Calculadora de Poisson para fútbol
Con los goles esperados (xG) de cada equipo, calcula con la distribución de Poisson la probabilidad de victoria local, empate y victoria visitante, los marcadores más probables, más/menos 2.5 goles y ambos marcan, y compáralas con las cuotas.
Formato de cuotas
Se guarda para todas las calculadoras de apuestas
Media de goles esperada del equipo local
Media de goles esperada del equipo visitante
Opcional
Opcional
Opcional
Resultado más probable
Victoria local 46.42%
Victoria local
46.42%
Empate
25.77%
Victoria visitante
27.81%
| Marcador | Probabilidad |
|---|---|
| El más probable: 1–1 | 12.26% |
| #2: 1–0 | 11.14% |
| #3: 2–1 | 9.19% |
| #4: 2–0 | 8.36% |
| #5: 0–1 | 8.17% |
Más de 2.5 goles
48.15%
Menos de 2.5 goles
51.85%
Ambos marcan (sí)
51.83%
Ambos marcan (no)
48.17%
| L\V | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 7.4% | 8.2% | 4.5% | 1.6% | 0.5% | 0.1% |
| 1 | 11.1% | 12.3% | 6.7% | 2.5% | 0.7% | 0.1% |
| 2 | 8.4% | 9.2% | 5.1% | 1.9% | 0.5% | 0.1% |
| 3 | 4.2% | 4.6% | 2.5% | 0.9% | 0.3% | 0.1% |
| 4 | 1.6% | 1.7% | 0.9% | 0.3% | 0.1% | 0.0% |
| 5 | 0.5% | 0.5% | 0.3% | 0.1% | 0.0% | 0.0% |
Filas = goles del local, columnas = goles del visitante. Las casillas resaltadas son los marcadores más probables.
Última revisión: · Cómo comprobamos nuestras calculadoras
Cómo usar la calculadora de Poisson para fútbol
La distribución de Poisson es el modelo clásico para estimar resultados de fútbol. Parte de una idea sencilla: los goles son sucesos raros e independientes que llegan a un ritmo medio. Si sabes cuántos goles marcará de media cada equipo en un partido, Poisson te da la probabilidad de cada marcador, y de ahí las del 1X2, los goles y ambos marcan.
- Escribe los goles esperados del local y del visitante (xG). Puedes sacarlos de estadísticas de goles esperados o de las medias de goles a favor y en contra de cada equipo.
- Opcional: escribe las cuotas del mercado para el local, el empate y el visitante. La calculadora las compara con las del modelo.
Verás el resultado más probable, las probabilidades de victoria local, empate y visitante, los marcadores más probables, las de más y menos de 2.5 goles y de ambos marcan, la comparación con el mercado (cuota justa del modelo frente a la cuota de la casa) y la matriz de resultados exactos de 0–0 a 5–5.
La fórmula
- Poisson: P(k goles) = λk × e−λ ÷ k!, con λ los goles esperados.
- Marcador exacto local h – visitante a = Plocal(h) × Pvisitante(a), suponiendo goles independientes.
- 1X2: se suman las casillas de la matriz donde gana el local, empatan o gana el visitante.
- Más de 2.5 goles = 1 − P(total ≤ 2); ambos marcan = (1 − Plocal(0)) × (1 − Pvisitante(0)).
- Cuota justa del modelo = 1 ÷ probabilidad.
Límites del modelo. Poisson supone que los goles de un equipo no influyen en los del otro, y en el fútbol real los 0–0 y 1–1 son algo más frecuentes de lo que predice (el ajuste de Dixon y Coles corrige esos marcadores bajos). Tampoco sabe nada de lesiones, rotaciones o motivación. Es una buena base, no una verdad: cuanto mejores sean tus goles esperados, mejor será el resultado.
Ejemplos prácticos
Ejemplo 1 — un favorito de LaLiga en casa
El local genera 1.8 goles esperados y el visitante 1.0.
