Poisson-Rechner - Torwahrscheinlichkeiten ermitteln

Gratis Poisson-Rechner. Ermittle Torwahrscheinlichkeiten aus historischen Daten.

Please enter expected goals (0.1-10)
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Ergebnisse
Heimsieg --
Unentschieden --
Auswärtssieg --
Über 2,5 Tore --
Unter 2,5 Tore --
Beide Teams treffen --

So verwenden Sie diesen Rechner

  1. Trage die erwarteten Tore der Heimmannschaft ein (aus deiner Analyse oder xG-Daten)
  2. Trage die erwarteten Tore der Auswärtsmannschaft ein
  3. Lies die Wahrscheinlichkeiten für Heimsieg, Unentschieden, Auswärtssieg, Über/Unter 2.5 und BTTS ab
  4. Prüfe das Ergebnisraster für konkrete Resultat-Prognosen

Formel

Poisson-Wahrscheinlichkeit: P(k) = (λ^k × e^(-λ)) / k!

Wobei λ = erwartete Tore, k = tatsächlich erzielte Tore

Ergebnis-Wahrscheinlichkeit = P(Heim = h) × P(Auswärts = a)

Geht davon aus, dass Heim- und Auswärts-Tore unabhängige Ereignisse sind.

Häufig gestellte Fragen

Was ist die Poisson-Verteilung beim Wetten?

Die Poisson-Verteilung ist ein statistisches Modell zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Anzahl Ereignisse (Tore) in einem festen Zeitraum eintritt. Im Fußballwetten dient sie verbreitet dazu, Spielergebnisse aus den Durchschnitten der erwarteten Tore abzuleiten.

Wie komme ich an die erwarteten Tore?

Erwartete Tore (xG) findest du auf Fußball-Statistikseiten. Alternativ berechnest du den Torschnitt eines Teams aus den letzten Spielen. Ausgefeiltere Modelle berücksichtigen Heimvorteil, Gegnerstärke und aktuelle Form.

Wie genau ist das Poisson-Modell?

Das Poisson-Modell liefert eine brauchbare Basis für Fußballprognosen. Hauptschwäche: Es nimmt an, dass Tore unabhängige Ereignisse sind, was nicht immer stimmt (z.B. Momentum-Effekte, Platzverweise). Am besten funktioniert es für Vorspiel-Prognosen in Ligen mit konstantem Torverhalten.

Für welche Märkte taugt Poisson?

Poisson nutzt man meist für 1X2 (Spielergebnis), korrektes Ergebnis, Über/Unter Tore und Beide Teams treffen (BTTS). Es lässt sich auch auf Asian Handicaps und Halbzeit/Endstand-Prognosen anpassen.