close
Hace dos semanas
sep 5, 2017

Un análisis de distintos modelos de goles esperados

¿Cómo se calculan los goles esperados?

¿Cuáles son los distintos enfoques ante los modelos de goles esperados?

¿Qué tipo de modelo de goles esperados es el más acertado?

Un análisis de distintos modelos de goles esperados

La métrica de goles esperados, que antes solo usaba una pequeña comunidad de datos deportivos, ahora aparece entre otras estadísticas habituales de fútbol tales como la posesión, los disparos a puerta y el número de faltas cometidas. No obstante, hay numerosos enfoques ante los goles esperados. Este artículo analiza los distintos modelos utilizados y la manera como producen distintos resultados.

El objetivo en el fútbol es marcar al oponente sin conceder ningún gol. Puede parecer sencillo, pero a causa de factores tales como el azar y la suerte, los equipos no siempre consiguen los resultados que “merecen”.

Por esta razón las métricas y el análisis de datos tales como los goles esperados resultan útiles en las apuestas deportivas. Podemos analizar el rendimiento desde una perspectiva más analítica y fundamentar observaciones tales como “no tuvieron suerte y perdieron”.

Al ser los disparos la acción definitoria del gol, los datos de disparos son clave para cualquier modelo de goles esperados.

Los goles esperados (abreviados xG) son una forma de análisis de datos que usan los equipos de fútbol y que se está haciendo cada vez más popular entre los apostantes. Hay una gran disponibilidad de estadísticas de goles esperados en línea, pero no siempre son las mismas debido a los diferentes modelos que se usan para calcularlas.

Estos modelos pueden variar desde los más simples a los más complejos. A continuación explicamos cómo funcionan los diferentes modelos de goles esperados. Así pues, ¿qué mecánica existe tras estos distintos modelos y en qué medida son diferentes los resultados que producen?

Uso de datos básicos de tiro

Andrew Beasley ya ha explicado cómo calcular los goles esperados usando un modelo de datos básicos de tiro. Como un tiro es la acción definitoria de un gol, los datos de tiros son clave para cualquier modelo de goles esperados. Hay numerosos eventos en un partido de fútbol que contribuyen a marcar un gol, pero al intentar predecir este resultado en particular, los tiros son sin duda el evento más importante.

heat-map-inarticle.jpg

Se trata de un enfoque simple que usa lo que Opta define como “gran oportunidad”, una situación en la debe esperarse razonablemente que un jugador marque, además de tiros tomados desde dentro y fuera del área.

Las tasas de conversión de las últimas cinco temporadas de la Premier League indican que una gran oportunidad posee un valor en xG de 0,387 (una oportunidad de marcar del 38,7 %), los tiros dentro del área tienen un valor de 0,070 y los tiros desde fuera del área un valor de 0,036.

Análisis detallado de los datos de tiro

Dado el tamaño del campo en el fútbol, los diversos ángulos en que se puede realizar un tiro y el impacto que esto tiene en la probabilidad de anotar, si un modelo analiza o no la ubicación del tiro con mayor detalle influirá en su resultado de goles esperados. 

grid-inarticle.jpg

Aunque similar al modelo básico de goles esperados de Andrew Beasley, este tipo de enfoque usa un análisis más profundo de la ubicación desde la que se realiza un tiro para asignarle su valor xG. La manera más sencilla de hacer esto es dividir el rango de tiro a gol en una cuadrícula y trazar cada tiro.

La ventaja de usar este tipo de modelo es que tiene en cuenta la diferencia entre un jugador que tira directamente desde enfrente de la portería (es muy probable que anote) y un jugador que tira en un ángulo agudo (mucho más improbable que marque) además de si el tiro es de cabeza (más difícil que anote) o de pie (más fácil que anote).

El modelo de Paul Riley es un buen ejemplo de cómo tomar un enfoque ligeramente más avanzado para analizar los datos de la ubicación de los tiros al construir un modelo de xG.

Tenga en cuenta el proceso de ataque

Por supuesto, de dónde se realiza el tiro y qué parte del cuerpo se usa no es lo único que determina la probabilidad de que se convierta en gol. El momento de juego que precede a un tiro también influye en la calidad de dicha oportunidad.

En lugar de asignar simplemente un valor de xG a un tiro basándose en el lugar desde el que se hizo, algunos modelos observan cómo se creó la oportunidad de tiro (un pase, un pase en profundidad, un contraataque, etc.) y analizan cómo se produjo el tiro en detalle (un tiro tras un regate con éxito, un rebote después de una parada, etc.).

pass-inarticle.jpg

Obviamente, este tipo de modelo requiere muchos más datos y recursos tanto para construirlo como para mantenerlo. El modelo de xG de 11tegen11 es un ejemplo de modelo de goles esperados que toma en cuenta el proceso más amplio del ataque al asignar valores de xG a los tiros.

El impacto de la defensa en los xG

Las tres formas anteriores de formular modelos de goles esperados son buenas formas de dar una estimación de cuántos goles puede marcar un equipo en un partido o durante toda la temporada. Sin embargo, hay otras variables que contribuyen a una oportunidad en potencia de marcar un gol.

En lugar de asignar simplemente un valor de xG a un tiro basándose en el lugar desde el que se hizo, algunos modelos observan cómo se creó la oportunidad de tiro y analizan cómo se produjo el tiro en detalle.

