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Calculadora de Distribución de Poisson

Más de 2.5
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Menos de 2.5
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Promedio esperado
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Cómo usar esta calculadora

La calculadora de distribución de Poisson te ayuda a estimar la probabilidad de resultados específicos en eventos deportivos. Ingresa el promedio esperado y una línea de arriba/abajo para ver las cuotas de las apuestas totales.

Paso 1
Encuentra el promedio esperado

Usa datos históricos o totales implícitos de casas sharp para determinar el promedio esperado (λ).

Paso 2
Ingresa tus valores

Ingresa el promedio esperado y la línea superior/inferior de tu casa de apuestas.

Paso 3
Lee las cuotas

Ve las cuotas exactas, superiores y inferiores de tu línea.

Paso 4
Analiza la distribución

Revisa el gráfico de barras para ver la probabilidad de cada resultado exacto (0-10).

¿Qué es la distribución de Poisson?

El distribución de Poisson es un modelo de probabilidad desarrollado por el matemático francés Siméon Denis Poisson en 1837. Predice la probabilidad de que ocurra un número determinado de eventos en un intervalo fijo, dada una tasa promedio conocida.

En las apuestas deportivas, es uno de los modelos más utilizados para predecir el total de goles en fútbol y hockey, así como los puntos, asistencias, rebotes y strikeouts de los jugadores. Al conocer el promedio esperado, puedes calcular la probabilidad de cualquier resultado exacto o por encima o por debajo del total.as well as player props like points, assists, rebounds, and strikeouts. By knowing the expected average, you can calculate the probability of any exact outcome or over/under total.

La fórmula
P(X = k) = (λ^k × e^−λ) / k!
P(X = k) = probabilidad de exactamente k eventos
λ = promedio esperado (lambda)
e = número de Euler (~2,71828)
k! = factorial de k

Mejores deportes para modelado Poisson

Fútbol

Goles independientes y de baja puntuación: ajuste ideal

🏒
Hockey

Eventos de goles discretos a un ritmo constante

Béisbol

Los totales de carreras se ajustan bien al modelo de Poisson

🎯
Estadísticas de jugador

Puntos, asistencias, rebotes, strikeouts, tiros

Cálculo de Poisson paso a paso

Escenario

Un partido de fútbol tiene un total esperado de 2,5 goles (λ = 2,5). La casa de apuestas ofrece más de 2,5 en -110 ¿Es una buena apuesta?

Paso 1: Sumar las Probabilidades del Under
P(0) = 8,21%
P(1) = 20,52%
P(2) = 25,65%
Menos de 2,5 = 54,38%
Paso 2: Calcular la probabilidad del Over
Over 2.5 = 1 - 54,38%
Over 2.5 = 45,62%
Paso 3: comparar con el mercado
-110 implica 52.38%
Nuestro modelo: 45,62%
Sin ventaja - salta esta apuesta

Errores comunes a evitar

Uso de Poisson para deportes de alta puntuación

Los puntajes de baloncesto y fútbol americano son demasiado altos y continuos para Poisson. El modelo funciona mejor para eventos discretos y de baja frecuencia, como goles en fútbol o hockey.

Ignorar la correlación entre equipos

Standard Poisson asume la independencia entre equipos. En realidad, un equipo que va detrás puede presionar más, afectando las tasas de puntuación de ambos equipos. Considera Poisson bivariado para mayor precisión.

Usar promedios obsoletos

La forma del equipo cambia a lo largo de una temporada. El uso de promedios de toda la temporada puede enmascarar tendencias recientes. Pondera más peso en los partidos recientes o usa promedios móviles de los últimos 6 a 10 juegos.

Tratar las cuotas de Poisson como certezas

Poisson es un modelo básico, no una bola de cristal. Compara siempre tus cuotas calculadas con las cuotas del mercado y apuesta sólo cuando encuentres un valor de verdad.

Preguntas frecuentes

¿Qué es lambda (λ) en la fórmula de Poisson?

Lambda (λ) es el número promedio esperado de eventos en un intervalo determinado. En el fútbol, este es el número esperado de goles en un partido. Es el único parámetro que define toda la distribución de Poisson: tanto la media como la varianza son iguales a λ.

¿Cómo calculo los goles esperados de Poisson?

Para cada equipo, calcula el promedio de goles marcados por partido y el promedio de goles concedidos por partido de tu oponente. Combínalos con los promedios de la liga para obtener una calificación de fuerza de ataque y fuerza de defensa. Multiplícalos por el promedio de la liga para obtener los goles esperados de cada equipo.

¿Puedo utilizar Poisson para realizar predicciones de puntuación correctas?

Sí. Calcula la distribución de Poisson para cada equipo por separado utilizando sus goles esperados. Luego multiplica las probabilidades entre sí. Por ejemplo, P(2-1) = P(Local anota 2) × P(Visitante anota 1). Esto supone independencia de puntuación entre equipos.

¿Por qué Poisson subestima los empates 0-0?

El modelo estándar de Poisson supone independencia. En realidad, algunos partidos tienen un resultado de "baja puntuación" Dinámica en la que ambos equipos juegan a la defensiva, lo que hace que el 0-0 sea más probable de lo que predice el modelo. Los modelos bivariados de Poisson pueden explicar esta correlación.

¿Qué es el Poisson bivariado?

Bivariado Poisson amplía el modelo estándar agregando un parámetro de correlación entre la puntuación de los dos equipos. Esto produce predicciones más precisas para resultados como 0-0 y 1-1, donde los supuestos de independencia a nivel de equipo se desmoronan.

¿Es Poisson mejor que utilizar las cuotas del mercado?

Las cuotas de mercado de casas sharp son generalmente muy eficientes. Poisson se utiliza mejor como suplemento: crea tu propio modelo, compáralo con las cuotas del mercado y apuesta cuando tu modelo no esté de acuerdo con el mercado por un margen significativo.

¿Puedo usar Poisson para estadísticas de jugadores?

Sí. Las estadísticas de los jugadores son uno de los mejores casos de uso de Poisson. Cualquier estadística de conteo discreta como puntos, asistencias, rebotes, strikeouts o tiros a portería se puede modelar con Poisson. Usa el promedio de la temporada del jugador o el promedio móvil reciente como tu valor de λ y comparar las cuotas de Poisson con la línea de la casa de apuestas.

¿Cómo contabilizo la ventaja de jugar en casa?

Separa tus datos históricos en registros de local y de visitante. Usa clasificaciones de ataque/defensa local para el equipo local y clasificaciones de visitante para el equipo visitante. Normalmente, los equipos locales anotan entre 0,3 y 0,4 goles más por partido que los equipos visitantes.

💡

Consejo profesional: usa los totales de una casa sharp como λ

¿No tienes tiempo para construir tu propio modelo de goles esperados? Usa el total implícito de una casa sharp como Pinnacle como tu valor λ. Sus líneas son muy eficientes y te brindan una base sólida. Luego compara las cuotas de Poisson con las cuotas de casas recreativas para encontrar el valor.

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