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Chris Anderson y David Sally presentan cinco maneras de mejorar el desempeño de los equipos debido al mal rendimiento de los jugadores. En su libro "The number game" (2013) describen estas cinco opciones: Escondiendo al jugador 🤣 Modificando la táctica para apoyar al jugador  Sustituyendo al jugador Intentar mejor el rendimiento (con mayor esfuerzo o nuevas habilidades) Vender al jugador   La primera opción es la de más pobres resultados. Así que mejor hablaremos de las sustituciones dentro de un partido de fútbol. En particular de la regla 58-73-78 para hacer cambios de los jugadores. Ojalá en otra nota hablemos de cómo mejorar el rendimiento de los jugadores y el efecto Köhler. 🤞🏿 La táctica 58-73-78 se refiere a los tiempos en los que las sustituciones de jugadores de fútbol han mostrado ser más efectivas. Bret R. Myers (2012) mostró que es mejor hacer la primer sustitución entre los minutos 45-58, la segunda antes del minutos 73 y la tercera antes del minutos 78. En su

  ¿Existe una fórmula secreta detrás del éxito en el fútbol profesional? Rasmus Ankersen, en su libro "The Gold Mine Effect", sugiere sí. Rasmus plantea que factores externos, más allá del talento innato y el entrenamiento, podrían influir significativamente en el desempeño de los atletas. Una de las observaciones más intrigantes de Ankersen es la distribución desproporcionada de fechas de nacimiento entre los jugadores de élite. Al analizar los datos de la Copa Mundial de la FIFA de 2010, Ankersen encontró una concentración inusual de jugadores nacidos en los primeros meses del año. En la tabla de abajo vemos las proporciones encontradas por Rasmus. El objetivo de esta nota es explorar el efecto de la edad relativa. Queremos saber si este patrón se repite en otros torneos internacionales de fútbol. Revisaremos los datos de la Copa América y la Eurocopa del año 2024. Al comparar las fechas de nacimiento de los jugadores en estas competiciones, buscaremos identificar si existe

En este artículo, hablaremos de la relación entre algunas métricas y los puntos logrados en un temporada. Presentaremos el desempeño obtenidos por los equipos de la Serie A. Veremos los números del campeón Inter en algunas métricas. Para ello, presentaremos algunas figuras de los equipos de la Serie A, su puntos obtenidos y la relación con esas métricas. Como ya hemos platicado en  Inclinando la Balanza ,  El gegenpressing reinventado ,  Índices de presión  y  La inclinación del momento y la calidad de un equipo  existen diferentes métricas para describir la presión en un partido de fútbol. Ahora, investigamos cuál es la relación que existe entre los puntos generados en una temporada y diferentes métricas de presión y táctica. Una nueva métrica que no hemos platica aun es la presión alta.  La presión alta implica que los jugadores de un equipo presionen agresivamente a sus oponentes en el campo rival. La finalidad de esta táctica es recuperar el balón rápidamente y dificultar la salida

Hoy hablaremos de una métrica nueva, la inclinación del momento. Así que presentaremos el momento, definiremos la inclinación del momento y jugaremos un poco con la inclinación. Mostraremos las distribuciones para la inclinación promedio del momento. Después, veremos si la inclinación del momento es un buen predictor para la posición final en la tabla. Por último, plantearemos una hipótesis sobre un indicador de calidad en los equipo.   Como vimos en América vs San Luis , el momento mide el peligro. Con peligro nos referimos a la probabilidad de que metamos gol en los siguientes 10 segundo. El cálculo del momento considera la posición y la posesión del balón. Si movemos el balón del área rival a la nuestra, disminuye el momento. Los tiros no son tomados en cuenta para el cálculo del momento. Como podemos ver, el momento sirve para dar de contexto a cada minuto de un partido, nos dice cómo está el partido. Tenemos un momento para cada minuto de un partido. Es por eso que podemos mostr

Aquí vamos a revisar los cuartos de final de la CONCACAF Champions Cup. En los cuatro partidos hubo un equipo mexicano. Tigres fue el único equipo mexicano que tuvo menos xG que su rival. Esto fue así, a pesar de que Columbus solo hizo un tiro en el segundo tiempo. Tigres hizo 8 tiros en el segundo tiempo. Lo de Pachuca es muy sobresaliente. En total hizo 27 tiros (13 en el primer tiempo y 14 en el segundo). Herediano, su rival, solo hizo casi un cuarto, 7 tiros. Parece que Monterrey aprovechó muy bien la expulsión que sufrió el Inter Miami. Después de la expulsión, Monterrey hizo 7 tiros en los 25 minutos en los que tuvo ventaja numérica. América aprovechó el dominio que tuvo en el primer tiempo, básicamente fue el único en la cancha. En el segundo tiempo, el dominio fue más parejo, pero los tiros del América fueron de mayor calidad ( xG ). Ya veremos cómo son los partidos de regreso y si tenemos semifinales mexicanas.

