Como se puede ver, Columbus disparó con menos frecuencia cuando iba en cabeza. Esta es una tendencia bastante típica.
Usando la regresión logística, podemos evaluar el efecto de los disparos y la calidad de los mismos en las posibilidades de un equipo líder de recibir el siguiente gol. El modelo que he construido, al igual que el de Garry, descompone un partido en una secuencia de estados de juego. El partido comienza en 0-0, y cada vez que se marca un gol, comienza un nuevo segmento de estado de juego. Mi modelo toma como entradas el número de disparos que realiza el equipo líder y la calidad media de esos disparos (utilizando el modelo de goles esperados del sitio) durante un segmento. A continuación, calcula la probabilidad de que ese equipo encaje el siguiente gol.
En general, los equipos que disparan más tienen menos probabilidades de encajar el siguiente gol en un partido. Los equipos que realizan mejores disparos también tienen menos probabilidades de encajar el siguiente gol. Si incluimos sólo las situaciones en las que un equipo va ganando por un gol, se mantienen los mismos resultados. Sin embargo, si sólo nos fijamos en los periodos de tiempo hacia el final de los partidos y en los que los equipos van ganando por un gol -situaciones en las que aparcar el autobús sería apropiado- las cosas cambian.
Para examinar el problema de esta manera, he construido modelos separados utilizando datos filtrados por el momento en que comienza cada segmento. He filtrado los datos de esta manera ya que espero responder a la pregunta de cuándo un equipo debe empezar a entrar en un caparazón defensivo. Utilizar la hora de inicio del segmento, creo, es una buena aproximación, aunque no perfecta, para esto. Por ejemplo, entonces, para ver si aparcar el autobús es una buena táctica para subir un gol después de 70 minutos, el modelo se construye utilizando datos de segmentos de juego que comienzan en o después de la marca de 70 minutos. Obsérvese que, como punto de interés, también he incluido en el modelo si el equipo que va en cabeza es local o visitante.
El gráfico siguiente muestra la marca de minutos por la que he filtrado, y si cada una de las tres variables del equipo que va en cabeza -disparos, calidad de los disparos y lugar de juego (local o visitante)- tiene un efecto estadísticamente significativo sobre el hecho de que ese equipo reciba un gol.