Calculateur de Poisson
Comment utiliser ce calculateur
Le calculateur de distribution de Poisson t'aide à estimer la probabilité de résultats spécifiques dans les événements sportifs. Entre la moyenne attendue et une ligne over/under pour voir les probabilités des paris sur les totaux.
Utilise les données historiques ou les totaux implicites des bookmakers sharp pour déterminer la moyenne attendue (λ).
Saisis la moyenne attendue et la ligne over/under de ton bookmaker.
Consulte les probabilités over, under et exactes pour ta ligne.
Examine le graphique en barres pour voir la probabilité de chaque résultat exact (0-10).
Qu'est-ce que la distribution de Poisson ?
La distribution de Poisson est un modèle de probabilité développé par le mathématicien français Siméon Denis Poisson en 1837. Elle prédit la probabilité qu'un nombre donné d'événements se produise dans un intervalle fixe, étant donné un taux moyen connu.
Dans les paris sportifs, c'est l'un des modèles les plus utilisés pour prédire le total de buts au football et au hockey, ainsi que les props de joueurs comme les points, passes décisives, rebonds et strikeouts. En connaissant la moyenne attendue, tu peux calculer la probabilité de n'importe quel résultat exact ou total over/under.as well as player props like points, assists, rebounds, and strikeouts. By knowing the expected average, you can calculate the probability of any exact outcome or over/under total.
P(X = k) = (λ^k × e^−λ) / k!Meilleurs sports pour la modélisation de Poisson
Buts indépendants et peu fréquents : ajustement idéal
Événements de buts discrets à un rythme constant
Les totaux de points s'adaptent bien au modèle de Poisson
Points, passes décisives, rebonds, strikeouts, tirs
Calcul de Poisson étape par étape
Un match de football a un total attendu de 2,5 buts (λ = 2,5). Le bookmaker propose Over 2.5 à -110 Est-ce un bon pari ?
Erreurs courantes à éviter
Les scores de basketball et de football américain sont trop élevés et trop continus pour Poisson. Le modèle fonctionne mieux pour les événements discrets et peu fréquents comme les buts au football ou au hockey.
Le Poisson standard suppose l'indépendance entre les équipes. En réalité, une équipe menée peut pousser davantage, affectant les taux de scoring des deux équipes. Envisage le Poisson bivarié pour plus de précision.
La forme d'une équipe change au fil d'une saison. Utiliser les moyennes de toute la saison peut masquer les tendances récentes. Accorde plus de poids aux matchs récents ou utilise des moyennes glissantes des 6 à 10 derniers matchs.
Poisson te donne un modèle de base, pas une boule de cristal. Compare toujours tes probabilités calculées aux cotes du marché et ne parie que lorsque tu trouves une vraie valeur.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que lambda (λ) dans la formule de Poisson ?
Lambda (λ) est le nombre moyen attendu d'événements dans un intervalle donné. Pour le football, c'est le nombre de buts attendus dans un match. C'est le seul paramètre qui définit toute la distribution de Poisson : la moyenne et la variance sont toutes deux égales à λ.
Comment calculer les buts attendus pour Poisson ?
Pour chaque équipe, calcule la moyenne de buts marqués par match et la moyenne de buts encaissés par match de l'adversaire. Combine-les avec les moyennes du championnat pour obtenir un indice de force d'attaque et de force de défense. Multiplie-les par la moyenne du championnat pour obtenir les buts attendus de chaque équipe.
Puis-je utiliser Poisson pour prédire le score exact ?
Oui. Calcule la distribution de Poisson pour chaque équipe séparément en utilisant leurs buts attendus. Ensuite, multiplie les probabilités entre elles. Par exemple, P(2-1) = P(Domicile marque 2) x P(Extérieur marque 1). Cela suppose l'indépendance de scoring entre les équipes.
Pourquoi Poisson sous-estimé les matchs nuls 0-0 ?
Le modèle de Poisson standard suppose l'indépendance. En réalité, certains matchs ont une dynamique de faible scoring où les deux équipes jouent défensivement, rendant le 0-0 plus probable que ce que le modèle prédit. Les modèles de Poisson bivariés peuvent tenir compte de cette corrélation.
Qu'est-ce que le Poisson bivarié ?
Le Poisson bivarié étend le modèle standard en ajoutant un paramètre de corrélation entre les scores des deux équipes. Cela produit des prédictions plus précises pour des scores comme 0-0 et 1-1, où les hypothèses d'indépendance entre équipes ne tiennent plus.
Poisson est-il meilleur que les cotes du marché ?
Les cotes du marché des bookmakers sharp sont généralement très efficientes. Poisson s'utilise mieux en complément : construis ton propre modèle, compare-le aux cotes du marché et parie lorsque ton modèle diverge du marché par une marge significative.
Puis-je utiliser Poisson pour les props de joueurs ?
Oui, les props de joueurs sont l'un des meilleurs cas d'utilisation de Poisson. Toute statistique de comptage discrète comme les points, passes décisives, rebonds, strikeouts ou tirs cadrés peut être modélisée avec Poisson. Utilise la moyenne saisonnière du joueur ou la moyenne glissante récente comme valeur λ et compare les probabilités de Poisson à la ligne du bookmaker.
Comment prendre en compte l'avantage du terrain ?
Sépare tes données historiques en statistiques à domicile et à l'extérieur. Utilise les indices attaque/défense à domicile pour l'équipe locale et les indices extérieur pour l'équipe visiteuse. En général, les équipes à domicile marquent environ 0,3 à 0,4 but de plus par match que les équipes à l'extérieur.
Astuce pro : utilise les totaux d'un bookmaker sharp comme λ
Tu n'as pas le temps de construire ton propre modèle de buts attendus ? Utilise le total implicite d'un bookmaker sharp comme Pinnacle comme valeur λ. Leurs lignes sont très efficientes et te donnent une base solide. Compare ensuite les probabilités de Poisson aux cotes des bookmakers plus soft pour trouver de la valeur.