En esta guía
El xG parte de un remate y de su contexto
Los goles esperados, o xG, estiman con un modelo la probabilidad de que un remate se convierta en gol. Si a un tiro se le asignan 0,30 xG, el modelo le atribuye una probabilidad de gol del 30 %. La cifra, por sí sola, no demuestra cuál era la probabilidad real ni garantiza el resultado. Tampoco es la probabilidad de que el equipo gane el partido.
Para leer el xG, separa tres cosas: la información con la que se valora cada remate, la suma de esos valores y los goles que se marcaron. El ejemplo de esta guía permite seguir las tres sin usar datos de un partido real.
Comprueba qué información utiliza el modelo
La explicación de Opta publicada en agosto de 2023 utiliza el contexto del tiro y remates históricos similares para estimar su probabilidad de gol. Entre la información anterior al remate y hasta el momento de ejecutarlo figuran la distancia y el ángulo, el tipo de tiro, las posiciones del portero y de otros jugadores, la presión defensiva y la jugada o asistencia previa.
Esos datos describen la ocasión con más detalle que el número de tiros. Cuando veas un valor de xG, pregunta qué modelo lo produjo y qué información empleó. La lista anterior corresponde a la descripción de Opta de 2023; no establece qué utiliza cualquier proveedor ni una versión posterior.
Lee los tres remates y su suma
Imagina tres remates valorados con la misma base de modelo y para el mismo tipo de estimación. Les asignamos los valores ficticios de la tabla. La última columna registra el resultado: 1 si hubo gol y 0 si no lo hubo. Tanto los valores como los resultados son inventados; no proceden de cálculos de Opta ni de American Soccer Analysis.
| Remate | xG asignado | Gol observado en el ejemplo |
|---|---|---|
| A | 0,10 | 0 |
| B | 0,30 | 1 |
| C | 0,50 | 0 |
| Total | 0,90 | 1 |
Los valores asignados suman 0,10 + 0,30 + 0,50 = 0,90 goles esperados. Los resultados suman 0 + 1 + 0 = 1 gol. Una columna resume estimaciones; la otra cuenta lo ocurrido. El recuento esperado puede ser fraccionario aunque los goles marcados se cuenten con números enteros.
El total de 0,90 no significa que haya ocurrido el 90 % de un gol ni que hubiera un 90 % de probabilidad de marcar al menos una vez. Tampoco obliga a que el remate C, al que se asignó el valor más alto, sea el que acabe en gol.
Para entender la suma, piensa en el indicador 0 o 1 de cada remate. En un conjunto fijo de estos indicadores, el valor esperado de la suma es la suma de sus valores esperados. Esta propiedad, llamada linealidad del valor esperado, no exige que los remates sean independientes. Sumar las estimaciones del modelo da un total estimado, pero la identidad matemática no demuestra que esas estimaciones sean acertadas.
La suma, por sí sola, no describe todas las combinaciones de goles posibles ni permite calcular la probabilidad de marcar al menos una vez. Este registro de tiros tampoco es una predicción de un partido nuevo. La guía sobre valor esperado y probabilidad de un resultado amplía esa diferencia.
Identifica el modelo antes de comparar cifras
Dos cifras llamadas xG pueden proceder de modelos con funciones o datos de entrada diferentes. La explicación de Expected Goals 3.0 de American Soccer Analysis distingue modelos para rematadores y equipos de los destinados a porteros. En el apartado sobre porteros incorpora dónde se dirige el remate y un cálculo que supone una posición geométricamente óptima del portero. Esa posición supuesta no equivale a observar dónde estaba realmente.
| Fuente o registro | Qué describe | Qué debes distinguir |
|---|---|---|
| Explicación de Opta, agosto de 2023 | Contexto anterior al tiro y hasta su ejecución: posiciones de jugadores y portero, presión y jugada previa. | La descripción publicada entonces y los datos o la configuración de cualquier versión posterior. |
| Explicación de ASA, Expected Goals 3.0, sin fecha | Datos distintos para los modelos de rematadores/equipos y de porteros. El apartado de porteros incluye la colocación del remate y un cálculo con una posición supuesta. | Una posición supuesta y una observada; también las funciones de los distintos modelos. |
| Nuestro registro ficticio de tres remates | Valores asignados sobre una base comparable y resultados observados por separado. | El total estimado, el número de goles y la probabilidad de ganar un partido. |
Antes de comparar, anota el proveedor, la versión, el conjunto de remates al que se aplica el modelo, qué estima y qué tiros o periodo abarca la cifra. Un valor de un modelo para rematadores o equipos y otro de un modelo para porteros no son intercambiables solo porque ambos hablen de goles. Las diferencias descritas tampoco demuestran que un proveedor sea más preciso.
El total no decide quién debía ganar
Un xG más alto resume una valoración mayor de las ocasiones según el modelo; no establece que el equipo debiera haber ganado ni da su porcentaje de victoria. El resultado del partido y la valoración de los remates responden a preguntas distintas.
Tampoco puedes atribuir a la habilidad para rematar, la mala suerte o la precisión del modelo una diferencia aislada y sin explicar entre xG y goles. Primero comprueba qué se contó y cómo se valoró. Un total no aporta por sí solo todo ese contexto.
Si lees otras cifras junto al xG, conserva sus significados. La probabilidad implícita de las cuotas y la probabilidad inferida del precio de un contrato se refieren a otros objetos y supuestos. No se obtienen sumando los tres valores de este ejemplo.
Preguntas frecuentes sobre el xG
¿Qué significa que un remate tenga 0,30 xG?
El modelo estima una probabilidad de gol del 30 % para ese remate con la información que utiliza. El valor no demuestra cuál es su probabilidad real ni asegura que termine en gol.
¿Cómo puede haber un gol con un total de 0,90 xG?
El xG suma estimaciones y el marcador cuenta goles. En el registro ficticio, los valores asignados suman 0,90 y los resultados 0, 1 y 0 suman un gol. Una cantidad esperada puede tener decimales aunque el recuento observado sea entero.
¿Un xG mayor significa que el equipo debía ganar?
No. El total no decide el resultado ni da la probabilidad de victoria. Tampoco explica por sí solo por qué los goles marcados difieren de los esperados.
¿Por qué pueden dar cifras distintas dos modelos?
Pueden usar información diferente o valorar aspectos distintos. Comprueba el proveedor, la versión, el conjunto de remates, los datos de entrada y qué estima cada modelo. Las explicaciones de Opta y ASA muestran por qué hace falta ese contexto, sin demostrar que uno sea más preciso.
¿Hay que suponer que los remates son independientes para sumar sus valores esperados?
No. La linealidad del valor esperado se aplica a un conjunto fijo de indicadores de gol sin exigir independencia. Eso no valida las estimaciones ni proporciona las probabilidades conjuntas necesarias para calcular la posibilidad de marcar al menos una vez o de ganar el partido.
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Fuentes y alcance de los modelos
Esta guía toma como referencia la explicación de Opta del 8 de agosto de 2023 y la página sin fecha de American Soccer Analysis sobre Expected Goals 3.0. Describen modelos concretos, no una configuración actual verificada de esos proveedores. Los tres remates, sus valores y sus resultados son inventados.
HypaForecast publica guías educativas y opera un mercado de predicción. Esta explicación de datos de fútbol no confirma que ofrezca mercados de fútbol o herramientas de xG, ni que cumplas los requisitos para operar.
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