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Los Puntos Esperados (xP): Claves para su análisis en fútbol

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Puntos esperados XP

Desde las sencillas y antiguas anotaciones en papel hasta las predicciones basadas en datos, el análisis en el fútbol viene experimentando una transformación radical. Hoy, herramientas como los puntos esperados (xP), goles esperados (xG), y asistencias esperadas (xA) son claves estratégicas que definen el juego moderno. 

En este panorama, los xP brillan por su capacidad para analizar el rendimiento de un equipo, basándose en las oportunidades generadas en el campo.

Este artículo buscará sumergirse en el mundo de los Puntos esperados (xP), descifrando su significado, proceso de cálculo y su impacto en el fútbol actual.

También indagaremos cómo estos valiosos datos no solo reflejan el desempeño actual, sino que también son esenciales para las estrategias de scouting y planificación táctica.

Te invitamos a leerlo para que conocer cómo los Puntos esperados (xP) se revelan como una herramienta indispensable para entender y predecir las complejidades del fútbol

¿Qué son los Puntos Esperados (xP)?

Los Puntos Esperados, abreviados como xP, forma parte de un conjunto de métricas asociadas al rendimiento y las oportunidades creadas durante un partido.

Los xP se calculan utilizando modelos estadísticos avanzados que evalúan cada situación de juego, asignando una probabilidad de que ciertas acciones, como tiros a puerta o secuencias de juego, resulten en puntos ganados en un partido.

Por lo tanto, los xP ofrecen una estimación de cuántos puntos debería haber obtenido un equipo en un partido, considerando la calidad y la cantidad de sus oportunidades de gol.

Este dato es muy importante en el análisis deportivo. En primer lugar, proporciona una medida más objetiva del rendimiento de un equipo ya que no toma en cuenta la suerte que a veces influye en el resultado de un partido.

Por ejemplo, un equipo que pierde un partido a pesar de haber creado múltiples oportunidades claras de gol tendría un alto valor de xP, reflejando su dominio en términos de creación de oportunidades.

En segundo lugar, le permite a los entrenadores y analistas evaluar el rendimiento de su equipo e identificar las áreas de fortaleza y debilidad que no están a la vista si se usaran métricas tradicionales.

Cómo se obtiene esta métrica

Su cálculo es un proceso que combina análisis estadístico avanzado con simulaciones detalladas. Este proceso comienza con la recolección de datos de Goles Esperados (xG) para cada equipo en un partido específico.

Los xG proporcionan una base para estimar la probabilidad de que cada oportunidad de gol se convierta, efectivamente, en un gol, considerando factores como la ubicación del tiro, el tipo de asistencia y la presión defensiva.

Una vez que se tienen los valores de xG, se procede a simular el partido múltiples veces, en general, miles de veces, utilizando un modelo de distribución estadística. Estas simulaciones ayudan a determinar la probabilidad de diferentes resultados del partido (victoria, empate o derrota) basándose en la calidad de las oportunidades de gol creadas.

Cada simulación produce un resultado potencial del partido, y la acumulación de estos resultados ofrece una visión clara de las probabilidades de cada resultado.

En síntesis, este sería el paso a paso para calcular esta métrica:

  1. Determinar el resultado probable del partido basándose en xG: Por ejemplo, si un equipo tiene un xG mayor que su oponente en un partido, podríamos predecir que ganarán ese encuentro.
  1. Traducir los resultados en puntos: En la mayoría de las ligas de fútbol, una victoria vale 3 puntos, un empate 1 punto y una derrota 0 puntos.
  1. Sumar los puntos de todos los partidos: Esto nos daría los puntos esperados totales.

xP= (% de Victorias×3) + (% de Empates×1) + (% de Derrotas×0). 

Se multiplica el porcentaje de victorias por tres, el porcentaje de empates por uno y el porcentaje de derrotas por cero. La suma de estos productos da los xP para cada equipo en ese partido específico.  

