La adopción de esta teoría matemática en apuestas deportivas es relativamente joven, y ha tenido un auge considerable en las casas de apuestas online y al aplicar ejemplos de distribución de Poisson en la vida cotidiana.

Con la creación de calculadoras automatizadas, el proceso se simplifica notablemente. Antes de abordar las situaciones de “cuándo se utiliza la distribución de Poisson”, debemos comprender cómo se formula:

P(x)= λx  . e–λ / x!

La sustitución de la fórmula se lleva a cabo de la siguiente manera.

• “P(X)”: Se trata de la probabilidad de X aciertos.
• “λ”: Sería el número estimado de aciertos esperados a partir de datos históricos, denominados variable aleatoria discreta.
• “e”: Es el logaritmo natural cuyo valor constante es de 2,718.
• “X”: El número de aciertos por unidad, con frecuencia, se usa una unidad de tiempo.

Hay cuatro principios básicos que deben estar presentes para que la distribución de Poisson se pueda aplicar correctamente:

1. La probabilidad de un éxito no cambiará dentro del intervalo de tiempo.
2. No es posible que se lleven a cabo más de 1 éxito de manera simultánea.
3. La probabilidad de un acierto entre intervalo de tiempo es completamente independiente.

Para utilizar la distribución de Poisson, deben cumplirse ciertos elementos, que son; la probabilidad de que ocurra, λ, no cambia dentro del intervalo de tiempo, no puede haber éxitos simultáneos dentro del intervalo. Por último, la probabilidad de un éxito entre intervalos es independiente, el mismo supuesto de la distribución binomial.

La distribución de Poisson en apuestas se ha adaptado gradualmente a las necesidades del mercado español. La necesidad de contar con un modelo matemático verificado, ha mejorado las métricas de los apostadores que aplican este modelo. Sin embargo, es recomendable conocer los puntos favorables y negativos de la distribución binomial de Poisson:

» No puede haber una correlación entre los eventos, ya que de este modo no se puede aplicar correctamente.»

La Distribución de Poisson se emplea en eventos en los que se pueden comparar los datos históricos con las probabilidades, para poder definir una posibilidad de que un evento ocurra.

Esto es posible en casi cualquier disciplina deportiva, lo que aporta bastante flexibilidad y versatilidad al sistema. Algunos de los más populares son:

• Fútbol: La aplicación del modelo Poisson en el fútbol facilita la creación de pronósticos basados en la gran variedad de datos históricos existentes sobre equipos y jugadores.
• Baloncesto: Con los registros estadísticos que se generan en cada partido, el baloncesto es una disciplina en la que puedes emplear una distribución de Poisson para respaldar tus apuestas. 
• Rugby: Dada la fuerte competitividad en estas ligas, con una distribución de Poisson puedes dar soporte al desempeño de un jugador, basándote en su historial y estadísticas.
• Fútbol americano: El modelo Poisson ayuda a crear mejores apuestas de valor en equipos de la NFL u otras ligas cuyos datos estadísticos permiten crear una distribución. 
• Hockey sobre hielo: En el hockey, las métricas de cada jugador son esenciales para monitorear su desempeño. Esto hace que aplicar un modelo Poisson sea factible en cada evento.

Partiendo de la idea de que en un partido entre dos equipos Villarreal y Getafe, cada uno cuenta con una tasa de éxito, podemos aplicar la fórmula de Poisson:

P(x)= λx  . e–λ / x!

Hipotéticamente, las tasas de éxito del Villarreal son 1.6, así que se aplica la fórmula de la siguiente manera.

P(2) = 1.62 . 2,718-1.6 / 2

P (2) = 0.25843%

Estos datos deberán ser introducidos en una tabla distribución de Poisson con datos que reflejan diferentes situaciones, que para efectos del ejemplo hemos establecido como variable aleatoria discreta los goles entre 1 y 5. Así pues, te mostraremos algunos ejemplos de distribución de probabilidad de Poisson:

Como se puede ver, conforme el número de goles se va haciendo mayor, al calcular la probabilidad el porcentaje disminuye. Como análisis concluyente podemos decir que no es favorable abrir un pronóstico muy elevado con estos datos de soporte para el Villarreal

Si utilizas las fórmulas de distribución de Poisson, es indispensable que tengas en cuenta algunas de las siguientes recomendaciones de nuestros especialistas para obtener resultados más precisos.

• La ocurrencia de los eventos es independiente: No puede haber una correlación entre los eventos, ya que de este modo no se puede aplicar correctamente.
• La tasa promedio de eventos: Debe ser un valor constante en cualquier intervalo de tiempo dentro de la distribución de Poisson.
• Eventos aislados: Se recomienda la aplicación de esta distribución de Poisson en eventos de poca frecuencia de ocurrencia. Si la tasa de eventos es elevada, se pueden aplicar otro tipo de distribuciones.
• Intervalos temporales: La aplicación de esta distribución se debe llevar a cabo en intervalos de tiempo definidos. Para hacer una correcta distribución,  estos intervalos deben ser utilizados correctamente.