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
22.28%
公平賠率 4.49
平局
34.81%
公平賠率 2.87
客隊 勝利
42.91%
公平賠率 2.33
最可能的比分
0 - 1
概率 18.82% 公平賠率 5.31

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 4.49 —
平局 2.87 —
客隊 勝利 2.33 —
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 0-1 18.82% 5.31
2 0-0 18.27% 5.47
3 1-1 12.61% 7.93
4 1-0 12.24% 8.17
5 0-2 9.69% 10.32
6 1-2 6.49% 15.4
7 2-1 4.22% 23.68
8 2-0 4.1% 24.39
9 0-3 3.33% 30.06
10 1-3 2.23% 44.86
比分矩陣 主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
0 1 2 3 4 5
0
18.27%
5.47
18.82%
5.31
9.69%
10.32
3.33%
30.06
0.86%
116.73
0.18%
566.57
1
12.24%
8.17
12.61%
7.93
6.49%
15.4
2.23%
44.86
0.57%
174.22
0.12%
846.02
2
4.1%
24.39
4.22%
23.68
2.17%
45.98
0.75%
133.9
0.19%
520.02
0.04%
2525.25
3
0.92%
109.21
0.94%
106.02
0.49%
205.85
0.17%
599.52
0.04%
2331.0
0.01%
11363.64
4
0.15%
651.89
0.16%
632.91
0.08%
1228.5
0.03%
3584.23
0.01%
13888.89
0.0%
66666.67
5
0.02%
4854.37
0.02%
4716.98
0.01%
9174.31
0.0%
27027.03
0.0%
100000.0
0.0%
500000.0
其他比分（任一方進6球以上） 0.08% · 公平： 1310.62
單隊總進球數
主隊
大球 小球
0.5 48.83% 51.17%
1.5 14.54% 85.46%
2.5 3.06% 96.94%
3.5 0.49% 99.51%
4.5 0.06% 99.94%
客隊
大球 小球
0.5 64.3% 35.7%
1.5 27.53% 72.47%
2.5 8.59% 91.41%
3.5 2.09% 97.91%
4.5 0.41% 99.59%
比賽總進球數
進球數 概率 賠率
0 18.27% 5.47
1 31.06% 3.22
2 26.40% 3.79
3 14.96% 6.69
4 6.36% 15.73
5+ 2.96% 33.77
大球 2.5 24.28% 小球 2.5 75.72%
主要市場概率
1X2
主隊 勝利 22.28%
平局 34.81%
客隊 勝利 42.91%
大 / 小 2.5
大球 2.5 24.28%
小球 2.5 75.72%
雙方進球
是 31.4%
否 68.6%
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 1.29% 77.72 5.13% 19.5 93.58% 1.07
-1.5 6.42% 15.59 — 93.58% 1.07
-1.0 6.42% 15.59 16.98% 5.89 76.61% 1.31
-0.5 23.39% 4.27 — 76.61% 1.31
0 (PK) 23.39% 4.27 33.22% 3.01 43.38% 2.31
+0.5 56.62% 1.77 — 43.38% 2.31
+1.0 56.62% 1.77 26.1% 3.83 17.28% 5.79
+1.5 82.72% 1.21 — 17.28% 5.79
+2.0 82.72% 1.21 12.12% 8.25 5.16% 19.38

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。