Calcolatore Poisson per il calcio
Dai gol attesi (xG) delle due squadre, calcola con la distribuzione di Poisson le probabilità di 1, X e 2, i risultati esatti più probabili, under/over 2.5 e goal/no goal, e confrontale con le quote.
Media dei gol attesi per la squadra di casa
Media dei gol attesi per la squadra in trasferta
Facoltativa
Facoltativa
Facoltativa
Esito più probabile
1 (vittoria casa) 46,42%
1 (vittoria casa)
46,42%
X (pareggio)
25,77%
2 (vittoria ospite)
27,81%
| Risultato | Probabilità |
|---|---|
| Il più probabile: 1–1 | 12,26% |
| #2: 1–0 | 11,14% |
| #3: 2–1 | 9,19% |
| #4: 2–0 | 8,36% |
| #5: 0–1 | 8,17% |
Over 2.5
48,15%
Under 2.5
51,85%
Goal (entrambe segnano)
51,83%
No goal
48,17%
| C\O | 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% |
Righe = gol della squadra di casa, colonne = gol della squadra ospite. Le caselle evidenziate sono i risultati più probabili.
Ultima revisione: · Come verifichiamo i nostri calcolatori
Come usare il calcolatore Poisson per il calcio
La distribuzione di Poisson è il modello più usato per stimare i risultati del calcio. L'idea: i gol sono eventi rari e indipendenti che arrivano a un ritmo medio. Se sai quanti gol segnerà in media ogni squadra, Poisson ti dà la probabilità di ogni risultato esatto, e da lì quelle dell'1X2, dell'under over e del goal/no goal.
- Inserisci i gol attesi della squadra di casa e della squadra ospite (xG). Puoi prenderli dalle statistiche degli expected goals o dalle medie di gol fatti e subiti.
- Se vuoi, inserisci le quote 1, X e 2 del bookmaker: il calcolatore le confronta con quelle del modello.
Vedi l'esito più probabile, le probabilità di 1, X e 2, i risultati esatti più probabili, under e over 2.5, goal e no goal, il confronto con il mercato (quota equa del modello contro quota del bookmaker) e la tabella dei risultati esatti da 0–0 a 5–5. Percentuali all'italiana (41,56 %), quote con il punto (3.81).
La formula
- Poisson: P(k gol) = λk × e−λ ÷ k!, con λ i gol attesi.
- Risultato esatto casa h – ospite a = Pcasa(h) × Pospite(a), assumendo gol indipendenti.
- 1X2: si sommano le caselle della tabella in cui vince la squadra di casa, si pareggia o vince la squadra ospite.
- Over 2.5 = 1 − P(totale ≤ 2); goal = (1 − Pcasa(0)) × (1 − Pospite(0)).
- Quota equa del modello = 1 ÷ probabilità.
I limiti del modello. Poisson suppone che i gol di una squadra non influenzino quelli dell'altra, e nel calcio vero lo 0–0 e l'1–1 escono un po' più spesso di quanto preveda (la correzione di Dixon e Coles ritocca proprio i risultati bassi). Inoltre non sa nulla di infortuni, turnover o motivazioni. È un'ottima base, non una certezza: più sono buoni i gol attesi, migliore è il risultato.
Esempi pratici
Esempio 1 — una partita equilibrata di Serie A
La squadra di casa produce 1,4 gol attesi, l'ospite 1,2.
- 1: 41,56 %, X: 26,23 %, 2: 32,20 %
- Risultati più probabili: 1–1 (12,48 %) e 1–0 (10,40 %)
- Over 2.5 48,15 %; goal 52,65 %
- Quota equa del pareggio: 3.81. Se il bookmaker paga la X a 3.30, secondo il modello non c'è valore: 10 € giocati così valgono in media circa 8,66 € di ritorno.
Esempio 2 — una big in casa
2,1 contro 0,8 gol attesi: 1 al 67,40 %, X al 19,43 %, 2 al 13,13 %. Il risultato più probabile è il 2–0 (12,13 %), l'over 2.5 esce il 55,37 % delle volte e la quota equa dell'1 è 1.48.
Da dove prendere i gol attesi
- xG per partita dai siti di statistiche: media delle ultime 10–20 giornate, casa e trasferta separate.
- Metodo delle forze: gol fatti in casa dalla squadra di casa ÷ media del campionato × gol subiti in trasferta dall'ospite ÷ media del campionato × media gol casalinghi del campionato.
- Dalle quote: trova i λ che riproducono le quote senza aggio del mercato e correggili con le tue informazioni.
Per il mercato dei gol nel dettaglio (linee 1.5, 2.5 e 3.5) usa il calcolatore under over. Per capire se una quota ha valore rispetto alla tua probabilità c'è il calcolatore del valore atteso, e per togliere l'aggio dall'1X2 il calcolatore quote reali.
Altri mercati dalla stessa tabella
La tabella dei risultati esatti contiene molto più dell'1X2. Sommando le sue caselle ottieni la probabilità di quasi ogni mercato sui gol:
- Doppia chance: 1X = 1 + X; X2 = X + 2; 12 = 1 + 2.
- Draw no bet: la probabilità dell'1 divisa per (1 + 2), perché con il pareggio la puntata viene rimborsata.
- Handicap −1 della squadra di casa: le caselle in cui la squadra di casa vince con due o più gol di scarto.
- Clean sheet: la riga o la colonna dello 0 dell'avversaria.
- Multigol: la somma delle caselle con 2, 3 o 4 gol totali, per esempio.
Un consiglio: prima di fidarti del modello, confronta le sue probabilità 1X2 con quelle senza aggio del mercato per qualche giornata. Se il modello sbaglia sempre nella stessa direzione (per esempio sottovaluta le squadre di casa), correggi i gol attesi prima di cercare valore.
Domande frequenti
Un modello statistico che stima la probabilità che una squadra segni 0, 1, 2… gol partendo dalla sua media attesa. Combinando le due squadre si ottiene la probabilità di ogni risultato esatto.
Con le statistiche degli expected goals oppure con le medie di gol fatti e subiti di ciascuna squadra, separate tra casa e trasferta e confrontate con la media del campionato.
È una buona base, ma sottostima un po' i pareggi con pochi gol e non tiene conto di formazioni e motivazioni. Usalo insieme alle quote del mercato.
Confronta la quota equa del modello (1 ÷ probabilità) con quella del bookmaker: se il bookmaker paga di più, secondo il tuo modello la giocata ha valore.
Per sport con pochi punti come calcio o hockey sì; nel basket o nel tennis i punti non seguono una distribuzione di Poisson utile.
Perché i risultati con 6 o più gol per squadra hanno probabilità minime; le probabilità di 1X2 e under over li includono comunque.
Gli xG misurano la qualità delle occasioni create; i gol reali dipendono anche dalla fortuna e dalla precisione al tiro. Sul medio periodo gli xG prevedono i gol futuri meglio dei gol passati.
Fonti
- 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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