Análisis estadístico del rendimiento de un equipo de fútbol

El análisis del rendimiento de un equipo de fútbol requiere, antes que nada, una buena interpretación del pasado para entender el presente. Usando herramientas estadísticas básicas y visualizaciones efectivas, podemos extraer valiosas pistas que expliquen por qué un equipo triunfa o tiene dificultades. Concretamente, empleando bibliotecas como pandas, Matplotlib y seaborn, analizamos datos reales del equipo Cebollitas en diferentes condiciones de juego para obtener una visión clara sobre su desempeño.

¿Cómo obtener rápidamente información fundamental sobre los partidos?

Una de las maneras más eficaces para comenzar a entender los datos de partidos es mediante funciones básicas en Python. Para ello:

• Conviene siempre comenzar con la función .head(), que por defecto muestra cinco registros, pero permite ver más ajustando el parámetro.
• El método .describe() ofrece un resumen instantáneo, mostrando datos como promedio, mínimo, máximo y percentiles, facilitando el análisis fundamental del rendimiento del equipo.

Usando estas herramientas se obtiene información clara sobre promedio y máximos en situaciones esenciales, como los goles y los tiros al arco.

¿Es Cebollitas mejor jugando como local o visitante?

Conociendo el promedio de goles en cada condición podemos identificar fortalezas claras:

• De local, Cebollitas promedia 2.2 goles.
• Cuando juega de visitante aumenta notablemente a 2.6 goles, lo que indica un desempeño superior fuera de casa.

Este hallazgo, obtenido al usar promedios simples, puede mostrar aspectos claves para planteamientos tácticos.

¿Cómo interpretar la distribución de goles y detectar resultados extremos?

Distribuciones visuales mediante histogramas permiten descubrir:

• Frecuencias altas para resultados de dos, tres o cuatro goles jugando en casa.
• Muchos partidos sin goles y varios de alta anotación (hasta cinco goles) jugando como visitante.

Además, al utilizar gráficas de caja o boxplots, podemos detectar claramente resultados extremos (goleadas y derrotas notables), indicando un rendimiento frecuente entre un gol y cuatro goles, pero ocasionales resultados atípicos que merecen especial atención.

¿Existe relación entre la posesión del balón y los goles marcados?

Una gráfica scatterplot de posesión contra goles refleja:

• Resultados variados al tener aproximadamente 45% de posesión, sin mostrar una correlación claramente positiva.
• El dominio del balón parece no estar directamente relacionado con mayor anotación, mostrando la complejidad de esta relación y la necesidad de continuar explorando otras variables explicativas.

¿Qué variables presentan mayor correlación con el rendimiento?

A través de un mapa de calor o heatmap de correlaciones identificamos:

• Una correlación leve (0.17) entre goles marcados como local y posesión del balón.
• Ausencia de correlaciones fuertes (cercanas a 0.50 o mayores), indicando que ninguna de las variables tiene un poder explicativo evidente y se deberían profundizar otras estadísticas.

La correlación entre variables ofrece pistas iniciales, aunque limitadas, y abre la puerta para el desarrollo posterior de modelos predictivos más sofisticados.

La interpretación adecuada de estadísticas descriptivas y su representación visual permiten comprender cómo juegan los equipos y abren el camino para desarrollar modelos capaces de predecir resultados futuros de partidos deportivos.