Goles esperados (xG), más o menos de 2,5 goles y ambos equipos marcan: cómo entender estos indicadores

Tablette affichant un schéma tactique de football et des statistiques

Los goles esperados (xG): medir la calidad de una ocasión

El xG («expected goals», goles esperados) asigna a cada disparo un valor entre 0 y 1: la probabilidad estimada de que ese disparo acabe en gol, según disparos parecidos del pasado. Un disparo de 0,10 xG termina en gol aproximadamente una vez de cada diez.

Pantalla de Prediction AI: goles esperados (xG) y forma de un jugador (ilustración)

Según la explicación publicada por Opta, su modelo emplea aprendizaje automático entrenado con cerca de un millón de disparos de 40 competiciones entre 2018-19 y 2021-22. Tiene en cuenta la distancia y el ángulo, la posición del portero, el espacio libre hacia la portería, la presión de los defensores, el tipo de remate (pie, cabeza…) y la fase de juego (juego abierto, falta, córner). El penalti recibe un valor fijo, 0,79 en ese modelo. Otros proveedores, como StatsBomb (Hudl), usan su propio modelo, de modo que los valores cambian de una fuente a otra.

Ejemplo ficticio: un equipo dispara tres veces en un partido, con ocasiones de 0,45, 0,10 y 0,05. Su xG del partido es 0,60. Puede marcar dos goles o ninguno: el xG describe la calidad de las ocasiones, no el marcador.

Dos usos que no hay que confundir

El xG observado: se calcula después de un partido (o de varios) y resume las ocasiones creadas y concedidas. Es una herramienta de diagnóstico.
Los goles esperados de una previsión: antes del partido, un modelo estima cuántos goles debería marcar de media cada equipo. Esos valores sirven luego para calcular probabilidades (victoria, empate, número de goles).

El primero describe el pasado; el segundo es una hipótesis sobre el futuro, construida a partir del primero y de otros factores.

«Más o menos de 2,5 goles»

Este umbral separa los partidos con tres goles o más («más de 2,5») de los que acaban con 0, 1 o 2 («menos de 2,5»). El total de goles de un partido es un número entero; por eso el umbral cae en medio gol, para evitar el empate.

Un enfoque clásico trata los goles como un proceso de Poisson. A modo de ilustración, con totales ficticios, esto es lo que da esa aproximación sencilla:

Total de goles esperado (ficticio)	Menos de 2,5 goles	Más de 2,5 goles
2,2	en torno al 62 %	en torno al 38 %
2,7	en torno al 49 %	en torno al 51 %
3,2	en torno al 38 %	en torno al 62 %

Incluso con 2,7 goles esperados estamos cerca de una moneda al aire. El modelo es una simplificación: Dixon y Coles (1997) mostraron que resultados como el 0-0 o el 1-1 son más frecuentes de lo que prevé un modelo en el que los dos equipos marcan de forma independiente.

«Ambos equipos marcan»

Este indicador (en inglés, BTTS) vale «sí» si cada equipo marca al menos un gol. Con la misma aproximación y medias ficticias de 1,6 goles esperados para el equipo A y 1,1 para el B, la probabilidad de que A marque al menos una vez ronda el 80 % y la de B el 67 %. Si se supone que ambos sucesos son independientes, sale un 53 % aproximadamente para «ambos equipos marcan». De nuevo, la independencia es una simplificación: un partido abierto empuja a los dos equipos a marcar, uno cerrado puede impedírselo a ambos.

Los límites que conviene conocer

El xG no mide el resultado. Como recuerda Opta, el equipo con mayor xG no merece necesariamente ganar: el indicador mide la calidad de las ocasiones, no el desenlace esperado del partido.
Los modelos difieren. Dos proveedores pueden dar valores distintos para el mismo disparo. Conviene comparar cifras de una misma fuente.
El xG solo ve disparos. El dominio sin remates, el contexto táctico o un marcador cambiante no se recogen directamente.
Los penaltis están simplificados. La mayoría de modelos les da un único valor.
El azar sigue pesando. Los goles son escasos: en pocos partidos, la diferencia entre goles reales y xG puede ser grande sin significar demasiado. Una muestra amplia es más fiable.
El umbral de 2,5 y «ambos marcan» descansan en hipótesis. Dependen de los goles esperados que se estimen para cada equipo, que ya son inciertos.

Cómo usarlos con criterio

Mira promedios de varios partidos en lugar de uno solo. Separa casa y fuera. Combina el xG con el contexto: bajas, lo que se juega cada equipo, estilo de juego. Toma los porcentajes derivados del xG como órdenes de magnitud, no como verdades.

Sobre Prediction AI

Prediction AI es una plataforma de análisis deportivo predictivo con IA: para un partido de fútbol presenta probabilidades estimadas (incluidas más o menos de 2,5 goles y «ambos equipos marcan»), junto con los hechos en los que se apoyan y sus límites. Descubre las ofertas de Prediction AI. Una estimación es una estimación, nunca una certeza.