Jesús Lagos
@Vdot_Spain
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Fútbol y Datos. El orden si altera el producto.
En el verde
Joined August 2015
Nivel y granularidad de datos necesaria para llegar a una calidad mínima en función el área de trabajo y que justifican su inversión desde mi experiencia trabajando en cada una de ellas en el mundo del Fútbol Profesional ⚽️:. 🏋️ Cuerpo Técnico:.Tracking Propio y Rival, tracking
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Me encantan estos fichajes, que podrán salir mejor o peor, pero no entenderé porque no se mira más a otros mercados. El mercado danés o sueco han funcionado muy bien en Inglaterra, ¿por qué no adelantarse antes de que sus precios se disparen?.
🚨🔵🔴EXCL: Roony Bardghji will land in Barcelona today as he’s set to sign as new Barça player. Deal over €2m agreed weeks ago with FC Copenhagen and medical also completed.
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Un lateral que ya en el Groningen nos saltó en todas las alarmas, fuerte, recorrido, repetición, un jugador muy Leeds en aquel momento. Años después aterriza, en otro contexto, pero con muchas ganas de ver si estábamos en lo cierto. De hecho fue de nuestros primeros informes en.
📌 Gabriel Gudmundsson al Leeds. - Uno de los mejores laterales zurdos de la Ligue 1. Tenía varios pretendientes. Cubrirá la marcha de Firpo y con él y Byram, tienen cubierto el puesto.
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La obra de Luis Enrique en el PSG está muy por encima de cualquier equipo en la era moderna del fútbol. ¿Estás de acuerdo?.
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Otro jugador que por 4M podría haber recalado en España. A tacharlo de la lista.
LA VENTA DE LORENZO SCIPIONI. 👉 El Club Atlético Tigre anuncia a sus socios e hinchas la transferencia de Lorenzo Scipioni, jugador surgido de nuestras divisiones inferiores, al Olympiacos de Grecia. Lolo pasa al equipo griego a cambio de 4.3 millones de dólares. Además, la
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Pues antes decíamos lo de Suzuki y al día siguiente salto a Europa. Esos son los mercados que hay q atreverse.
@gusfop Junto Junnosuke Suzuki de los centrales japoneses con más proyección aunque a este último le puede pesar su 1.8 mientras Katai su 1.92 le da más poderío aéreo. Luego está el riesgo, en la Premier 5M es un precio normal para fichar jugadores para el U20, mientras en España es un.
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Si sale André Almeida habrán hecho un 4 de 5 de jugadores más valiosos movidos en 2025. Que no veo ni rumores, pero visto lo visto. .
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Altamente recomendable por cientos de motivos.
Tendría que ser obligatorio al menos un año de trabajo cara al público, habría más empatía hacia los trabajadores y menos clientes insoportables.
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Muchas veces se dice que ahora es imposible que equipos con menos poder economico puedan fichar a esos jugadores pero recordemos:.- Cañete: sale rebotado del Madrid con Capello q apuesta por Illgner. Por cierto @santicanizares era yo el q te saludo el domingo en Honrubia. -.
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¿Llegas a casa tras empezar la temporada? Igual te interesa esto sobre los xG. Consumir con moderación.
Los expected goals (xG) y el rendimiento de un futbolista. No es oro todo lo que reluce. Es la segunda vez que me invitan a las conferencias de Football Analytics y siempre intento darle una vuelta al tema desde una visión crítica a las métricas que nos inundan. La primera vez
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RT @CheNFurecido: No sabía de esta historia….Pero me he quedado flipando. ¿Quién tiene razón aquí?
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Nombre random del dia: Silas Andersen 🇩🇰 medio defensivo del Häcken. 21 años, formado en el Inter con el que jugó Youth League y el Utrecht y unas piernas que lo rebañan todo, mide 1.90. Comparte agencia con Odegaard, Bergvall y Swedberg
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Así que cuando oigas aquello "este jugador ha metido 7 goles con 4xG, ha rendido por encima de lo esperado" no podemos asumir que sea cierto, hay factores como el propio azar que entran en liza y no podemos controlar, y además no es predictor de que lo vuelva a hacer en futuras.
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Finalmente comenté estás conclusiones:.▪️ Dif G - xG no es fiable sin ajustes: necesita alto volumen de tiros y excluir ciertos tipos de tiros (lejanos, rechaces, etc) si quieres reducir la varianza. ▪️ Ojo con el contexto, el Dif G-xG puede ser diferente en función de lo que.
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5⃣ Como construimos los modelos. Es muy común oir hablar de "Jugador Promedio". ¿Realmente los modelos contruyen la probabilidad de meter un gol del jugador promedio? Ya os podéis imaginar la respuesta, no. Las muestras, por muchos miles de tiros que tengan están muy poco.
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Pues es que ambos equipos 1/3 de sus remates, xG y goles son de cabeza y también los pases al área son via centro. Así que igual ¿tenemos en cuenta todos los tiros de ambos jugadores? ¿quitamos los tiros lejanos por ejemplo y dejamos a pie natural a uno/dos toques y de cabeza? Ah
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Pues imaginad que nos ofrecen estos jugadores con estos datos de rendimiento, diréis, joder ni me lo pienso, ficho a Joan Roca, 36G de 28xG, que más me da que sea el Mallorca o el Alavés. ¿no fichamos rendimientos? Pues ahí están los datos, ¿no?
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4⃣Pero es que además de los problemas estadísticos tenemos otros sesgos importantes, el contexto. Lo expliqué con un simil, ¿quién es mejor cocinero? Jordi o Joan Roca. Los que conocen el mundillo dirán ojo, uno es el mejor repostero y el otro el mejor cocinero, ¿y es que en el
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3⃣ Consistencia: Pero es que además no es consistente en el tiempo. Se ha analizado que por ejemplo solo un 60% de las veces un jugador es capaz de mantener en 4 de 5 temporadas una mejora del 10%. Si vamos a datos reales por ejemplo de 205 jugadores con más de 50 tiros por
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2⃣ La Varianza: Cogemos una muestra de tiros con sus xG y simulamos una serie de jugadores que de esa base tiran 25, 50, . , hasta 150 tiros y a cada xG le aplicamos un skill, es decir, 0 significa que su capacidad es meter los xG que tiene, 5 es que mejora un 5% los xG así
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¿y por qué? Bienvenidos al mundo de los datos. 1⃣El volumen de tiros. Lo expliqué con un ejemplo sencillo. Imaginad que tenemos dos personas juegan al cara y cruz con una moneda. La p(cara)=0.5, ¿no? Pero el segundo jugador se trae su propia moneda, está trucada, su
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