¿ Que es la distribucción de Poisson ?

En teoría de probabilidad y estadística, la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante cierto periodo de tiempo.
Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson, que la dio a conocer en 1838 en su trabajo Recherches sur la probabilité des jugements en matières criminelles et matière civile (Investigación sobre la probabilidad de los juicios en materias criminales y civiles).



Resumiendo : Con la distribución de poisson podemos "calcular" la probabilidad de que un suceso ocurra x veces:

Ejemplo:

Ejemplos:
Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, ¿cuáles son las probabilidades de que reciba, a) cuatro cheques sin fondo en un día dado, b) 10 cheques sin fondos en cualquiera de dos días consecutivos?
 
 
Solución:
a)      x = variable que nos define el número de cheques sin fondo que llegan al banco en un día cualquiera = 0, 1, 2, 3, ....., etc, etc.
l = 6 cheques sin fondo por día
e = 2.718
 
                           
 
 
b)
x= variable que nos define el número de cheques sin fondo que llegan al banco en dos días consecutivos = 0, 1, 2, 3, ......, etc., etc.
l = 6 x 2 = 12 cheques sin fondo en promedio que  llegan al banco en dos días consecutivos
Nota: l siempre debe de estar en función de x siempre o dicho de otra forma, debe “hablar” de lo mismo que x.

 

Despues de esto , alguno se podrá preguntar a que viene todo esto. Pues bien , aplicado al futbol digamos que se puede aplicar a la probabilidad de que se de un resultado u otro dependiendo del número de repeticiones de los goles marcados por algún equipo en sus partidos.

Hay programas por ahí y algún que otro fantasma suelto que presume de predecir resultado exactos de futbol calculator, conathor etc.. andan sueltos. Pues bien , no usan más que esta técnica para predecir resultados.

Yo me considero incapaz de predecir un resultado de futbol en base a los resultados precedentes de un equipo. Lo que si hago es que estas formulas me "ayudan" a identificar partidos donde supuestamente debe haber goles y partidos donde habrá pocos goles.

En excel tenemos la formula poisson ( x; media; acumulado ) . Pues bien si un equipo ha jugado 20 partidos y queremos calcular la probabilidad que existe que meta 2 goles por ejemplo en un partido seria de la siguiente manera . poisson (2;media de los goles marcados en los 20 partidos; verdadero o falso) donde verdadero = probabilidad acumulativa y falso = probabilidad bruta.

Según leí a los expertos cuando empece con el tema , nosotros tenemos que calcular la probabilidad bruta.

Pues bien , calcular el resultado exacto de un partido seria calculando la probabilidad de que cada equipo metiera x goles . Supongamos un equipo A que ha marcado una media de 5.4 goles por partido y uno B que ha marcado 3.2.

Pues habría que hacer innumerables calculos

Que el equipo A marque 0 Goles poison (0;5.4;falso) el equipo B marque 0 goles poisson (0;3.2;falso) esto daría un porcentaje 0.0% equipo a 0.04% B
Que el equipo A marque 1 Goles poison (1;5.4;falso) el equipo B marque 0 goles poisson (0;3.2;falso) esto daría un porcentaje 0.02% equipo a 0.04% B
Que el equipo A marque 0 Goles poison (0;5.4;falso) el equipo B marque 1 goles poisson (1;3.2;falso) esto daría un porcentaje 0.0% equipo a 0.13% B
Que el equipo A marque 1 Goles poison (1;5.4;falso) el equipo B marque 1 goles poisson (1;3.2;falso) esto daría un porcentaje 0.02% equipo a 0.13% B
Que el equipo A marque 2 Goles poison (2;5.4;falso) el equipo B marque 0 goles poisson (0;3.2;falso) esto daría un porcentaje 0.07% equipo a 0.04% B
Que el equipo A marque 0 Goles poison (0;5.4;falso) el equipo B marque 2 goles poisson (2;3.2;falso) esto daría un porcentaje 0.0% equipo a 0.21% B

Sumamos (0.0% + 0.04%) / 2 = 0.02%
Sumamos (0.02% + 0.04%) / 2 = 0.10%
Sumamos (0.0% + 0.13%) / 2 = 0.06%
Sumamos (0.02% + 0.13%) / 2 = 0.32%
Sumamos (0.07% + 0.04%) / 2 = 0.27%
Sumamos (0.0% + 0.21%) / 2 = 0.09%

SUMA TOTAL :                       0.86%

Es decir , tendriamos un 0.86% de que se diera cualquiera de estos resultados , por tanto teniendo como ejemplo (llevado al extremo) un equipo que en 20 partidos marca 108 goles y el otro en 20 marca 64 , pues lo lógico es eso ¿no?.

Si os dais cuenta tenemos todos los resultados posibles que se pueden dar en un under es decir la probabilidad de que ese partido fuese under seria de 0.86%.

Seguramente la cuota del over fuese 1.05 o así . Esto debe salir en los partidos que JOU se juega los over 7.5 y cosas así  .

Hasta aquí todo bien ¿no?. Pues ahora veamos donde está la "trampa" . Si esos 2 mismo equipos hubiesen encajado 0 goles en esos 20 partidos mirando la probabilidad de que se diera un 0-0 sería del 100% prácticamente .

Para no aburriros mucho. Lo que hago yo es que saco:

la probabilidad de under mirando los goles a favor de ambos equipos en el general
la probabilidad de under mirando los goles encajados en el general
La probabilidad de under teniendo en cuenta los goles marcados por el equipo local cuando juega en casa y los goles marcados por el visitante cuando juega fuera
La probabilidad de under teniendo en cuenta los goles encajados por el equipo local cuando juega en casa y los goles marcados por el visitante cuando juefa fuera

Espero que el que haya conseguido llegar hasta aquí entienda un poco en que consiste esto de Poisson.

En teoría de probabilidad y estadística, la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante cierto periodo de tiempo.

Resumiendo : Con la distribución de poisson podemos "calcular" la probabilidad de que un suceso ocurra x veces:

Espero que el que haya conseguido llegar hasta aquí entienda un poco en que consiste esto de Poisson.

Yo pasé del enunciado a la frase resumen... que viene a decir, si criviko lo dice, es que es así y punto...jojojo
suerte crack, vamos con ese over

eres un puto crakc y eso ke no lo entiendo muy bien