足球泊松計算器

基於xG的比賽概率與公平賠率引擎

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輸入預期進球數 (XG)
進階選項
模型使用改良版泊松分佈:稍高的平局概率及熱門隊伍結果。
預測快照
主隊 勝利
24.86%
公平賠率 4.02
平局
34.97%
公平賠率 2.86
客隊 勝利
40.18%
公平賠率 2.49
最可能的比分
0 - 0
概率 17.91% 公平賠率 5.58

比賽概率與賠率輸出

公平賠率比較
市場 市場賠率 公平賠率 ? 模型根據概率計算的公平價格。 優勢 ? 莊家賠率與模型公平賠率之間的差異。 正值優勢表示潛在價值。
主隊 勝利 4.02 —
平局 2.86 —
客隊 勝利 2.49 —
尋找價值機會

比較模型公平賠率與莊家價格,找出正EV投注。

查看價值投注 →
正確比分概率與公平賠率
# 波膽 概率 賠率
1 0-0 17.91% 5.58
2 0-1 17.73% 5.64
3 1-0 13.07% 7.65
4 1-1 12.94% 7.73
5 0-2 8.78% 11.4
6 1-2 6.41% 15.61
7 2-0 4.77% 20.96
8 2-1 4.72% 21.17
9 0-3 2.9% 34.53
10 2-2 2.34% 42.77
比分矩陣 主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
0 1 2 3 4 5
0
17.91%
5.58
17.73%
5.64
8.78%
11.4
2.9%
34.53
0.72%
139.53
0.14%
704.72
1
13.07%
7.65
12.94%
7.73
6.41%
15.61
2.11%
47.31
0.52%
191.13
0.1%
965.25
2
4.77%
20.96
4.72%
21.17
2.34%
42.77
0.77%
129.6
0.19%
523.56
0.04%
2645.5
3
1.16%
86.13
1.15%
87.0
0.57%
175.78
0.19%
532.48
0.05%
2150.54
0.01%
10869.57
4
0.21%
471.92
0.21%
476.64
0.1%
963.39
0.03%
2915.45
0.01%
11764.71
0.0%
58823.53
5
0.03%
3236.25
0.03%
3267.97
0.02%
6578.95
0.01%
20000.0
0.0%
83333.33
0.0%
500000.0
其他比分(任一方進6球以上) 0.07% · 公平: 1472.75
單隊總進球數
主隊
大球 小球
0.5 51.81% 48.19%
1.5 16.63% 83.37%
2.5 3.79% 96.21%
3.5 0.66% 99.34%
4.5 0.09% 99.91%
客隊
大球 小球
0.5 62.84% 37.16%
1.5 26.06% 73.94%
2.5 7.85% 92.15%
3.5 1.84% 98.16%
4.5 0.35% 99.65%
比賽總進球數
進球數 概率 賠率
0 17.91% 5.58
1 30.80% 3.25
2 26.49% 3.78
3 15.19% 6.58
4 6.53% 15.31
5+ 3.09% 32.36
大球 2.5 24.81% 小球 2.5 75.19%
主要市場概率
1X2
主隊 勝利 24.86%
平局 34.97%
客隊 勝利 40.18%
大 / 小 2.5
大球 2.5 24.81%
小球 2.5 75.19%
雙方進球
是 32.56%
否 67.44%
亞洲讓球盤概率 ? 概率是根據泊松比分模型計算的。 平推適用於整數亞洲讓球盤。 主隊讓球
讓球 主隊 推 客隊
-2.0 1.67% 59.86 6.03% 16.58 92.3% 1.08
-1.5 7.7% 12.99 — 92.3% 1.08
-1.0 7.7% 12.99 18.4% 5.43 73.9% 1.35
-0.5 26.1% 3.83 — 73.9% 1.35
0 (PK) 26.1% 3.83 33.38% 3.0 40.52% 2.47
+0.5 59.48% 1.68 — 40.52% 2.47
+1.0 59.48% 1.68 24.95% 4.01 15.56% 6.42
+1.5 84.44% 1.18 — 15.56% 6.42
+2.0 84.44% 1.18 11.09% 9.02 4.48% 22.35

模型運作方式

泊松分佈
xG 輸入
調整
概率輸出

所有概率均基於泊松概率質量函數,這是統計學中廣泛使用的泊松分佈模型的一部分。

泊松模型的局限性

雖然強大,但泊松模型也有其局限性:

  • 假設進球事件是獨立的
  • 不考慮紅牌或比賽狀態變化
  • 在非常低或非常高的預期進球(xG)比賽中準確性較低
了解更多
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如何使用泊松計算器

  1. 輸入主隊的預期進球數(xG)
  2. 輸入客隊的預期進球數(xG)
  3. 點擊「計算」
  4. 查看正確比分概率/公平賠率以及比賽結果分佈

此工具適合分析師、投注者以及任何對數據驅動的足球預測感興趣的人。

為什麼泊松分佈對基於xG的預測有用

使用xG而非歷史進球數,讓預測能反映機會質量,而不僅僅是過去的結果。

好處包括:

  • 減少由射門效率波動引起的隨機性
  • 使預測與基礎表現保持一致
  • 從統計概率中創建公平賠率
  • 通過比較模型賠率與莊家賠率來識別價值投注

這就是為什麼基於泊松的模型在AI足球預測系統中被廣泛使用的原因。

常見問題

泊松計算器使用預期進球數(xG)估算足球比賽的比分機率,幫助預測比賽結果和相關投注機率。

它在建模進球方面統計上有效,但結合xG數據和比賽背景因素效果最佳。

可以,它可以用來估算公平賠率,並與博彩公司賠率進行比較,以幫助識別潛在的價值投注。

您應該使用基於球隊實力、近期表現和對手實力的賽前預期進球數。

是的。計算器根據您輸入的預期進球數(xG)生成完整的正確比分(比分線)網格,因此您可以查看每個正確比分的機率並與正確比分市場進行比較。相同的“正確比分預測模型”也支持1X2和BTTS。

BTTS(雙方進球)機率是雙方至少各進一球的可能性。此工具基於相同的xG泊松模型報告BTTS是/否,因此預期進球數(xG)、正確比分和BTTS在足球預測中保持一致。