Power BI para obtener y visualizar los datos

Para realizar este tipo de análisis avanzado, se utilizan herramientas especializadas en el manejo y visualización de datos.

El lenguaje R, por ejemplo, es una opción popular entre los analistas de fútbol debido a su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos y realizar complejas operaciones estadísticas.

R es particularmente útil para ejecutar las simulaciones necesarias en el cálculo de los xP y para procesar los datos de xG. Además, también puede ser útil para la visualización de datos, ya que permite a los analistas presentar los resultados de una manera comprensible y detallada.

Por otro lado, Power BI, una herramienta de visualización de datos de Microsoft, es uno de los principales software para presentar estos análisis de manera interactiva y accesible.

Esta herramienta permite a los usuarios crear dashboards e informes que muestran, no solo los valores de xP, xG y xA, sino también cómo estos se relacionan entre sí y con el rendimiento del equipo en general.

La capacidad para integrar datos de diversas fuentes y su interfaz intuitiva lo convierten en una herramienta esencial para comunicar los insights obtenidos a través del análisis de datos en el fútbol.

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Comparación con los puntos reales en la tabla de clasificación

Al comparar los xP con métricas tradicionales como los puntos reales en la tabla de clasificación, se hace visible de manera completa el rendimiento de un equipo.

La puntuación real, aunque es un indicador que define la ubicación en el torneo que se esté disputando, no siempre refleja con precisión la calidad del juego de un equipo. 

Por ejemplo, un equipo puede ganar un partido por un gol que llegó de suerte o por una polémica decisión arbitral. Esto significa que si bien se ganaron los tres puntos, no necesariamente indica un rendimiento superior. 

Por otro lado, un equipo puede jugar excepcionalmente bien, creando numerosas oportunidades de gol, pero fallar en la finalización, resultando en una derrota o empate que no refleja su dominio en el juego.

En definitiva, esta métrica considera la calidad de las oportunidades de gol creadas, dialogando con las xG, y aporta una visión más equitativa del rendimiento de un equipo. 

Gracias a este ejemplo disponible en Soccerment, se puede observar con mayor detalle la dispersión de los puntos esperados frente a los puntos reales obtenidos en la Serie A a mitad de la temporada del 2021/2022

Diagrama de dispersión de los puntos esperados de la Serie A.

En caso de tener un alto valor de xP, pero un número menor en puntos reales podría significar que se está jugando bien y creando oportunidades, pero que necesita practicar más la finalización de las jugadas. 

Por otro lado, si se cuenta con un bajo xP, pero alto en puntos reales, podría basarse en que se está beneficiando de una eficacia excepcional o de circunstancias afortunadas.

Ejemplos de análisis de los xP 

A la hora de ver la diferencia con la tabla de posiciones basadas en los puntos reales y el impacto que tiene esta métrica, se pueden obtener algunas caracterizaciones que aportan más variables para profundizar el análisis del rendimiento del equipo. Algunos ejemplos:

  1. Equipos sobre/subestimados: Los xP pueden identificar equipos cuyo rendimiento es mejor o peor de lo que sugieren sus resultados. Un equipo con alto xP pero bajo en la tabla de clasificación podría estar jugando bien, pero con poca suerte en la finalización, mientras que un equipo con bajo xP en los primeros puestos podría estar beneficiándose de la suerte o de la eficiencia excepcional.
  2. Evaluación de estrategias de juego: Los xP ayudan a evaluar la efectividad de diferentes estrategias de juego. Por ejemplo, un equipo que adopta una estrategia defensiva y se centra en contraataques rápidos puede tener un valor de xP más bajo, pero ser eficiente en convertir oportunidades limitadas.
  3. Impacto de cambios tácticos o de jugadores: Los xP pueden usarse para evaluar el impacto de cambios tácticos o la inclusión de nuevos jugadores. Si un equipo mejora su valor de xP después de un cambio táctico o la incorporación de un nuevo delantero, esto puede indicar un impacto positivo de estas modificaciones.

