Как часто в матчах АПЛ пробивается тотал больше 2.5? Какие команды стабильно дают результативные игры, а какие тянут статистику вниз? На чём вообще должен строиться расчёт вероятности тотала — на модели, интуиции или средней температуре по туру? В этом материале от Pinnacle888 вы найдете срез долгосрочной результативности команд Премьер-лиги, среднестатистическое распределение счётов, а также практический пример расчёта вероятности по модели Пуассона.
Результативность матчей АПЛ в долгосрочной динамике
На дистанции Премьер‑лига стабильно остаётся одной из самых результативных топ‑чемпионатов Европы. Если взять весь период с основания АПЛ в 1992 году, то общая средняя результативность по всем сезонам составляет примерно 2.65 гола за матч. Это усреднённый показатель по почти 30 сезонам и почти 30 000 забитых мячей.
В последних сезонах наблюдаются колебания вокруг этого уровня:
- в сезоне 2023/24 среднее число превысило 3.2 гола за матч — это был рекорд для современной истории лиги.
- текущие данные (с учётом прошедшей части сезона) указывают на уровень около 2.8 голов за матч.
Такой разброс показывает, что результативность в АПЛ меняется от сезона к сезону, но остаётся в диапазоне 2.6–3.2 голов за матч на дистанции последних лет. Для нас это означает две важные вещи:
- Линия ТБ 2.5 расположена близко к историческому среднему показателю, поэтому совокупно около половины матчей её проходят.
- Высокие тоталы (ТБ 3.5 и выше) требуют конкретизации: они чаще встречаются в играх, где средние показатели каждой из команд выше среднего по лиге.
Кроме того, статистика распределения голов в матчах подтверждает, что наиболее частые результаты по сумме голов — это 2 и 3 мяча. По данным одной из актуальных таблиц:
- 3 гола — около 28–29 % матчей;
- 2 гола — около 23 % матчей;
- 0–1 гол — меньшинство событий.
Такая картина даёт базовый ориентир: матч АПЛ на дистанции редко бывает абсолютно сухим или сверхрезультативным, большая часть встреч укладывается в узкий диапазон счёта от 1 до 3 голов.
Вклад топ-команд в формирование результативности
Важно понимать,что результативность Премьер-лиги распределена неравномерно. Существенную часть голов обеспечивают команды из верхней части таблицы, и именно они чаще выдают результативные матчи.
Вот средняя результативность топ-команд сезона 2025/26 (по состоянию на минувшие 19 туров):
- Манчестер Сити — 43 гола (2,26 гола за матч)
- Ливерпуль — 36 голов (1,89)
- Арсенал — 37 голов (1,95)
- Челси — 32 гола (1,68)
- Манчестер Юнайтед — 33 гола (1,74)
Эти значения заметно выше среднего по лиге и формируют сдвиг распределения в сторону тоталов больше 2,5. Игры с участием этих команд чаще заканчиваются с общим счётом 3 и более голов, особенно при участии соперников с хилой обороной.
Исторически «Манчестер Сити» — один из главных драйверов результативности в лиге. В сезоне 2017/18 команда установила рекорд АПЛ, забив 106 мячей за сезон.
Такие команды могут быть ориентиром при ставках на тоталы, но при этом они сильно искажают усреднённую статистику. Если убрать из расчёта 4–5 ведущих клубов, средняя результативность лиги снижается. Поэтому при оценке вероятности тотала в конкретном матче опора на общую цифру по чемпионату не всегда корректна — контекст участников важнее среднего показателя.
Расчёт вероятности тотала по модели Пуассона
Чтобы понять, насколько вероятен проход того или иного тотала, можно опираться не только на среднюю результативность, но и на модель, которая описывает, как распределяются голы в футболе.
Самая простая и рабочая из них — модель Пуассона. Это способ прикинуть, с какой вероятностью команда забьёт 0, 1, 2, 3 и т.д. голов, если известно её среднее количество голов за матч.
Она показывает, какие счета наиболее вероятны, а какие — редкость, и позволяет рассчитать, насколько вероятен проход конкретного тотала.
