Calculadora de Poisson - Estimar Placares Exatos de Futebol

Ferramenta Poisson gratuita: estime probabilidades de jogo e placares exatos a partir dos gols esperados.

Please enter expected goals (0.1-10)
Please enter expected goals (0.1-10)
Resultados
Vitória mandante --
Empate --
Vitória visitante --
Mais de 2,5 gols --
Menos de 2,5 gols --
Ambas marcam --

Como usar esta calculadora

  1. Informe os gols esperados do time da casa (use sua análise ou dados de xG)
  2. Informe os gols esperados do time visitante
  3. Obtenha as probabilidades de vitória da casa, empate, vitória fora, mais/menos 2.5 e BTTS
  4. Consulte a grade de placares para a probabilidade de cada resultado específico

Fórmula

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

Onde λ = gols esperados, k = gols realmente marcados

Probabilidade de placar = P(Casa = h) × P(Visitante = a)

Assume que gols em casa e fora são eventos independentes.

Perguntas frequentes

Para que serve a distribuição de Poisson nas apostas?

Poisson é um modelo estatístico que calcula a probabilidade de um certo número de eventos (gols) ocorrer num período fixo. No futebol, é amplamente aplicado para projetar placares a partir das médias de gols esperados.

Onde obtenho os gols esperados?

Os gols esperados (xG) estão disponíveis em sites de estatística de futebol. Você também pode calcular a média de gols marcados por um time nos jogos recentes. Modelos mais avançados ainda consideram fator casa, força do adversário e forma recente.

Qual a precisão do modelo de Poisson?

Poisson é uma base razoável para projeções de futebol. Sua limitação principal é supor que os gols são eventos independentes, o que nem sempre vale (efeitos de momentum, cartões vermelhos). Funciona melhor em previsões pré-jogo de ligas com padrões de marcação estáveis.

Em quais mercados posso usar Poisson?

Poisson é mais usado em 1X2 (resultado da partida), placar exato, mais/menos gols e ambas marcam (BTTS). Também pode ser adaptado para handicaps asiáticos e previsões de intervalo/final.