Como se calcula o xG de uma finalização?

Um modelo estatístico compara a finalização com milhares de finalizações parecidas (distância, ângulo, parte do corpo, tipo de jogada) e devolve a proporção que terminou em gol. Um xG de 0,10 significa que um chute desse tipo entra mais ou menos uma vez a cada dez.

Qual é a diferença entre xG e xGA?

O xG mede as chances que um time cria; o xGA (expected goals against), as que ele cede. Um time sólido combina um xG alto com um xGA baixo.

O time com mais xG sempre ganha?

Não. O xG descreve a qualidade das chances, não o placar: em um jogo, a finalização, o goleiro ou a sorte podem mudar tudo. Ele vira um bom indicador ao longo de vários jogos.

Por que o xG varia de um site para outro?

Cada fornecedor usa o próprio modelo e os próprios dados (posição do goleiro, pressão dos zagueiros…). As ordens de grandeza batem, mas as casas decimais variam.

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xG (Expected Goals)

O xG, ou « gols esperados », mede a qualidade de uma chance: a probabilidade de uma finalização terminar em gol, entre 0 e 1, de acordo com a distância, o ângulo, a parte do corpo e o tipo de jogada. A soma dos xG de um time em um jogo estima quantos gols ele « deveria » ter feito.

O xG vai além do placar, que muitas vezes engana: um time pode vencer por 1 a 0 com a sua única chance enquanto o outro acumulou 2,5 xG. No longo prazo, o xG prevê o desempenho futuro muito melhor do que os gols marcados, que dependem muito da eficiência do momento.

Cada fornecedor de dados (Opta, StatsBomb, Understat…) treina o próprio modelo com centenas de milhares de finalizações, por isso os valores variam um pouco de uma fonte para outra. Diferencia-se o xG criado (as chances que um time gera) do xGA, ou xG sofrido (as que ele cede ao adversário). O pênalti costuma ser contado à parte (npxG = xG sem pênaltis), porque pesa muito e depende pouco do jogo.

Em uma previsão, o xG recente de um time é uma base mais estável do que os gols marcados: mostra quantas chances ele cria, independentemente da eficiência do momento. Mas ele tem limites: ignora as jogadas que não terminam em finalização, depende do contexto (o time que está ganhando recua e cede mais) e precisa de vários jogos para ficar confiável.

Exemplo

Uma cobrança de pênalti vale cerca de 0,76 xG; um chute de 30 metros, menos de 0,03 xG.

Como a Elofoot o usa

O xG é o ponto de partida do modelo de Poisson da Elofoot: os gols esperados de cada time partem do seu xG médio real nos jogos recentes (na falta dele, de valores de referência: 1,45 em casa e 1,15 fora de casa) e depois são ajustados pela classificação, pela forma, pelo nível da divisão e pela vantagem de jogar em casa. Daí saem as probabilidades 1X2, o placar mais provável, o BTTS e o over/under.

Perguntas frequentes

Como se calcula o xG de uma finalização?: Um modelo estatístico compara a finalização com milhares de finalizações parecidas (distância, ângulo, parte do corpo, tipo de jogada) e devolve a proporção que terminou em gol. Um xG de 0,10 significa que um chute desse tipo entra mais ou menos uma vez a cada dez.
Qual é a diferença entre xG e xGA?: O xG mede as chances que um time cria; o xGA (expected goals against), as que ele cede. Um time sólido combina um xG alto com um xGA baixo.
O time com mais xG sempre ganha?: Não. O xG descreve a qualidade das chances, não o placar: em um jogo, a finalização, o goleiro ou a sorte podem mudar tudo. Ele vira um bom indicador ao longo de vários jogos.
Por que o xG varia de um site para outro?: Cada fornecedor usa o próprio modelo e os próprios dados (posição do goleiro, pressão dos zagueiros…). As ordens de grandeza batem, mas as casas decimais variam.

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