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Como usar a Distribuição de Poisson nas apostas esportivas (futebol)
- Caio Henrique
- há alguns segundos
- 7 min de leitura
Prever placares no futebol não é adivinhação, é probabilidade. A distribuição poisson ajuda a estimar quantos gols cada time pode fazer, com base em médias reais.
Eu uso esse modelo quando quero transformar dados em números claros. Ele não dá certeza, mas melhora a tomada de decisão, principalmente em mercados de gols.
A ideia aqui é simples: calcular a chance de sair 0, 1, 2, 3 gols e por aí vai. Depois, comparar com as odds oferecidas.
Calculadora de poisson nas Apostas
O que é distribuição poisson, na prática
A distribuição de Poisson é uma ferramenta estatística para eventos que acontecem em média, dentro de um intervalo. No futebol, o “evento” costuma ser gol.
Ela funciona bem porque gols são contáveis e o jogo tem um tempo fixo. Por isso, a distribuição de poisson fórmula aparece muito em modelos de odds.
Você não precisa ser fã de matemática para usar. Uma boa calculadora de poisson futebol já resolve a parte pesada, desde que você alimente com dados coerentes.
Por que Poisson ajuda nas apostas esportivas
Casa de aposta não cria odds no chute. Ela parte de probabilidade, aplica margem, ajusta com o dinheiro entrando e pronto, a cotação muda.
Quando você calcula a sua probabilidade, consegue comparar com a probabilidade implícita da odd. Se a sua for maior, pode existir valor.
Eu gosto de usar Poisson para mercados como resultado correto, over e under, ambas marcam e até para estimar linhas asiáticas simples.
Se você aposta na BetMGM, esse tipo de cálculo ajuda a entender quando uma odd está esticada por volume de aposta e não por chance real.
Antes de tudo: dados que você precisa coletar
Sem dados, Poisson vira ilusão. Pegue números da própria liga e do recorte que você quer usar (temporada atual costuma ser melhor).
Você vai precisar de três blocos:
Total de gols feitos em casa por todos os times da liga.
Total de gols feitos fora por todos os times da liga.
Média de gols por jogo (casa e fora) na liga.
Depois, para cada time do confronto:
Média de gols marcados e sofridos em casa (mandante).
Média de gols marcados e sofridos fora (visitante).
Esse é o básico para como calcular gols esperados com um modelo simples e utilizável no dia a dia.
Exemplo prático: montando o modelo (City x Liverpool)
Vou manter o mesmo exemplo clássico para ficar didático. Imagine Manchester City em casa contra Liverpool fora, usando médias de uma temporada da Premier League.
O objetivo não é “cravar” o placar, e sim criar uma tabela de probabilidades para cada número de gols de cada lado.
1) Força de ataque
A força de ataque é a média de gols do time dividida pela média de gols da liga, no mesmo contexto (casa ou fora).
Força de ataque do mandante (City): 3,00 ÷ 1,53 = 1,96
Força de ataque do visitante (Liverpool): 1,78 ÷ 1,147 = 1,55
Isso mostra o quanto o time produz acima (ou abaixo) do padrão do campeonato.
2) Força de defesa
A força de defesa é a média de gols sofridos do time dividida pela média de gols sofridos na liga, no mesmo contexto.
Força defensiva do City em casa: 0,63 ÷ 1,147 = 0,55
Força defensiva do Liverpool fora: 0,63 ÷ 1,532 = 0,41
Quanto menor esse número, melhor a defesa (porque sofre menos que a média).
3) Como calcular gols esperados (xG do modelo)
Aqui sai a parte que interessa. Você combina ataque do time A com defesa do time B, e multiplica pela média de gols do campeonato.
Gols esperados do City (mandante) 1,96 × 0,41 × 1,532 = 1,23
Gols esperados do Liverpool (visitante) 1,55 × 0,55 × 1,147 = 0,997
Esses valores são o λ (lambda) do modelo, que entra na distribuição poisson.
Distribuição de Poisson fórmula (sem complicar)
A fórmula é:
P(x) = (e^(-λ) × λ^x) / x!
Onde:
P(x) é a probabilidade de sair exatamente x gols
λ é o número esperado de gols (o que você calculou acima)
x é o número de gols (0, 1, 2, 3…)
x! é o fatorial de x
e é o número de Euler
Na prática, ninguém faz isso no braço. Eu uso calculadora e planilha.
Usando calculadora de poisson e tabela de poisson
Você pode usar uma distribuição de poisson calculadora online, ou montar sua planilha. O processo é o mesmo: inserir λ e pedir as probabilidades de 0 a 5 gols.
Uma calculadora poisson apuestas costuma trazer o mesmo resultado, só muda o idioma e a interface. O que importa é o λ estar bem calculado.
Com as probabilidades de cada time, você monta uma tabela de poisson cruzando mandante e visitante. Isso vira uma tabela de distribuição de poisson de placares possíveis.
Como transformar probabilidades em “odds justas”
Depois de achar a probabilidade de um placar, a conta da odd justa é direta:
Odd justa = 1 ÷ Probabilidade
Exemplo simples: se a chance do 1x1 for 0,132 (13,2%), a odd justa fica 1 ÷ 0,132 = 7,57.
A partir daí, você compara com a odd real. Se na BetMGM estiver pagando acima disso (e o jogo fizer sentido), pode existir uma aposta de valor.
Como prever o resultado com a tabela de distribuição de poisson
Para achar a probabilidade de cada placar, você multiplica:
Probabilidade do City fazer X gols × Probabilidade do Liverpool fazer Y gols.