Важно: модель не предсказывает точный счёт, она просто распределяет вероятности между возможными вариантами на основе статистики.
Представим,что средний показатель команды 1,8 гола за матч. Модель Пуассона как бы говорит: «окей, скорее всего эта команда забьёт 1 или 2 мяча, с небольшой вероятностью — 3, совсем маловероятно — 0 или больше 4».
Это и есть распределение вероятностей. Оно выглядит примерно так:
| Кол-во голов | Вероятность при среднем 1.8 |
| 0 | 16 % |
| 1 | 29 % |
| 2 | 26 % |
| 3 | 16 % |
| 4 | 8 % |
| 5+ | 5% или меньше |
Цифры тут условные, но логика такая: вероятность падает по мере удаления от среднего.
Разберем расчет вероятности тотала на примере матча «Манчестер Сити» — «Челси», который пройдет 4 января 2026 года.
По данным текущего сезона (по итогам 19 туров) «Манчестер Сити» забивает в среднем 2,26 гола за матч, а «Челси» — 1,68 гола за матч. Эти числа — основа расчёта. Их можно назвать «ожидаемые голы».
Допустим, команды сыграют так же, как играли в среднем. Тогда суммарное ожидание — примерно 3,94 гола за матч.
Теперь мы спрашиваем модель Пуассона: «если в среднем в матче бывает 3,94 гола, то насколько вероятно, что будет, например, ровно 2 гола или 3?
К счастью, сегодня это не нужно считать вручную, есть бесплатные онлайн-калькуляторы — просто загуглите «калькулятор модели Пуассона». Вот как это можно сделать:
- Введите ожидаемое количество голов в поле λ.
- Введите конкретное количество голов, для которого хотите узнать вероятность, в поле k.
- Нажмите «Вычислить».
Если мы хотим узнать вероятность ТБ 2.5 (то есть 3 или больше голов), нужно посчитать вероятность, что будет 0 голов, 1 гол или 2. Далее складываем полученные значения и вычитаем полученное число из 100. Это и будет вероятность прохода ТБ 2.5.
В случае с матчем «Манчестер Сити» — «Челси» это выглядит так:
| Голов в матче | Вероятность |
| 0 | 1,9 % |
| 1 | 7,6 % |
| 2 | 15,0 % |
| Сумма | ≈ 24,5 % |
Тогда вероятность прохода ТБ 2.5 будет: 100 % – 24,5 % ≈ 75,5 %.
Как применять модель на практике
Модель Пуассона полезна, только если использовать её правильно — не как волшебную формулу, а как ориентир, который помогает проверить линию букмекера. Вот простые советы, которые помогут избежать ошибок:
- Всегда сравнивайте полученное значение с коэффициентом. Если модель даёт, например, 74 % на тотал больше 2,5, а букмекер предлагает на это событие коэффициент 1.90 (что соответствует ~52,6 % вероятности) — это расхождение. В таких случаях можно предположить, что коэффициент завышен, и ставка имеет «перевес» — её математическое ожидание положительное.
- Не отрывайте число от контекста. Чтобы сделать ставку, нужно убедиться, что модель адекватно отражает ситуацию, а не опирается только на сухие цифры. Средние показатели работают на дистанции, но один матч — это всегда исключение, а не правило. На результат могут влиять такие факторы, как отсутствие основного нападающего, мотивация соперников и так далее. Учитывая их, можно корректировать результат в пределах 5-10%, но не более, чтобы не исказить картину.
- Не делайте выводы по одному матчу. Даже если модель показывает высокую вероятность ТБ 2.5, в одном конкретном матче результат может быть каким угодно — от 0:0 до 6:1. Это нормально.Модель не предсказывает исход, а оценивает шансы. И работает она, когда использовать её регулярно, а не эпизодически.
- Применяйте модель регулярно. Если вы регулярно оцениваете матчи по этой схеме, то со временем видите, какие команды системно переоцениваются или недооцениваются по тоталам и где модель сбоит чаще всего (например, в матчах с участием нестабильных команд).