Para fazer previsões precisas sobre jogos de futebol, os analistas pesquisam grandes quantidades de informações estatísticas, avaliam o humor psicológico e a motivação das equipes. Outra ferramenta importante que ajuda a escolher o favorito para ganhar a próxima partida é o modelo xG para calcular os gols esperados. Baseia-se na análise do perigo dos tiros de cada equipe. Os usuários de lojas de apostas, como https://campobet.com/br/sport/live, fazem suas previsões esportiva bet futebol de acordo com o modelo xG. Nesta peça, discutiremos os usos desta ferramenta, suas vantagens e desvantagens.
O que é o xG-modelo em esportiva bet?
xG é um acrônimo que representa os objetivos esperados. O modelo é baseado em uma metodologia que permite calcular o valor de cada tiro. Existem várias variantes para o cálculo de situações perigosas no objetivo. Não há uma abordagem geral, mas em todos os modelos os analistas levam em conta:
- O ponto do campo de futebol do qual a tacada é tirada.
- Distância para o objetivo.
- Como o jogador chuta, de cabeça erguida.
- A posição antes do tiro – quantos toques foram feitos.
- Como a bola foi recebida: passe curto ou longo, cruzamento, passe.
Em conjunto, você pode avaliar a qualidade de cada momento potencialmente perigoso que a equipe cria ou permite na defesa. Os dados podem ser convertidos em probabilidade de um objetivo.
Informações históricas
O inventor do modelo foi o norueguês Egil Råger Ullsen, que combinou indicadores estatísticos com análise de vídeo em uma única ferramenta para fazer previsões de futebol. Depois de sua carreira profissional, Ullsen começou a treinar no início dos anos 70. Ele passou quase toda sua carreira na Noruega, além de uma passagem pela equipe nacional iraquiana e uma breve passagem pelo inglês Wimbledon. Ulsen treinou a equipe nacional norueguesa duas vezes, de 1990 a 1998 e de 2009 a 2013. Ele conduziu os noruegueses à Copa do Mundo duas vezes durante sua primeira participação, com a equipe em segundo lugar no ranking da FIFA. Ullsen foi um dos primeiros técnicos do mundo a iniciar a análise de vídeo de partidas, além de pesquisar métricas estatísticas. O treinador dividiu os chutes a gol em três categorias – de acordo com seu perigo. A filosofia foi baseada no desejo da equipe de um número máximo de tiros perigosos no ataque e um mínimo na defesa.
Os melhores modelos xG
Os modelos xG existentes ajudam a encontrar as chances altas ou baixas nas casas de apostas, prever o resultado de uma próxima partida, total e total individual:
➔ Os modelos de Michael Cayley. O autor publica uma lista publicamente disponível de parâmetros que são levados em conta. Ela se baseia nos seguintes fatores: o lugar onde o ataque começa, a distância, a freqüência e o sucesso de um determinado jogador no gol.
➔ Statsbomb – o modelo é baseado principalmente em ações defensivas, não ofensivas.
➔ Understat. A cada chute é dada uma pontuação entre 0,01 e 1. Quanto maior for, maior será a probabilidade de um gol. A soma das classificações permite obter um resultado alternativo da partida, que reflete a distribuição de forças em campo, sem levar em conta a classe dos jogadores, a influência do humor, a motivação, a sorte.
Os modelos estão sendo melhorados o tempo todo. Eles estão constantemente melhorando e removendo novas características que não são consideradas tão importantes.
As complexidades do xG
Nenhum dos modelos pode ser considerado perfeito, pois não levam em conta algumas nuances importantes que afetam o resultado final. Por exemplo, é o número de tiros que não foram feitos, mesmo que a peça fosse potencialmente perigosa. Digamos que um jogador não acerta a bola de poucos metros na frente do gol. Isto não contaria em xG, embora a probabilidade do objetivo fosse alta. O modelo também não leva em conta:
➔ Pontapés longos, quando um jogador atira quando vê que o goleiro saiu muito longe do gol.
➔ Quem exatamente toma a iniciativa. O jogador pode estar em posição de marcar um gol, mas devido ao seu baixo nível de habilidade, a probabilidade de o jogador realmente marcar o gol seria baixa.
➔ O posicionamento dos defensores. O problema é resolvido apenas parcialmente pelo modelo Statsbomb, que leva em conta o número de jogadores entre o atirador e o objetivo.
➔ Equipes que são deliberadamente lentas para desenvolver seus ataques.
➔ Penalidades e metas automotivas.
Tais problemas são nivelados a longo prazo. As previsões do futebol de acordo com o modelo xG refletirão a força real das equipes, se muitos dados forem analisados.