Expected Goal médio

Debatemos modelos de jogo, posse de bola, transições, 4-2-3-1, 4-1-4-1 e as mais variadas estratégias dos times, mas no fim das contas, de maneira extremamente objetiva, todos esses conceitos trabalhados em campo precisam resultar em duas coisas básicas: criar chances de gol e evitar que o adversário crie as suas.

No final do domingo, quando paramos pra assistir o resumo do que aconteceu na rodada, as edições dos programas de TV sempre nos mostram os melhores momentos das partidas. Os melhores momentos podem conter um cartão vermelho, uma falta mais dura e outras coisas curiosas que acontecem no jogo, mas em suma, são os lances de gol e quase gol.  Em nenhum momento vemos o apresentador do programa passando dados como a posse de bola, passes no último terço, tempo de retenção de bola, etc. É chover no molhado, mas não custa ser dito: o que interessa mesmo são as chances de gol.

Evidente que entre uma chance de gol e outra, há um universo de coisas que acontece numa partida. Nada desse universo de coisas é menos importante, pois o jogo é extremamente fluido e sistêmico e, portanto, qualquer evento pode influenciar o decorrer de uma partida. Mas sendo o objetivo do jogo colocar a bola dentro da casinha, as chances de gol criadas e as chances criadas pelo adversário merecem uma atenção especial.

Nesse primeiro post sobre o tema, usaremos o nosso Expected Goal para fazer alguns comentários sobre criação de gol das equipes. Para tal, usaremos a Tabela 1, que consiste nos seguintes dados: Shots = número total de chutes no campeonato (excluindo pênaltis), xGAcum = Expected Goal acumulado no campeonato, Diff = diferença entre gols marcados e Excpected Goal acumulado e  xGAvg = Expected Goal médio. Os dados utilizados são referentes até a 22ª rodada do Campeonato Brasileiro.

Posição Equipes Shots xGAcum golsAcum Diff xGAvg
2 Grêmio 263 28,94127913 36 7,058720872 0,11004288
1 Corinthians 274 28,97361115 31 2,026388851 0,10574310
16 Vitoria 269 25,55186792 20 -5,551867918 0,09498835
7 Botafogo 246 23,14917501 24 0,850824992 0,09410233
3 Santos 240 21,66578233 23 1,334217666 0,09027409
10 Atlético MG 283 25,47500825 22 -3,475008248 0,09001769
5 Flamengo 330 29,66869647 30 0,331303533 0,08990514
19 São Paulo 295 26,35137738 25 -1,351377384 0,08932670
9 Fluminense 256 22,54460457 24 1,455395426 0,08806486
15 Coritiba 249 21,52730321 17 -4,527303208 0,08645503
6 Cruzeiro 329 27,76955872 24 -3,769558725 0,08440595
4 Palmeiras 284 23,72773745 27 3,27226255 0,08354837
11 Sport 252 20,81608327 25 4,183916734 0,08260350
8 Atlético PR 253 20,89057712 22 1,109422879 0,08257145
12 Vasco da Gama 293 23,345504 22 -1,345504005 0,07967748
14 Bahia 315 24,17418228 28 3,825817721 0,07674343
20 Atlético GO 285 21,67084545 15 -6,67084545 0,07603805
13 Ponte Preta 262 19,53870692 19 -0,538706916 0,07457521
18 Avai 213 15,35155031 12 -3,35155031 0,07207300
17 Chapecoense 331 21,8486999 24 2,151300102 0,06600815
MÉDIA 276,1 23,64910754 23,5 -0,149107542 0,08585824

Tabela 1, em ordem decrescente de xGAvg.

Como o xGAvg é abordado pela primeira vez, uma breve explicação: é a média do Expected Goal de cada time, ou seja, a probabilidade média de um clube marcar um gol a cada chute. Os pênaltis estão excluídos da amostra e da nossa análise; temos o xGAvg por finalização (excluído pênaltis). Isso quer dizer que, na média, os chutes dados pelo São Paulo em 2017, até a 22ª rodada, tiveram uma probabilidade de 8,93% de virarem gols. O xGAvg é a divisão do Expected Goal acumulado pelo número total de chutes. Embora simples, ele apresenta algumas curiosidades, e a interpretação que usaremos aqui será a qualidade das tentativas de gol que os clubes criam, na média.

A primeira coisa que vamos observar é a quantidade de chutes a gol que as equipes deram (lembrando aqui que pênaltis estão excluídos dessa análise). A média do campeonato é 276,1. Vamos olhar para as equipes que estão um desvio padrão acima e um abaixo da média. Elas são Flamengo e Chapecoense (acima) e Botafogo, Santos e Avaí (abaixo). De maneira intuitiva, podemos pensar que quanto mais chutes a gol uma equipe dá, mais próxima ela está de fazer um gol. Mas nem sempre isso é verdade, e as equipes citadas são um belo exemplo disso.