- Local 56.14 %, empate 23.06 %, visitante 20.79 %
- Marcadores más probables: 1–0 (10.95 %) y 1–1 (10.95 %)
- Más de 2.5 goles 53.04 %; ambos marcan 52.76 %
- Cuota justa del local según el modelo: 1.78. Si la casa paga 1.90, hay valor según tu modelo; si paga 1.65, no.
Ejemplo 2 — un partido igualado y cerrado
1.2 contra 1.1 goles esperados: local 38.31 %, empate 28.32 %, visitante 33.37 %. El 1–1 es el marcador más probable (13.23 %) y menos de 2.5 goles sale un 59.60 %. La cuota justa del empate es 3.53: a menudo las casas lo pagan por debajo en partidos así.
De dónde sacar los goles esperados
- xG por partido de webs de estadísticas: la media de las últimas 10–20 jornadas, en casa y fuera por separado.
- Método de fuerzas: goles a favor del local en casa ÷ media de la liga × goles en contra del visitante fuera ÷ media de la liga × media de goles locales de la liga.
- Desde las cuotas: busca los λ que reproducen las cuotas sin margen del mercado y ajusta a partir de ahí con tu información.
Para el mercado de goles con más detalle (líneas 1.5, 2.5 y 3.5) usa la calculadora over under. Para comprobar si la cuota de la casa tiene valor frente a tu probabilidad, la calculadora de valor esperado; y para quitarle el margen a las cuotas del 1X2, la calculadora de cuota justa.
Otros mercados que salen de la misma matriz
La matriz de resultados exactos contiene mucho más que el 1X2. Sumando sus casillas obtienes la probabilidad de casi cualquier mercado de goles:
- Doble oportunidad: 1X = local + empate; X2 = empate + visitante; 12 = local + visitante.
- Empate no válido: la probabilidad del local dividida entre (local + visitante), porque el empate devuelve la apuesta.
- Hándicap −1 del local: las casillas en las que el local gana por dos o más goles.
- Portería a cero: la fila o la columna del 0 del rival.
Un consejo práctico: antes de confiar en el modelo, compara sus probabilidades del 1X2 con las del mercado sin margen en unas cuantas jornadas. Si tu modelo se desvía siempre en la misma dirección (por ejemplo, infravalora a los locales), corrige los goles esperados antes de buscar valor.
Preguntas frecuentes
Un modelo estadístico que estima la probabilidad de que un equipo marque 0, 1, 2… goles a partir de su media esperada. Combinando los dos equipos se obtienen las probabilidades de cada marcador.
Con estadísticas de xG o con las medias de goles a favor y en contra de cada equipo, separadas en casa y fuera y comparadas con la media de la liga.
Es una buena base, pero subestima ligeramente los empates con pocos goles y no tiene en cuenta alineaciones ni motivación. Úsalo junto con las cuotas del mercado.
Compara la cuota justa del modelo (1 ÷ probabilidad) con la cuota de la casa. Si la casa paga más, la apuesta tiene valor según tu modelo.
Funciona en deportes de pocos tantos como el fútbol o el hockey hielo. En baloncesto o tenis los tantos no siguen una distribución de Poisson útil.
Porque los marcadores con 6 o más goles por equipo tienen probabilidades minúsculas; las probabilidades del 1X2 y de los goles los incluyen igualmente.
Los xG miden la calidad de las ocasiones creadas; los goles reales dependen también de la suerte y del acierto del rematador. A medio plazo, los xG predicen mejor los goles futuros que los goles pasados.
Fuentes
- Poisson distribution (Wikipedia)
- M. J. Maher, Modelling association football scores (Statistica Neerlandica, 1982)
- M. J. Dixon and S. G. Coles, Modelling Association Football Scores and Inefficiencies in the Football Betting Market (Journal of the Royal Statistical Society, Series C, 1997)
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