Simulador de distribución
de Poisson para fútbol
Introduce los goles esperados de cada equipo y obtén la distribución completa de probabilidades de marcadores, junto con 1X2, Over/Under y BTTS. Elige entre Poisson puro o con la corrección de Dixon-Coles.
Goles esperados del equipo local
Goles esperados del equipo visitante
Resultado 1X2
Local (1)
44.8%
Empate (X)
29.0%
Visitante (2)
26.2%
Probabilidades por marcador (%)
| L↓ V→ | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 9.0 | 6.6 | 4.5 | 1.6 | 0.5 | 0.1 |
| 1 | 9.5 | 13.8 | 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 local · Columnas = goles visitante · Celda más brillante = marcador más probable
Otros mercados
Over / Under 2.5
Ambos marcan
Marcadores más probables
Cómo usar el simulador
λ — Goles esperados del local
El número medio de goles que el modelo espera que marque el equipo local en este partido. Se calcula multiplicando su fuerza atacante por la fuerza defensiva del rival y el parámetro de ventaja de local. Valores típicos en las grandes ligas: entre 0.8 y 2.5.
μ — Goles esperados del visitante
El número medio de goles esperados del equipo visitante. Sin ventaja de local, refleja directamente la fuerza atacante del visitante contra la defensa del local. Valores típicos: entre 0.6 y 2.0.
Poisson puro vs. Dixon-Coles
Poisson puro asume que los goles de cada equipo son independientes. Dixon-Coles aplica una pequeña corrección a los cuatro marcadores más bajos (0-0, 1-0, 0-1, 1-1) para ajustar la dependencia táctica observada empíricamente. La diferencia suele ser menor a 1-2 puntos porcentuales, más notable en 0-0.
La fórmula detrás del simulador
La distribución de Poisson modela la probabilidad de que ocurran exactamente k goles cuando la media esperada es λ:
P(k ; λ) = e−λ × λk / k!
La probabilidad del marcador X–Y es P(X ; λ) × P(Y ; μ)
Las probabilidades 1X2 se obtienen sumando todas las celdas de la tabla donde los goles locales son mayores (victoria local), iguales (empate) o menores (victoria visitante) que los goles visitante.
Over 2.5 suma todas las celdas donde el total de goles es 3 o más. BTTS suma las celdas donde ambos equipos marcan al menos un gol.
Cómo obtener λ y μ para un partido real
En un modelo de regresión de Poisson como Dixon-Coles, los goles esperados de cada equipo se calculan a partir de tres parámetros estimados:
log(λ) = μ_base + α_local + β_visitante + γ
log(μ) = μ_base + α_visitante + β_local
α = fuerza atacante · β = fuerza defensiva · γ = ventaja de local
Las predicciones de POISSON FC calculan estos valores automáticamente para cada partido, usando datos históricos con decay temporal. El simulador permite replicar ese cálculo con cualquier par de valores que introduzcas.