¿Cómo calcular la probabilidad de goles?

Modelo de goles esperados

Estoy intentando calcular la probabilidad de que los equipos marquen un gol en un partido de fútbol. Obviamente hay muchos factores a considerar, y la probabilidad es imposible de predecir correctamente ya que hay muchos factores que cambiarán en un partido de fútbol. Sin embargo, quiero calcular la probabilidad utilizando sólo la siguiente información. Se han hecho muchos trabajos sobre la predicción de partidos de fútbol utilizando la distribución de Poisson, pero en este caso, sólo quiero que se base en las estadísticas que tengo.

No sabía que había una censura automática de palabrotas en el foro. Extrañamente, en este caso, creo que hace que la palabrota suene mucho peor de lo que realmente era. Se suponía que era un «dam*» irónico, en lugar del agresivo «f**k» que aparece cuando lo releo. Prometo no volver a decir palabrotas en este foro, pero cada vez que pruebo las estadísticas hay muchas palabrotas.

Este problema parece tener algún tipo de falacia o tienes que escribir un montón de suposiciones, tenían el mismo calendario previo, sólo marcan un gol, cada partido no es independiente, etc. Volví a escribir la información ya que su presentación anterior era un poco confusa.

Calculadora de la distribución de Poisson

Debido a la naturaleza de baja puntuación del fútbol, los disparos se utilizan a menudo como un indicador para evaluar el rendimiento del equipo y de los jugadores. Sin embargo, no todos los tiros son iguales y su calidad difiere significativamente dependiendo de la situación. El objetivo de este estudio es cuantificar objetivamente la calidad de cualquier disparo introduciendo un modelo denominado de goles esperados (xG). Este modelo se valida estadísticamente y con analistas de partidos profesionales. El modelo más eficaz utiliza un algoritmo de refuerzo de gradiente extremo y se basa en características elaboradas a mano a partir de datos posicionales y de eventos sincronizados de 105.627 disparos en la Bundesliga alemana. Con una puntuación de probabilidad clasificada (RPS) de 0,197, es más preciso que cualquier modelo de goles esperados publicado anteriormente. Este enfoque nos permite evaluar el rendimiento de los equipos y los jugadores con mucha más precisión de lo que es posible con las métricas tradicionales, al centrarse en el proceso y no en los resultados.

En el fútbol profesional, solo el 1 % de las jugadas de ataque y alrededor del 10 % de los disparos terminan en gol (Pollard y Reep, 1997; Tenga et al., 2010; Lucey et al., 2014). Sin embargo, los goles deciden por sí solos el resultado de un partido y son la métrica más común para juzgar tanto el rendimiento de un equipo como el de un jugador individual. Por ejemplo, tanto los mejores goleadores1 como los jugadores con más asistencias2 reciben mucha atención de los expertos y de los medios de comunicación. Sin embargo, al juzgar las actuaciones únicamente en base a esta métrica binaria (con o sin gol) se pierde mucha información y se anteponen los resultados al proceso. Por ejemplo, el rendimiento de un jugador creativo sobresaliente podría quedar anulado por los delanteros que fallan todas sus ocasiones.

Goles esperados poisson

Los datos y las estadísticas se han hecho mucho más frecuentes en el fútbol en los últimos años. A la cabeza de esto están los goles esperados (o xG). Desde que Sam Green, de Opta, introdujo la xG en 2012, la métrica se ha convertido en una de las más extendidas y reveladoras dentro de la analítica del fútbol.

Tras su adopción inicial en los mercados de apuestas y profesionales, los goles esperados se han convertido en un elemento habitual de las principales cadenas de televisión, como Sky Sports y Match of the Day de la BBC. xG ha pasado de los ordenadores portátiles de los analistas a estar en boca de los directivos de la Premier League. Jurgen Klopp, del Liverpool, comparó recientemente su producción de goles esperados con la del Manchester City, mientras que Dean Smith, del Aston Villa, utilizó a menudo la métrica en las entrevistas de esta temporada para hablar del rendimiento de su equipo.

Los goles esperados es una de las primeras métricas avanzadas en ser ampliamente conocida entre los aficionados al fútbol en general, por lo que inevitablemente se ha enfrentado a sus críticos a lo largo de los años (véase Jeff Stelling en 2017). Una batalla entre la forma tradicional de ver el juego y el próximo mundo de la analítica de datos. Sin embargo, antes de emitir nuestro juicio, es importante entender cómo funciona la métrica y cómo deberíamos utilizarla.

Probabilidad de goles esperados

UPD: Es la probabilidad de uno o más y dos o más goles. Necesito calcular cuánto en un partido promedio sanisette cabezas en un número infinito de partidos. ¿Cómo hacerlo? Aryanna_Runte44 preguntó el 3 de junio de 19 a las 09:53Preguntas relacionadasMás respuestas sobre «¿Cómo calcular la probabilidad de cada gol en el partido, si la probabilidad de uno o más goles – 60%, y dos o más – 25%? «3 respuestassamantha respondió el 3 de junio de 19 a las 09:55Solución No es así.

P. P. S. que puede basarse en la información disponible para construir una función de probabilidad para cada uno de los próximos objetivos. Construir un número y encontrar el límite. Sería genial :)Pero si la probabilidad de tres o más goles – 8%, el número de goles 0,85 + 0,08? Hay algo mal. – Aryanna_Runte44 comentó el 3 de junio de 19 a las 09:58. puede escribir un simulador en el que se puede introducir una probabilidad para simular los partidos y asegurarse «en vivo». – samantha comentó el día 3 de junio de 19 a las 10:01 aconseja que se pueda leer sobre este tema, ¿en qué sección de Corvera? – Aryanna_Runte44 comentó el día 3 de junio de 19 a las 10:04, los libros de texto del instituto son los mejores. En serio los de Kolmogorov, o los que hay ahora de Phys Mat dan (Gmurman probablemente). Y si es fácil, entonces los libros que utilizan la economía. facultades (Universidad y empresa).