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Mas, igualmente, é necessário fazer uma métrica da qualidade dessa finalização para saber se ela tem mais ou menos chances de resultar em gol. É preciso deixar claro que os xG não necessariamente refletem o número de gols exato que cada equipe ou atleta irá marcar. Mas é, sim, uma estatística importante para avaliar o desempenho em termos de qualidade de chances criadas no longo prazo. Igualmente, é possível identificar se um time é mais eficiente ou menos eficiente em relação à quantidade e qualidade de chances criadas. Os Gols Esperados servem para calcular a qualidade de uma finalização, correto? Mas com base em que essa estatística se transforma em um determinado número? Em qual local do campo foi realizado o chute (distância e ângulo para o gol)? O passe foi bom e deixou o jogador em condições favoráveis para marcar o gol? A finalização foi feita com o pé ou com a cabeça? O jogador estava olhando para o gol ao finalizar? Como foi a construção da jogada até o chute? O jogador estava livre em frente ao gol ou estava marcado no lance? Entre outros fatores… Quanto mais próximo a 1 for o valor, maior a chance de aquela finalização ‘morrer’ no fundo das redes. E, quanto mais próximo de 0, menor a probabilidade. Assim, avaliando exemplos de equipes e jogadores, é possível ver quais têm mais chances de marcar. Por isso, o xG é um dos modelos mais interessantes para aferir as probabilidades de gols dentro de uma partida. Os Gols Esperados (Expected Goals) podem ser de muita utilidade em uma análise pré-jogo, por exemplo. Afinal, com base nesta estatística, os apostadores podem ter informações relevantes para os jogos. 1000.00.International Federation of the Phonographic Industry .
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