Si el algoritmo mandara en LaLiga: la tabla alternativa por xG que cambia todo
Una clasificación alternativa basada en expected goals y expected points revela que el Real Madrid sería campeón virtual, el Athletic Club alcanzaría Europa y el Sevilla descendería.
¿Qué son los expected goals y por qué cambian todo?
Cada vez que un jugador dispara a puerta, los modelos estadísticos calculan la probabilidad de que ese disparo termine en gol. Esa probabilidad se llama expected goal, o xG. Se construye analizando miles de tiros anteriores similares, considerando variables como la distancia a portería, el ángulo, el tipo de jugada que generó la ocasión o si hubo presión defensiva.
Un disparo desde el punto de penalti tiene un xG de alrededor de 0.76 — es decir, estadísticamente acaba en gol el 76% de las veces. Un remate de larga distancia puede tener un xG de apenas 0.03. Sumando todos los xG de un equipo durante la temporada, obtenemos una estimación de cuántos goles "merecía" marcar según la calidad de sus ocasiones.
xG · Expected Goals
Probabilidad de que una ocasión concreta acabe en gol, basada en el histórico de miles de disparos similares.
xPts · Expected Points
Puntos que un equipo habría sumado si cada partido hubiera terminado acorde a los xG generados y encajados.
A partir de los xG de cada partido se calculan los expected points o xPts: los puntos que un equipo habría obtenido si los resultados hubieran reflejado fielmente la calidad de juego de ambos equipos. Un equipo puede ganar dominando en xG, o puede ganar con un solo disparo afortunado. Los xPts capturan esa diferencia.
La tabla xPts no es una corrección de la clasificación real ni una queja. Es una radiografía del rendimiento sostenible: separa los equipos que ganan por la calidad de su juego de los que ganan por efectividad excepcional — o por suerte. Y esa diferencia, al final de una temporada, puede ser de varios puestos.
Modelo basado en datos de Opta / StatsBomb · temporada LaLiga EA Sports 2025-26 · actualizado al 25 de mayo de 2026
Los expected goals (xG) modelan la probabilidad estadística de que una ocasión termine en gol. Cuando se agregan en expected points (xPts), revelan qué equipos realmente merecen sus resultados.
Clasificación xPts · datos al 25 may 2026
| # | Club | xPts | Pts | Δ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Real Madrid CAMPEÓN xG | 76.9 | 86 | ↑5 |
| 2 | FC Barcelona | 75.9 | 94 | ↓1 |
| 3 | Atlético de Madrid | 67.2 | 72 | — |
| 4 | Villarreal CF | 62.1 | 60 | ↑1 |
| 5 | Real Sociedad | 58.4 | 55 | ↑2 |
| 6 | Athletic Club EUROPA | 55.8 | 49 | ↑4 |
| 7 | Real Betis | 52.3 | 51 | — |
| 13 | Girona FC | 43.6 | 38 | ↑4 |
| 18 | Oviedo DESCENSO | 29.1 | 28 | — |
| 19 | Sevilla FC DESCENSO | 27.4 | 35 | ↓7 |
| 20 | Mallorca DESCENSO | 26.8 | 27 | — |
La paradoja Barcelona: 18 puntos de más sobre lo esperado. El equipo campeón acumula la mayor brecha positiva de la liga. El Madrid xG rinde casi exactamente lo que su juego merece. ¿Puede el Barcelona repetir esa diferencia? El modelo dice que no.
Goles reales vs xG esperados
| Mbappé Real Madrid | xG 23.9 · 25 goles | |
| Lewandowski FC Barcelona | xG 14.1 · 14 goles | |
| Vinicius Jr. Real Madrid | xG 13.6 · 15 goles | |
| Bellingham Real Madrid | xG ~8.0 · 6 goles | |
| Fornals Real Betis | xG 3.9 · 9 goles | |
| Sow Sevilla FC | xG <2 · 5 goles |
Líder xG Lewandowski 14.1 14 goles reales |
Pichichi vs xG Mbappé +1.1 25g · 23.9 xG |
Sobre-rendidor Fornals +5.1 9g · 3.9 xG |
Sub-rendidor Bellingham −2.0 6g · ~8 xG |
