La inclinación del momento y la calidad de un equipo

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 mostrar cómo cambia el momento en el transcurso del partido. En la figura de arriba vemos la serie de tiempo del momento para el partido entre América y San Luis. En el rectángulo de color azul vemos el final del primer tiempo. En esos minutos, San Luis tenía la posesión y ellos eran los que estaban más cercanos a meter gol. Al inicio del segundo tiempo fue el América quien dominó, durante cerca de 20 minutos (rectángulo verde). La inclinación del momento es un resumen de la gráfica del momento.

La inclinación del momento

La inclinación del momento describe el porcentaje de todo el momento generado que pertenece a un equipo. Es decir, si sumamos todo el momento generado en un partido, la inclinación del momento es la proporción del momento de cada equipo. Por ejemplo, el último partido de la Serie A 2023-24 fue entre Atalanta vs Fiorentina. La inclinación del momento fue 65.5% para el Atalanta y 34.5% para la Fiorentina. Para cada equipo tenemos 38 valores de inclinación del momento, un por cada partido que jugaron. Por ejemplo, para Atalanta 22.4% y 94.7% son sus inclinaciones menores y mayores durante el torneo.

Con esos 38 valores podemos calcular un promedio. La Fiore tiene un promedio para la inclinación de 64.3. Para obtener una distribución para la inclinación promedio hicimos un remuestreo bootstrapping. Es decir, hicimos un remuestreo con remplazo y calculamos el promedio. Eso lo repetimos 2000 veces y graficamos la distribución de esos promedios. Esas distribuciones son las que vemos en la figura de abajo.   

En el eje y tenemos a los equipo ordenados según su posición en la tabla general. Hasta arriba tenemos al campeón (🎉🎉🎉) Inter, seguido del subcampeón Milán. Hasta abajo tenemos al Salernitana (🐴). En el eje x tenemos el valor del promedio de la inclinación del momento. Como es de esperarse, quien generó más peligro quedó en mejor posición en la tabla general. El campeón tuvo mayor inclinación que el último lugar. Los punteros en la tabla general tienen una distribución más a la derecha.

La hipótesis de la calidad y la baja variabilidad

Tenemos la hipótesis que los equipo de mayor calidad tendrán distribuciones más estables. También creemos que los equipos de calidad producen una cota inferior de peligro más alta que los equipo de menor calidad. Así, esperamos ver que los equipo con mayor cota inferior sean los mismos que tiene una dispersión menor. A este límite inferior alto lo que llamamos la calidad aceptada.

En la figura de arriba la calidad la representamos en el eje y. Definimos a la calidad aceptada como el cuantil del 5% de la distribución para el promedio de la inclinación del momento. En el eje x tenemos la estabilidad en el desempeño de un equipo. La estabilidad está representada por la dispersión de la distribución: el rango intercuartil. La linea azul representa la relación entre estas dos variables: a menor dispersión le corresponde una calidad mayor. Napoli y Milan son los equipos con menor dispersión y mayor calidad (ángulo superior a la izquierda).

El Napoli es un caso especial. Aunque tuvo el límite inferior de peligro generado más alto de la Serie A su posición en la tabla fue muy baja. Según la xTabla, el Napoli debió disputar el primer lugar con el Inter. Con el Milan tenemos el caso contrario. La calidad en el momento es alta, su posición en la tabla es alta, pero su posición en la xTabla es baja, el séptimo lugar. Habrá que hacer una revisión más detallada para saber  cuánto afectó la salida del Chucky Lozano del Napoli 🕵🏿‍♀️. Por el momento nos despedimos deseándoles una calurosa Eurocopa y una próspera Copa América.