¿Qué son los goles esperados?

¿Qué es el xG?

En términos básicos, el xG (Goles Esperados) es una métrica que mide la probabilidad de que un tiro dado termine en gol.

Un modelo de xG utiliza información histórica de miles de tiros con características similares para estimar la probabilidad de gol en una escala de 0 a 1.

Por ejemplo, un tiro con un valor de xG de 0,2 es uno que razonablemente se puede esperar que termine en gol dos de cada 10 veces.

Sigue leyendo para aprender más sobre una de las métricas avanzadas más usadas en el fútbol moderno.

Preguntas frecuentes sobre el xG y los goles esperados

¿Cómo se calcula el xG?

Cada modelo de xG tiene sus peculiaridades pero estos son los factores que tradicionalmente han formado parte de la gran mayoría de los modelos: Distancia a portería, ángulo respecto a portería, parte del cuerpo con la que se realiza el tiro y tipo de asistencia o acción previa (pase en profundidad, centro, balón parado, regate…). Con esta información sobre un histórico suficientemente grande, el modelo atribuye a cada tiro un valor entre 0 y 1 que expresa la probabilidad de que termine en gol.

¿Por qué existen valores distintos de xG para el mismo tiro?

No todos los modelos de goles esperados son iguales. Por ejemplo, un modelo estándar que sólo tiene en cuenta la distancia a portería, el ángulo respecto a portería, la parte del cuerpo y el tipo de asistencia o acción previa podría asignar un valor de 0,30 xG a un tiro dado. Un modelo más preciso como StatsBomb xG tiene un cuenta información adicional como la posición y colocación del portero, la posición de los defensores y atacantes y la altura del balón en el momento en el que se realiza el tiro. Por ejemplo, sabiendo que el portero estaba fuera de posición, StatsBomb xG podría asignar un valor de 0,65 xG al mismo tiro.

¿Por qué es importante el xG?

El xG es importantes porque es el mejor predictor del rendimiento futuro tanto de equipos como de jugadores que existe hoy en día. A nivel de equipos, la correlación entre los goles esperados respecto al rendimiento futuro es mayor que el propio rendimiento actual o un modelo básico de tiros como Total Shots Ratio (TSR, el ratio entre los tiros de un equipo y el total de tiros en un partido o una serie de partidos). Así, los modelos de xG nos permiten tener una idea más clara de la calidad subyacente tanto de equipos como de jugadores.

¿Cómo se elaboró el xG?

Los goles son los sucesos más importantes en un partido de fútbol pero son también uno de los eventos más infrecuentes. En las grandes ligas, el promedio se sitúa entre 2.5-3 goles por partido. La varianza tiene un rol fundamental en los resultados. Entonces, empezamos a estudiar los tiros. De repente, en vez de entre 2.5-3 eventos por partido, tuvimos entre 25 y 30 – diez veces más. Sin embargo, no todos los tiros son iguales. Necesitábamos una manera de medir la calidad de cada tiro y de ahí nació los modelos de goles esperados (xG).

¿Qué precisión tiene un modelo de goles esperados?

Obviamente existe un grado de varianza residual entre los goles y el xG a lo largo de ciertos periodos de tiempo dado que los tiros producen un resultado booleano de gol o no gol mientras que los valores de xG se sitúan en una escala probabilística de 0 a 1. Una investigación por Lars Maurath sugiere que en función de la calidad del modelo, se puede esperar que las sumas de goles y de xG se correlacionen (con un intervalo de confianza de un 95%) en entre un 79% y un 93% de las temporadas.

¿Qué es el xG de un penalti?

Dado que cada tiro de penalti tiene las mismas características, la gran mayoría de los modelos de goles esperados asignan un valor estático de 0,76 xG a los penaltis, en línea con la tasa de conversión histórica. Sin embargo, con la nueva actualización (2022) de StatsBomb xG, hemos actualizado este valor estático a 0,78 xG.

¿Que hemos aprendido del xG?

Como espectadores sabemos que un tiro desde dentro del área pequeña tiene mayor probabilidad de ser gol que uno desde 30 metros de distancia. ¿Pero cuánto más? Los modelos de Goles Esperados (xG) asignan un valor a esta diferencia y nos ayuda a analizar la eficiencia de distintos planteamientos.

Cuánto más central mejor

Las zonas centrales del área son mejores que las zonas laterales (principalmente porque el ángulo es menor desde las zonas laterales).

Los pies da más posibilidad de gol

Desde la misma distancia, los remates con los pies tienen mayor probabilidad de terminar en gol que los remates de cabeza.

Los centros son difíciles

En general, los centros son más difíciles de convertir que los pases rasos, pases en profundidad, y los tiros tras regate.

La calidad del tiro prima

En general, la posición y propiedades de un tiro son mucho más importantes que el jugador que lo realiza. Es cierto que con suficiente tamaño de muestra (años) podemos identificar algunos jugadores que destacan por su habilidad rematadora. Sin embargo, la inmensa mayoría de jugadores están alrededor del promedio. Así, en términos generales, lo que diferencia a los buenos delanteros no es la capacidad de convertir un mayor porcentaje de sus ocasiones sino la capacidad de generar más tiros desde zonas y situaciones valiosas.

¿Para qué sirve el xG?

Análisis de equipos

El xG se puede utilizar para medir la calidad subyacente de equipos e identificar los que están rindiendo por encima o por debajo de lo esperado.

Análisis de jugadores

Con los goles esperados podemos analizar a los jugadores que están disfrutando/sufriendo una buena/mala racha frente a la portería para predecir si la racha seguirá o es sólo algo aleatorio.

Scouting de entrenadores

Los modelos de xG proporcionan una manera objetiva de medir el nivel subyacente de equipos, permitiendo la identificación de entrenadores con planteamientos interesantes más allá de los resultados.

Modelización predictiva

Tanto las casas de apuestas como los apostadores profesionales utilizan los goles esperados como la piedra angular de sus modelos predictivos.

¿Qué es el xG posterior al tiro? (Post-Shot xG)

Cómo sugiere el nombre, el xG posterior al tiro (Post-Shot xG) está calculado después del lanzamiento del tiro. Normalmente, tiene en cuenta la colocación del tiro y, si está incluido en el dataset, la posición del portero, para asignar un valor entre 0 (fuera de la portería) y 1 a cada tiro.

Tradicionalmente, el gran valor de los modelos de xG posterior al tiro ha sido en la evaluación de los porteros, aunque nuevos modelos que tiene en cuenta factores como la velocidad del tiro podrían aportar más información sobre la habilidad rematadora de jugadores.

StatsBomb xG

El modelo de goles esperados (xG) de StatsBomb utiliza más eventos contextuales y datos de mejor calidad que cualquier otro proveedor para medir con máxima precisión la calidad de las ocasiones.