Embora tenham chutado praticamente a mesma quantidade no campeonato, Flamengo e Chapecoense tem xGAcum bem distintos. Enquanto o Flamengo chuta com um Expected Goal médio de 8,99, a Chapecoense chuta com 6,6. A constatação mais óbvia é de que o Flamengo cria melhores oportunidades de arremates que a Chape, e isso reflete diretamente no resultado das partidas. Embora a Chape tenha feito mais gols que seu Expected Goal acumulado (ou seja, o quanto de gols era esperado que a Chape fizesse de gols no campeonato), o Flamengo, que fez de gols muito próximo do que é esperado dele, marcou 6 gols a mais que a Chapecoense.

Botafogo, Santos e Avaí são as equipes que menos chutam no Campeonato Brasileiro, mas há grande diferença entre eles. Botafogo e Santos tem um xGAvg próximo de 9,3, enquanto o Avaí 7,2. Chutar pouco não é o problema, o problema é chutar de posições e condições em que o gol é menos provável. E é isso que acontece com Avaí e Chapecoense, por exemplo. Em posts futuros trataremos de forma um pouco mais aprofundada os Expected Goals médios dos jogadores, mas apenas para ilustrar um pouco o porque de Chape e Avaí terem o xGAvg tão baixo:

Equipes Jogador Shots xGAcum golsAcum Diff xGAvg
Avai FC Pedro Castro 12 0,442551453 0 -0,442551453 0,036879288
Avai FC Judson 13 0,424800502 0 -0,424800502 0,032676962
Avai FC Capa 13 0,356503136 0 -0,356503136 0,027423318
Chapecoense Luis Seijas 22 0,821496791 0 -0,821496791 0,037340763
Chapecoense Apodi 22 0,789262359 0 -0,789262359 0,035875562
Chapecoense Reinaldo 22 0,619885714 1 0,380114286 0,028176623

Tabela 2. O xGAvg de alguns jogadores de Chapecoense e Avaí.

Da tabela cima, nenhum jogador tem um xGAvg maior que 3,7. Isso quer dizer que, na média, os chutes dados por esses jogadores têm menos de 4% de chance de entrar. Faça o teste e veja se isso se traduz na prática: reveja os replays dos jogos dos dois times e preste atenção nos chutes dados por esses jogadores. Observe a distância e ângulo de onde saem os chutes e então entenderá o porquê de um Expected Goal médio tão baixo.

Corinthians e Grêmio estão no topo da tabela, e temos boa parte da explicação para isso: a cada chute, têm 10,57% e 11% de chance de a bola entrar, respectivamente. São os maiores xGAvg do campeonato. O Grêmio, com seu jogo apoiado e de retenção da posse, não é o time que mais chuta no campeonato, mas quando o faz, espera o momento mais adequado para criar a melhor chance possível. O Corinthians também é um time paciente quando tem a posse, que espera pelas melhores infiltrações para o arremate, sem se afobar e chutar de qualquer distância. Também seu contra-ataque, extremamente eficiente, se traduz em um alto xGAvg. É de destaque também, apesar da campanha ruim que vem fazendo, o Expected Goal médio do Vitória. Como dissemos anteriormente, vamos abordar em outra postagem o xGAvg dos jogadores, mas cabe destacar aqui o xGAvg de alguns jogadores do time baiano, que contribuem para que o xGAvg médio do time seja alto, embora estejam com o Diff negativo.

Equipes Jogador Shots xGAcum golsAcum Diff xGAvg
Vitoria André Lima 13 4,658341455 2 -2,658341455 0,358333958
Vitoria Kieza 11 2,516090945 2 -0,516090945 0,22873554
Vitoria Neilton 23 3,763606587 2 -1,763606587 0,163635069

Tabela 3. Expected Goal médio de jogadores do Vitória.

André Lima e Kieza são os jogadores que têm os maiores xGAvg do campeonato, e o de Neilton também é alto. Embora o Vitória tenha criado oportunidades com maiores chances de serem convertidas em gol, outro número tem ido contra os baianos: o Diff. André Lima tem o maior xGAvg, mas o pior Diff de todos jogadores. Era esperado de um jogador médio que marcasse aproximadamente 5 gols com as oportunidades que o André Lima teve, enquanto ele marcou apenas 2.  E quando olhamos o Diff do time do Vitória, ele está 5,55 negativo. Ou seja, se o rendimento do time, no quesito chutes a gols, fosse mediano, era esperado 5 gols pró a mais! Uma das leituras é que o time cria boas oportunidades de gol, mas que na hora de finalizar, seus atacantes estão tendo uma resposta muito inferior ao esperado.

A tabela 1 nos dá informações importantes sobre a criação de gols das equipes. Nosso foco aqui não foi discutir como as equipes constroem situações de arremate, mas sim, analisar de maneira fria as chances que as equipes criaram até o momento, na média. A análise do xGAvg nos dá uma medida quantitativa das chances médias de gol de cada equipe. É uma maneira de mensurar o poder de ataque de cada equipe. No próximo post vamos explorar o poder defensivo das equipes. Falaremos do Expected Goal Conceded, ou seja, o xG atribuído aos chutes ao gol que as equipes concedem aos adversários.

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