Descubre qué estadísticas en directo pueden ayudarte a predecir los resultados de los partidos.
El crecimiento de las estadísticas y el análisis del fútbol
Hoy en día, el análisis del fútbol ha pasado de ser una curiosidad minoritaria a convertirse en una piedra angular de la estrategia, la búsqueda de talentos y el fandom. Con ligas de fútbol tan populares entre los aficionados como la Premier League y La Liga, que generan terabytes de datos por partido mediante el seguimiento óptico y los dispositivos wearables, las métricas utilizadas en el análisis del fútbol son más sofisticadas que nunca.
Estas estadísticas van más allá del recuento tradicional de goles y asistencias, y se adentran en modelos predictivos que cuantifican la calidad de las ocasiones, la eficiencia táctica y el impacto de los jugadores. Para los aficionados, los entrenadores y los apostantes, comprender estas métricas significa obtener una ventaja a la hora de anticipar los resultados, ya sea pronosticar la remontada del Manchester City o detectar una sorpresa en la Liga de Campeones.
Las plataformas de análisis futbolístico como Predixly ejemplifican cómo las herramientas de datos accesibles y en tiempo real pueden transformar estas métricas en predicciones útiles, sincronizando actualizaciones de fuentes fiables para cubrir más de 1500 torneos en todo el mundo.
Las métricas más básicas para las plataformas analíticas de fútbol:
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La posesión, por ejemplo, tuvo una media del 52 % en toda la liga en la Premier League 2024-25, pero a menudo es engañosa: equipos como el Brentford prosperan con una posesión baja (48 %) gracias a contraataques eficaces.
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Los tiros a puerta, que rondan los 4,2 por equipo y partido en La Liga, indican la intención de ataque, pero no revelan la calidad.
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Los goles esperados (xG) siguen siendo el estándar de referencia, ya que calculan la probabilidad de que un tiro resulte en un gol basándose en variables como la distancia, el ángulo y la posición del cuerpo.
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Variantes como el xG sin penaltis (npxG) excluyen los lanzamientos desde el punto de penalti para ofrecer una visión más pura del juego abierto, mientras que las asistencias esperadas (xA) valoran los pases que conducen a los tiros.
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Los pases por acción defensiva (PPDA) miden la intensidad de la presión: los pases permitidos al rival divididos por las entradas, interceptaciones y bloqueos en zonas avanzadas.
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Los pases progresivos evitados y la inclinación del campo (presión ofensiva en el campo contrario) añaden complejidad.
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La tasa de éxito en los regates (por ejemplo, el 70 % de Vinícius Jr. en La Liga) y los duelos ganados (55 % para los centrocampistas de los equipos ganadores) cuantifican el talento individual.
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Los mapas de calor visualizan el posicionamiento, revelando por qué las zonas de banda de Lamine Yamal crean 0,45 xT (amenaza esperada) por toque.
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Las estadísticas a nivel de equipo, como la cadena xG (valor acumulativo de las oportunidades en secuencias) y la eficacia en jugadas a balón parado (por ejemplo, conversión de córners con un promedio de 3,2 % en la liga), informan sobre las tácticas.
Estas métricas, extraídas de fuentes abiertas, permiten una precisión del 60-70 % en los modelos predictivos que simulan resultados mediante distribuciones de Poisson.
Aprovecha estas métricas para mejorar las predicciones de los resultados de los partidos
La predicción de los resultados de los partidos de fútbol combina estas métricas en directo con modelos probabilísticos. Antes del partido, los analistas de fútbol utilizan las métricas para elaborar pronósticos sobre los resultados y sobre cada jugador en particular:
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Diferenciales xG agregados: por ejemplo, los equipos que superan el xG en un 10 % en los playoffs suelen remontar al final de la temporada.
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Los datos H2H añaden contexto: el Bayern tiene un 70 % de victorias en derbis con bajo PPDA.
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Las líneas temporales xG en directo ajustan las probabilidades: una ventaja de 1,2 xG en el descanso aumenta las probabilidades de victoria en un 55 %.
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El aprendizaje automático perfecciona esto: los modelos logísticos que incorporan PPDA y xT predicen el 70 % de los resultados de la Premier League inglesa.
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Los aficionados utilizan heurísticas más sencillas, como los tiros a puerta (6,2 por partido para los ganadores) para elegir a los capitanes de sus equipos fantásticos.
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Las plataformas de apuestas aplican el criterio de Kelly a las variaciones del xG para determinar el tamaño de las apuestas.
¿Cómo Predixly transforma las métricas en poder predictivo?
En comparación con la mayoría de las plataformas de análisis de fútbol, estadísticas de fútbol en Predixly se destacan por su capacidad de realizar predicciones precisas. Con tecnología de TheSports.com, ofrece sincronizaciones en tiempo real (1-3 segundos) en todas las ligas mundiales, convirtiendo los datos en pronósticos.
Los gráficos xG y PPDA en vivo trazan el impulso: detecta un pico de 0,3 xGOT de un equipo para predecir goles. Las pestañas H2H agregan el xG histórico para obtener ventajas antes del partido, mientras que los radares de los jugadores comparan las tasas de regate con los promedios.
Las líneas de tiempo de actividad y las imágenes de inclinación del campo de Predixly recalibran los modelos de forma dinámica. Los favoritos notifican los aumentos de xG, lo que ayuda en las apuestas o los juegos de fantasía. Los archivos históricos desde 1998 establecen tendencias de referencia, como que los equipos con un 55 % de duelos ganados consiguen el 65 % de los partidos. En 2025, las estadísticas y métricas en directo como xG, PPDA y la inclinación del campo ponen de manifiesto la imprevisibilidad del fútbol, lo que permite realizar predicciones con una precisión del 60-70 %.