Repete isso para 0 a 5 gols (ou até 6, se a liga for muito over). O resultado é sua tabela de distribuição de poisson.
Quando eu monto essa tabela, também somo blocos para mercados maiores, porque quase ninguém vive só de resultado correto.
Somando para 1X2 (vitória, empate, derrota)
Probabilidade de vitória do mandante: soma de todos os placares onde mandante > visitante.
Probabilidade de empate: soma da diagonal (0x0, 1x1, 2x2…).
Probabilidade de vitória do visitante: soma de todos os placares onde visitante > mandante.
Depois, converte tudo para odd justa com 1 ÷ probabilidade.
Esse passo ajuda a comparar com odds de match odds (1X2) e entender se o mercado está inflado por narrativa.
Onde Poisson costuma funcionar melhor (e onde eu evito)
Funciona bem quando:
Você tem amostra razoável de jogos na temporada atual.
Os times têm estilo estável (treinador, ideia de jogo, elenco parecido).
O mercado é de gols, placares e 1X2 em ligas consistentes.
Eu evito usar Poisson puro quando:
É início de temporada, com dados velhos e elenco novo.
Tem mudança grande de técnico e estilo.
Jogo tem contexto forte (clássico com expulsões mais prováveis, time reserva, foco em mata-mata).
Também fico mais conservador quando há desfalques pesados. Um atacante fora muda λ, um zagueiro fora também muda, e o modelo simples não “enxerga” isso sozinho.
Erros comuns de iniciantes com distribuição poisson
O erro número um é alimentar a calculadora de poisson com médias ruins. Se você mistura jogos de casa com fora, o λ fica torto.
Outro erro é usar só uma temporada antiga, ignorando forma recente. Eu prefiro recortes como últimos 10 jogos, mas sempre comparando com a média da liga.
Também vejo muita gente forçando valor em resultado correto. O acerto é raro, então variância é alta e banca sofre.
Como montar uma planilha no Excel (jeito direto)
Você consegue fazer uma calculadora de poisson no Excel sem mistério, desde que tenha o λ de cada equipe.
1) Defina os gols esperados (λ) de cada time
Calcule λ do mandante e do visitante como mostrei acima. Sem isso, a tabela não tem base.
2) Crie uma tabela de 0 a 5 gols
Faça linhas para gols do mandante (0 a 5) e colunas para gols do visitante (0 a 5). Isso vira sua tabela de poisson.
3) Use a função de Poisson do Excel
Na célula de probabilidade, use a função de Poisson do seu Excel em português. Em geral, ela aparece como DIST.POISSON ou POISSON.DIST, dependendo da versão.
Use sempre a opção de probabilidade exata (não acumulada), para cada número de gols.
4) Cruze as probabilidades e gere os placares
Multiplique a probabilidade do mandante fazer X pela do visitante fazer Y. No fim, some blocos para 1X2, over e under, ambas marcam.
Se você prefere comparar odds com calma, dá para levar essas contas e checar linhas na BetMGM, principalmente em mercados de gols.
Apostas responsáveis e controle de risco
Poisson melhora sua leitura, mas não elimina variância. Eu trato isso como ferramenta de precificação, não como promessa de acerto.
Algumas regras que ajudam:
Use stake fixa ou pequena variação, sem “dobrar” porque perdeu.
Evite apostar em muitos jogos no mesmo dia só porque “tem valor”.
Se a odd mudou muito e você não sabe o motivo, passe.
O melhor resultado de longo prazo vem de repetição e controle, não de um bilhete perfeito.
Conclusão: o jeito prático de usar Poisson no futebol
A distribuição poisson serve para estimar gols esperados e transformar isso em probabilidades de placares. Com a tabela pronta, você acha odds justas e compara com o mercado.
O passo mais importante é o λ. Se você aprende como calcular gols esperados com médias bem separadas (casa e fora), o resto encaixa.
Use uma calculadora de poisson futebol para ganhar tempo, valide com bom senso (elenco, contexto, estilo) e foque em decisões consistentes.
Perguntas frequentes (FAQ)
O que é a distribuição poisson no futebol?
É um modelo estatístico que estima a chance de sair 0, 1, 2 gols etc. Ele usa a média esperada de gols (λ) para gerar probabilidades.
Como calcular gols esperados para usar no Poisson?
Você combina força de ataque do time, força defensiva do adversário e a média de gols da liga no contexto (casa ou fora). Isso gera o λ.
A calculadora de poisson futebol substitui análise do jogo?
Não. Ela só calcula probabilidades a partir de médias. Desfalques, calendário e mudanças táticas precisam entrar na sua análise, senão o número engana.
O que é tabela de poisson e para que serve?
É uma matriz que cruza as probabilidades de gols do mandante e do visitante. Ela mostra a chance de cada placar e ajuda a precificar mercados.
Como transformar probabilidade em odds justas?
Basta fazer 1 ÷ probabilidade. Se um evento tem 25% de chance (0,25), a odd justa é 4,00.
Quando não vale a pena usar distribuição de poisson fórmula?
No começo da temporada, com poucos dados, ou quando há mudanças fortes (técnico novo, time misto, foco em mata-mata). Nesses casos, o λ fica instável.
Poisson é melhor para quais mercados?
Geralmente funciona melhor em over e under, ambas marcam e estimativa de placares. Resultado correto dá para usar, mas a variância é alta e exige mais disciplina.
