | 3.2 | 49 | 0.00 | — | — | — | — | — | -0.07 | 0.02 | -0.11 | 0.04 | 0.03 | 0.78 | 1997 |
| 36 | Álvaro BarrealCIN · FB · 22 | 0.7 | 3.4 | 98 | 0.12 | 0.11 | -0.07 | 0.19 | 0.06 | 0.13 | — | — | — | — | — | 0.19 | 3112 |
| 37 | Richie LaryeaTOR · FB · 28 | 0.7 | 3.3 | 91 | -0.21 | 0.12 | 0.15 | 0.02 | 0.11 | 0.33 | — | — | — | — | — | 0.17 | 2798 |
| 38 | Hany MukhtarNSH · ST · 28 | 0.7 | 3.1 | 94 | 0.11 | -0.07 | 0.22 | 0.20 | -0.02 | 0.00 | — | — | — | — | — | 0.23 | 3147 |
| 39 | Jonathan SiroisMTL · GK · 22 | 0.6 | 3.0 | 31 | -0.01 | — | — | — | — | — | -0.66 | 0.01 | 0.04 | 0.06 | -0.02 | 1.24 | 3181 |
| 40 | RodriguesSJ · CB · 25 | 0.6 | 3.0 | 84 | 0.02 | 0.10 | 0.12 | 0.01 | 0.23 | -0.04 | — | — | — | — | — | 0.18 | 3348 |
| 41 | Robin JanssonORL · CB · 31 | 0.6 | 2.6 | 97 | 0.09 | -0.10 | 0.00 | -0.08 | 0.39 | 0.07 | — | — | — | — | — | 0.17 | 3221 |
| 42 | Michael BoxallMIN · CB · 34 | 0.6 | 2.9 | 96 | -0.07 | 0.12 | 0.01 | -0.01 | 0.36 | 0.05 | — | — | — | — | — | 0.17 | 3134 |
| 43 | Steven MoreiraCLB · CB · 28 | 0.6 | 3.0 | 98 | 0.30 | -0.11 | 0.17 | -0.06 | 0.07 | 0.08 | — | — | — | — | — | 0.17 | 3266 |
| 44 | Jackson RagenSEA · CB · 24 | 0.6 | 2.8 | 93 | 0.28 | 0.00 | 0.06 | 0.00 | 0.06 | 0.03 | — | — | — | — | — | 0.17 | 3152 |
| 45 | César AraújoORL · DM · 22 | 0.6 | 2.8 | 89 | 0.20 | -0.02 | -0.01 | -0.02 | 0.13 | 0.06 | — | — | — | — | — | 0.25 | 3033 |
| 46 | Sebastián DriussiATX · AM · 27 | 0.6 | 2.6 | 70 | 0.09 | 0.08 | -0.04 | 0.11 | 0.05 | 0.01 | — | — | — | — | — | 0.27 | 2549 |
| 47 | Ryan GauldVAN · ST · 27 | 0.6 | 2.7 | 96 | 0.35 | 0.04 | -0.09 | 0.01 | 0.05 | -0.01 | — | — | — | — | — | 0.21 | 2896 |
| 48 | Matt FreeseNYC · GK · 24 | 0.5 | 2.5 | 63 | -0.01 | — | — | — | — | — | 0.13 | -0.01 | 0.00 | 0.02 | 0.01 | 0.39 | 1003 |
| 49 | Matt MiazgaCIN · CB · 27 | 0.5 | 2.3 | 74 | 0.22 | 0.07 | 0.05 | 0.02 | 0.02 | -0.03 | — | — | — | — | — | 0.14 | 2679 |
| 50 | Dave RomneyNE · CB · 30 | 0.5 | 2.1 | 88 | 0.04 | -0.06 | -0.05 | -0.02 | 0.28 | 0.08 | — | — | — | — | — | 0.18 | 3365 |
Comment c'est calculéMasquer la méthode
Les buts ajoutés : chaque action avec le ballon (passe, réception, dribble, tir, interruption, faute ; pour un gardien, arrêts, sorties aériennes et au sol, prise de balle, jeu au pied) change la probabilité que l'équipe marque ou encaisse. American Soccer Analysis en fait la somme, en buts, au-dessus de la moyenne du poste.
Le remplacement : la moyenne du poste n'est pas le bon zéro. On mesure le rendement par minute des joueurs d'appoint de chaque groupe de postes (300 à 1 000 minutes sur la saison, au prorata des matchs joués) ; chaque joueur est crédité de l'écart entre la moyenne et ce niveau, au prorata de ses minutes (la colonne « Rempl. »).
La conversion : 0,636 point au classement par but de différentiel (la régression des points par match sur le différentiel de buts par match, toutes saisons depuis 2021), puis 3 points = 1 victoire, la valeur d'une victoire au classement.
Données : American Soccer Analysis (buts ajoutés, xG, xPass) et ESPN. Calculs PickALeague.