Sul potere predittivo degli Expected Goal nell’analisi di dati calcistici: una conferma statistica dai casi di UEFA EURO 2024 e SERIE A 2023/2024

L'obiettivo principale di questa tesi è indagare il potere predittivo degli Expected Goals (xG) nell'ambito delle analisi calcistiche, con particolare riferimento a due competizioni: UEFA EURO 2024 e il campionato di Serie A 2023/2024. Lo studio si concentra sul ruolo predittivo degli xG nel lungo periodo e su larga scala, esaminando come questo indicatore possa essere utilizzato per prevedere i risultati finali delle squadre. Attraverso l'analisi delle distribuzioni di goal reali e punti ottenuti rispetto ai valori di xG, la ricerca intende verificare se gli xG siano in grado di anticipare cambiamenti nei risultati futuri, a prescindere dalle variabili specifiche di ogni singola partita. L'analisi condotta su UEFA EURO 2024 non ha evidenziato differenze statisticamente significative tra le distribuzioni di goal e punti reali rispetto a quelle basate sugli xG. Questo potrebbe riflettere la complessità di un torneo con più fasi, dove i risultati possono variare in modo imprevedibile. Tuttavia, le discrepanze osservate a livello di singole squadre non inficiano il valore globale degli xG, che si dimostrano affidabili quando applicati su ampia scala. Per quanto riguarda la Serie A 2023/2024, i risultati mostrano una maggiore coerenza tra le classifiche reali e quelle basate sugli xG, rafforzando l'idea che questo indicatore possa avere un valore predittivo più forte in tornei di lunga durata e con una maggiore quantità di dati. In conclusione, gli Expected Goals rappresentano uno strumento utile per prevedere i risultati delle squadre nel lungo periodo, nonostante le discrepanze occasionali su singole partite. Studi futuri potrebbero concentrarsi su come ottimizzare l'uso di questo indicatore, in particolare confrontando campionati con diverse strutture per determinare in quali contesti gli xG mostrino il massimo potenziale predittivo​