Los puntos Esperados (xP) y su rol en el scouting y la toma de decisiones

Los Puntos Esperados (xP) se convirtieron en una herramienta valiosa en el mundo del scouting y la planificación estratégica en el fútbol. Esta métrica avanzada ofrece una visión más profunda del rendimiento potencial de un equipo o jugador, más allá de las estadísticas tradicionales. 

En el scouting, los xP pueden ser utilizados para identificar jugadores que están contribuyendo significativamente al rendimiento ofensivo de su equipo, pero que quizás no estén recibiendo la atención que merecen debido a la falta de goles o asistencias en sus estadísticas personales.

Por ejemplo, un mediocampista que constantemente crea oportunidades de alta calidad (reflejadas en un alto valor de xP) sería un objetivo valioso para los equipos que buscan mejorar su creatividad en el campo.

Analista toma nota en una planilla

En términos de estrategia, los xP pueden influir en la toma de decisiones tanto en el diseño de tácticas de juego como en los fichajes. Un equipo que tiene un alto valor de xP pero está bajo en la tabla de clasificación podría no necesitar cambios drásticos en su plantilla, sino más bien ajustes tácticos para mejorar la eficiencia en la finalización de las oportunidades creadas.

Por otro lado, un equipo con bajo xP podría necesitar reforzar su capacidad ofensiva en el mercado de fichajes para mejorar su creación de oportunidades.

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Relación entre xP, xG y xA

Las métricas avanzadas permiten entender y analizar el fútbol con datos que se ajustan al rendimiento de cada uno de los jugadores del equipo.

Estos son fundamentalmente los Puntos Esperados (xP), los Goles esperados (xG( y las Asistencias Esperadas (xA). Estas tres, aunque distintas, están intrínsecamente conectadas y se complementan entre sí.

Los Goles Esperados (xG) son la base sobre la cual se construyen los xP. Miden la probabilidad de que un tiro resulte en gol, basándose en factores como la ubicación del tiro, el tipo de asistencia, la presión defensiva, y otros elementos contextuales.

Esta métrica proporciona una evaluación objetiva de la calidad de las oportunidades de gol creadas por un equipo o jugador. 

Las Asistencias Esperadas (xA), se relacionan con los xG y, por extensión, con los xP. Las xA miden la probabilidad de que un pase se convierta en una asistencia, considerando la calidad del pase y la posición del receptor.

Esta métrica complementa los xG al proporcionar una visión de la calidad de las oportunidades de gol desde la perspectiva del jugador que crea la oportunidad, en lugar del que finaliza la jugada.

La importancia de los Puntos esperados (xP) en el análisis moderno del fútbol

A lo largo de este artículo, exploramos en profundidad los Puntos Esperados (xP) y su relación con los Goles Esperados (xG) y cómo se complementa con las Asistencias Esperadas (xA).

Estos datos permiten tener un conocimiento más realista sobre el rendimiento de un equipo o jugador. Esta métrica representa una información más que importante para los entrenadores, analistas y fans, quienes de esta manera pueden comprender mejor las dinámicas subyacentes del juego.

Los xP destacan por su capacidad para ir más allá de los resultados finales de los partidos, ofreciendo una perspectiva basada en la calidad de las oportunidades creadas, lo que resulta en una herramienta muy interesante para la planificación estratégica y la toma de decisiones.

La tendencia hacia un análisis más basado en datos está en auge, y con la mejora continua de la tecnología y las técnicas de análisis, podemos esperar que estas métricas se vuelvan aún más precisas.

Su integración es sólo un comienzo. A medida que los equipos y las ligas adopten cada vez más estas herramientas, veremos un cambio en cómo se formulan las estrategias, se evalúan los jugadores y se entiende el juego en sí.

Dani Pérez

Creador de http://ObjetivoAnalista.com || Analista de Fútbol || Ingeniero BI || Entrenador UEFA B || Aprendiz de todo || Viajar, deportes, naturaleza, personas
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