Las estadísticas de goles esperados (xG) han cambiado significativamente la forma en que se analiza el fútbol, proporcionando una visión más profunda del rendimiento de los equipos y los jugadores. Existen varias maneras clave en las que xG ha influido en el análisis futbolístico.
Introducción a las estadísticas de goles esperados (xG)
El análisis del fútbol ha cambiado de manera importante en los últimos años gracias a los modelos estadísticos avanzados. Uno de los indicadores más importantes para evaluar la eficiencia de los equipos y los jugadores individuales es xG (goles esperados). Esta métrica proporciona una visión de la calidad de las oportunidades que crea un equipo y permite una evaluación más objetiva de los resultados de los partidos.
¿Qué es xG (goles esperados)?
xG es un modelo estadístico avanzado que mide la probabilidad de que un disparo resulte en gol. A cada disparo se le asigna un valor entre 0.01 y 1, donde un valor más alto indica una mayor probabilidad de marcar. Este modelo tiene en cuenta factores como el ángulo del disparo, la distancia a la portería, la posición de los jugadores rivales y la ubicación del portero.
La diferencia entre xG y las estadísticas tradicionales
Las estadísticas tradicionales del fútbol, como la posesión del balón y el número de disparos, no ofrecen una imagen completa de la eficiencia de un equipo. xG, por otro lado, permite un análisis más profundo, ya que no solo mide la cantidad de oportunidades, sino también la calidad de los disparos a lo largo de todo el equipo. Por ejemplo, un equipo puede tener muchos disparos, pero si esos disparos provienen de posiciones desfavorables, su xG será bajo.
Estadísticas avanzadas de xG
Además de la métrica básica de xG, los analistas de fútbol han desarrollado indicadores adicionales para un análisis aún más preciso de los partidos y los jugadores:
- xG Scored (Goles esperados marcados): Mide cuántos goles debería haber marcado un equipo basado en las oportunidades creadas.
- xG Conceded (Goles esperados concedidos): Muestra cuántos goles debería haber recibido un equipo según las oportunidades que permitió al oponente.
- xG Fairness (Justicia de xG): Una métrica que compara el resultado real con el esperado para evaluar si el equipo mereció la victoria.
- xG Luckiness (Suerte en xG): Indica cuánta suerte tuvo un equipo en comparación con los goles esperados.
- xGOT (Goles esperados a portería): Se centra únicamente en los disparos a puerta y tiene en cuenta la fuerza, velocidad y trayectoria del balón.
- xG by Halves (xG por mitades): Desglosa los goles esperados por el primer y segundo tiempo para analizar la eficiencia del equipo a lo largo del partido.
- xG Open Play (xG en jugada abierta): Calcula los goles esperados únicamente a partir de jugadas abiertas (sin incluir los tiros de balón parado).
- xG Set Play (xG en jugadas a balón parado): Analiza las oportunidades creadas a partir de tiros libres, córners y otras jugadas a balón parado.
- xG Penalty (xG en penales): Asigna un valor de 0.79 a cada penalti, lo que corresponde a la tasa promedio de conversión de penales.
- xPTS (Puntos esperados): Predice cuántos puntos debería haber obtenido un equipo basándose en los valores de xG.
- xG Predictability (Predecibilidad de xG): Evalúa cuán fácil es predecir los resultados de un equipo basándose en su rendimiento en xG.
Cómo se usa xG en el análisis de partidos y predicciones
xG ha cambiado la manera en que se analiza el fútbol, permitiendo una evaluación más precisa de los rendimientos de los equipos y los jugadores. A través del análisis de los valores de xG, es posible entender mejor qué equipos dominan la creación de oportunidades y cuáles tienen problemas para convertirlas.
Mejorando la evaluación del rendimiento de los jugadores
Al usar xG, los analistas pueden evaluar con mayor precisión la calidad de los delanteros y mediocampistas. Un jugador que marca más goles de los que su xG predice puede considerarse un finalizador eficiente, mientras que un jugador con un xG alto pero pocos goles podría tener problemas con la definición.
Además, xG no tiene en cuenta la calidad del ejecutante: dos disparos idénticos pueden tener el mismo xG, pero un delantero de élite probablemente marcará más goles que un jugador promedio. Además, xG no mide factores clave como la presión psicológica, la posición de los defensores en el momento del disparo o el impacto de las condiciones meteorológicas en el juego.
Otro inconveniente es que no predice con precisión el resultado de un partido. Un equipo con un xG más alto no necesariamente ganará, ya que los partidos también se deciden por la capacidad defensiva, los ajustes tácticos y los momentos individuales de inspiración. Además, xG no mide los aspectos defensivos del juego, como la capacidad de un equipo para neutralizar las oportunidades del oponente o la efectividad de la presión.
- xGOT (goles esperados a portería),
- xG Luckiness (suerte en los goles),
- xG Predictability (predicción de xG).
Se espera que los modelos futuros sean aún más precisos gracias al uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático, que podrán analizar factores más amplios del juego, incluyendo la posición de los jugadores en tiempo real. Además, xG podría convertirse en una herramienta clave en el scouting y la evaluación de jugadores, ya que permite a los clubes identificar a futbolistas que crean oportunidades en situaciones de calidad, incluso si no tienen un alto número de goles.
