��🔍Un resumen de la precisión de las predicciones del modelo estadístico que armé para la Copa América, especialmente para los partidos de Argentina. En 5 de los 6 partidos, el resultado estuvo entre las 2 predicciones más probables. 💪⚽️
#CopaAmérica #DataScience
Las predicciones para la final de la Copa América, hechas con un modelo estadístico y simulando 20.000 veces el partido. Un poco arriba Argentina sobre Colombia, y se ven menos goles que el promedio de los otros partidos.
5/5 En el grupo D, los clasificados también coinciden con los que más xPoints tienen. Costa Rica llama la atención porque consiguió 4 puntos cuando sus puntos esperados son solo 0,9.
1/5 ¿Quién mereció clasificar a los cuartos de final de la Copa América? Usamos la métrica xPoints (puntos esperados), que se calcula simulando los partidos con los mismos tiros y su probabilidad de gol (xG). Así vemos cuántos puntos debería haber obtenido cada equipo.
4/5 En el grupo C, Estados Unidos tuvo más puntos esperados que Panamá. Esto es interesante porque, aun jugando con un hombre menos contra Panamá, USA consiguió más xG en ese partido.
Teniendo en cuenta los cambios en las formaciones, y después de simular 10.000 veces el partido de Argentina - Perú, aquí están los resultados que más se repitieron.
9/9 En resumen, los xG nos permiten evaluar qué tan justos fueron los resultados y entender mejor el rendimiento de los equipos. En este caso, Brasil mereció ganar según las oportunidades que creó. 📈💡
1/9 Ayer Brasil jugó contra Costa Rica, dominando el partido en gran parte y creando muchas oportunidades. Sin embargo, el partido terminó en un empate 0-0. ¿Qué tan probable es este resultado dado el contexto del partido? 🤔⚽️
8/9 Sumando los resultados de la matriz anterior, podemos calcular las probabilidades de victoria de cada equipo. Aunque el resultado fue un empate 0-0, los xG nos muestran que Brasil fue claramente superior.⚽️🏆