En la primer gráfica, la gráficas de barra, podemos ver algunas métricas tradicionales del partido. Ahí vemos que aunque los tiros de San Luis fueron más que los hecho por el América, las oportunidades claras fueron ( Big chances ) las mismas para los dos equipos. También vemos que los tiros que fueron a portería fueron cinco por equipo. En la segunda gráfica de arriba podemos ver 9 etapas del partido. Las de color amarilla representan periodos de dominio del América sobre el San Luis. En los periodos de color rojo el San Luis fue más peligroso que el América. Aunque el América "dominó" más el partido, fue San Luis quien hizo más tiros, es por eso que su  xG  es mayor. En la tercer gráfica tenemos el xG acumulado para cada equipo a lo largo de los 90 minutos de partido. Otra vez, en color rojo tenemos el xG del San Luis y en amarillo el del América. Vemos que en los minutos 40 y 72 es cuando el San Luis tiene subidas grandes en su xG . Para el América los minutos 55 y 90 so

  El pasado 22 de febrero falleció Helmut Gross. Helmut es uno de los nombres que resuena en el libro "Mensch: Beyond the Cones" de Jonathan Harding . La siguiente nota es reconocimiento al trabajo de Helmut Gross desde nuestra humilde trinchera. Aunque Helmut es recordado por su trabajo en el fútbol juvenil, también tuvo mucha influencia en el fútbol profesional. Él y su amigo Ralf Rangnick desarrollaron la filosofía de juego "ball-oriented spatial coverage". Esta filosofía combina la cobertura por zonas con una intensa presión. En esta nota, en NIES exploraremos la filosofía de juego de Gross y especularemos cómo impactaría en los datos recopilados durante los partidos. Helmut Gross centró su filosofía de "cobertura del espacio orientada al balón" en la organización defensiva, la disciplina táctica y la presión intensa sobre el portador del balón. En este enfoque, los jugadores están orientados hacia el balón en todo momento, cerrando espacios y restrin

 

En la nota de hoy hablaremos de la cacería de valor en las apuestas en el fútbol. Esta nota está inspirada en el libro de Enrique Dóal Pérez Frías "Métodos Predictivos para Fútbol y Mercados de Apuestas". Hablaremos de la relación entre cuotas (o momios) y las probabilidades de una puesta. Calcularemos el valor para algunas apuestas reales. Estos resultados nos permitirán profundizar un poco en la búsqueda de valor en las apuestas y finalmente daremos unas sugerencias generales. Cuotas y probabilidades  Las cuotas en las apuestas deportivas representan la ganancia potencial que se puede obtener de una apuesta. A partir de las cuotas podemos calcular la probabilidad de que un evento ocurra según la casa de apuesta. Cuanto más baja sea la cuota, más probable es que el resultado ocurra, pero la ganancia será menor. Por el contrario, cuanto más alta sea la cuota, menos probable es que el resultado ocurra, pero la ganancia potencial será mayor. Para encontrar valor en las apuestas

 Hoy presentamos a nuestro tipster . Primero veremos las columnas de la tabla principal. Después una sugerencia de uso: apostar en aquellos juegos con valor. Estamos muy agradecido con nuestro lector "el Toñito" por sugerirnos esta nota. Un fuerte abrazo hasta Ensenada 🤗. Los datos del tipster En la figura de abajo podemos ver un ejemplo de las predicciones hechas por el modelo de nies.futbol . En las columnas 1 y 2 tenemos el nombre de los equipos. En la columna 1 tenemos a los equipos locales y en la columna dos tenemos a los equipos visitantes. En las columnas 3 tenemos las probabilidades de que gane el local, el empate o la visita.  El primer partido dice que Rennes tiene un 0.6268 probabilidad de ganar y Lyon solo 0.1312. Los siguientes tres partidos los equipos locales tienen la mayor probabilidad de ganar 0.5913 (Zwolle), 0.8374 (Nice) y 0.7975 (Hoffenhein).   El resto de las columnas son solo de referencia para poder apostar. Nos dicen la jornada (4) y la liga (6) a

La presión es una piedra angular en el fútbol moderno, una estrategia fundamental que define el juego de muchos equipos. Sin embargo, medir con precisión la efectividad de esta táctica con datos de eventos es un desafío constante. En la nota Índices de presión: PPDA y Build-Up Disruption  hablamos un poco de este tema. Aunque el " Passes Per Defensive Action " ( PPDA ) ha sido una métrica valiosa, surge la necesidad de complementarla con medidas indirectas que capturen cómo los equipos evitan que sus oponentes construyan acciones peligrosas. En este sentido, en aquella nota introducimos el índice " Buildup Disruption Percentage " ( BDP ). El BDP está diseñado para cuantificar el efecto destructivo de la presión sobre la tasa de éxito en los pases del oponente. Hoy lo que proponemos es un índice para un tipo de presión particular: el  Gegenpressing . Burgos en su libro "Heavy Metal: el intenso fútbol que convirtió a Jürgen Klopp en el mejor entrenador del mundo