¿Qué es la Distribución de Poisson y cómo usarla en apuestas deportivas?
¿Qué es la Distribución de Poisson?
La Distribución de Poisson es un modelo probabilístico que permite estimar la probabilidad de que un equipo marque un número exacto de goles en un partido, basándose en datos históricos, como el promedio de goles anotados y recibidos por cada equipo. Este modelo se utiliza comúnmente para calcular la probabilidad de que ciertos eventos ocurran durante un juego, como los goles en un partido de fútbol.
Para emplear este modelo, los apostadores recopilan datos históricos de partidos anteriores y calculan la probabilidad de cada marcador posible. Luego, comparan esas estimaciones con las cuotas ofrecidas por las casas de apuestas para encontrar oportunidades de apuestas de valor.
Esto significa que si un equipo es claramente favorito, se le asigna un hándicap negativo, mientras que el equipo menos favorito recibe un hándicap positivo para nivelar las condiciones.
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La Fórmula de la Distribución de Poisson
La fórmula de la Distribución de Poisson es la siguiente:
Donde:
- P(X=k) es la probabilidad de que ocurran exactamente k eventos (en este caso, goles) durante un intervalo de tiempo (el partido).
- λ es la tasa promedio de eventos (goles) por intervalo de tiempo (por ejemplo, el promedio de goles que un equipo marca por partido en una temporada o un período determinado).
- k es el número de goles que estamos tratando de predecir (el evento cuyo resultado estamos buscando).
- e es la constante matemática de Euler (aproximadamente 2.71828).
- k! es el factorial de k, lo que significa el producto de todos los números enteros desde 1 hasta k.
Explicación de la Fórmula
Tasa Promedio de Goles (λ): La tasa promedio λ es el número de goles que un equipo marca en promedio en un partido. Este valor se obtiene calculando la media de goles de los partidos previos de ese equipo, o de una temporada en particular.
Número de Goles Esperados (k): Este es el número exacto de goles que se desea predecir. Puede ser cualquier número entero (por ejemplo, 0, 1, 2, 3, etc.).
Cálculo de la Probabilidad: Al sustituir los valores de λ y k en la fórmula, se obtiene la probabilidad de que el equipo marque exactamente k goles en el siguiente partido. Esta probabilidad se puede usar para evaluar las cuotas ofrecidas por las casas de apuestas y ver si hay valor en las apuestas.
Ejemplo Práctico:
Imaginemos que un equipo ha anotado un promedio de 1.5 goles por partido en los últimos 10 partidos. Usando este dato, podemos calcular la probabilidad de que el equipo marque exactamente 2 goles en su próximo partido. En este caso:
- (promedio de goles por partido)
- (número de goles que queremos predecir)
Sustituyendo estos valores en la fórmula:
Este cálculo nos da la probabilidad de que el equipo marque exactamente 2 goles en su próximo partido, según la Distribución de Poisson.
¿Realmente conviene usar la Distribución de Poisson para las apuestas deportivas?
Aunque la Distribución de Poisson es útil para estimar las probabilidades de ciertos resultados, tiene varias limitaciones en el ámbito de las apuestas deportivas:
No se trata de hacer cuentas y análisis del pasado: Para ganar a largo plazo en las apuestas deportivas, como ya hemos demostrado muchas veces en BetHunter, no se trata simplemente de realizar cálculos matemáticos y estadísticas basadas en el pasado. Tampoco se trata de un análisis fundamental en el que estudiamos factores como la forma de los equipos o el rendimiento de los jugadores. 👉 Lo que realmente permite ganar en apuestas deportivas es encontrar cuotas en tiempo real que estén sobrevaloradas por las casas de apuestas. Si identificamos esas cuotas sobreestimadas, podemos aprovechar esos errores para obtener apuestas con valor y generar ganancias sostenibles.
Es imposible encontrar estos errores manualmente: A diferencia de lo que muchos creen, es tremendamente complicado detectar de manera manual estos errores en las cuotas para hacer apuestas seguras (surebets) o apuestas de valor (valuebets). Las casas de apuestas ajustan sus cuotas constantemente, y tratar de encontrar oportunidades por cuenta propia es ineficiente y poco realista.
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