El fútbol es algo más que el ataque. La colocación defensiva y la reducción de las oportunidades de marcar del contrario también son importantes. Los defensas pueden forzar a que un jugador dispare de forma diferente o a que haga ajustes de último momento que le dificultan marcar gol.

Además de analizar todo el proceso de ataque (desde cómo se crea una oportunidad al lugar donde se produce la acción final) el uso de la proximidad de los defensas contrarios y el modo en que esto afecta a la calidad de un tiro añade un nivel más de detalle a los modelos de goles esperados.

Esto significa que al mirar dónde están colocados el portero y los defensas en relación a dónde se produce un tiro puede producir el resultado más exacto de goles esperados de todos los modelos.

¿Qué tipo de modelo de goles esperados es el más acertado?

Ahora que sabemos cómo funcionan los distintos modelos de goles esperados, podemos comenzar a analizar qué método produce los resultados más exactos. La siguiente tabla compara la diferencia de goles real para cada equipo de la temporada 2016/17 de la Premier League y el resultado de la diferencia de goles esperados usando los distintos modelos de goles esperados antes mencionados.

Diferencia de goles reales frente a Diferencia de goles esperados.

Equipo

DG real

DxG modelo 1

Diferencia

DxG modelo 2

Diferencia

DxG modelo 3

Diferencia

Arsenal

+33

+12,5

-20,5

+17

-16

+15,39

-17,61

Bournemouth

-12

-6,80

+5,20

-15

-3

-13,76

-1,76

Hull City

-43

-33,80

+9,20

-35

+8

-38,88

+4,12

Burnley

-16

-19,20

-3,20

-26

-10

-21,06

-5,06

Chelsea

+52

+25,90

-26,10

+31

-21

+31,91

-20,09

Crystal Palace

-13

-1,50

+11,50

-5

+8

-6,05

+6,95

Everton

+18

+5

-13

+1

-17

+1,82

-16,18

Sunderland

-40

-27,40

+12,60

-26

+14

-30,56

+9,44

Leicester City

-15

-7,60

+7,40

-7

+8

-6,65

+8,35

Liverpool

+36

+25,30

-10,7

+33

-3

+31,87

-4,13

Manchester City

+41

+41,80

+0,80

+44

+3

+51,13

+10,13

Manchester United

+25

+25

0

+24

-1

+29,48

+4,48

Middlesbrough

-26

-21

+5

-25

+1

-22,46

+3,54

Southampton

-7

+6,60

+13,60

+8

+15

+8,15

+15,15

Stoke City

-15

-0,60

+14,40

-2

+13

+0,45

+15,45

Swansea City

-25

-21,70

+3,30

-20

+5

-27,34

-2,34

Tottenham Hotspur

+60

+32,50

-27,50

+30

-30

+31,04

-28,96

Watford

-28

-12,20

+15,80

-13

+15

-16,14

+11,86

WBA

-8

-11,80

-3,80

-7

+1

-8,52

-0,52

West Ham United

-17

-11,10

+5,90

-7

+10

-9,83

+7,17

La mejor manera de valorar la exactitud de cada uno de estos enfoques es descubrir la desviación de la media cuadrática (DMC) que a veces se denomina como error de la media cuadrática (EMC). Esto se hace elevando al cuadrado la diferencia entre la diferencia de goles reales y la diferencia de goles esperados para cada equipo, calculando la media y luego hallando la raíz cuadrada de dicha media.

Exactitud del modelo de goles esperados

DxG modelo 1

DxG modelo 2

DxG modelo 3

DMC

12,92

12,55

12,01

Como puede ver, los tres distintos enfoques son increíblemente similares en el resultado producido en términos de diferencia de goles esperados para la temporada 2016/17 de la Premier League, solo una DMC de 0,91 separa a los tres, a pesar de los diferentes niveles de datos usados.

No obstante, una temporada (380 partidos) no es una muestra de tamaño suficiente para decidir que un enfoque es mejor que otro con ninguna certeza. Además, calcular la DMC partido por partido es más probable que proporcione mejores ideas sobre la exactitud de cada modelo y lo cerca que están de predecir el número de goles marcado en cada partido.

¿Quiere saber más sobre goles esperados?

Si desea saber más sobre los goles esperados y aplicar estos conocimientos a las apuestas, Andrew Beasley ha escrito sobre cómo estas métricas se pueden aplicar a las apuestas en la Premier League.

También puede seguir a Paul Riley y a 11tegen11 en Twitter y participar en el Día del Debate de Pinnacle acerca de goles esperados el 10/9/2017.

discussion-day-expected-goals-inarticle.jpg

Inicio de RA
Lee más artículos sobre apuestas de fútbol
  • Tags

Benjamin estudió Inglés con Escritura Creativa (BA) antes de dedicarse a una carrera profesional que combina su amor por el deporte con su fascinación por las apuestas. Es un entusiasta de numerosos deportes y sus artículos ahora cubren cualquier tema, desde análisis en profundidad de grandes acontecimientos deportivos hasta el examen de técnicas y tendencias de apuestas.

Recursos para apostar: facultando tus apuestas

La sección Recursos para apostar de Pinnacle es una de las recopilaciones más exhaustivas de consejos expertos sobre apuestas que encontrarás en Internet. Dirigida a todos los niveles de experiencia, nuestro objetivo consiste simplemente en facultar a los apostantes para que estén mejor informados.