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
47.83%
公平賠率 2.09
平局
27.01%
公平賠率 3.7
客隊 勝利
25.15%
公平賠率 3.98
最可能的比分
1 - 1
概率 12.12% 公平賠率 8.25

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 2.09 —
平局 3.7 —
客隊 勝利 3.98 —
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 1-1 12.12% 8.25
2 1-0 11.44% 8.74
3 2-1 9.34% 10.71
4 2-0 8.81% 11.35
5 0-1 7.87% 12.7
6 0-0 7.43% 13.46
7 1-2 6.43% 15.56
8 2-2 4.95% 20.21
9 3-1 4.79% 20.87
10 3-0 4.52% 22.12
比分矩陣 主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
0 1 2 3 4 5
0
7.43%
13.46
7.87%
12.7
4.17%
23.97
1.47%
67.82
0.39%
255.95
0.08%
1207.73
1
11.44%
8.74
12.12%
8.25
6.43%
15.56
2.27%
44.04
0.6%
166.2
0.13%
783.7
2
8.81%
11.35
9.34%
10.71
4.95%
20.21
1.75%
57.2
0.46%
215.84
0.1%
1018.33
3
4.52%
22.12
4.79%
20.87
2.54%
39.37
0.9%
111.42
0.24%
420.52
0.05%
1984.13
4
1.74%
57.45
1.85%
54.2
0.98%
102.26
0.35%
289.44
0.09%
1091.7
0.02%
5154.64
5
0.54%
186.53
0.57%
175.96
0.3%
332.01
0.11%
939.85
0.03%
3546.1
0.01%
16666.67
其他比分(任一方進6球以上) 0.58% · 公平: 171.14
單隊總進球數
主隊
大球 小球
0.5 78.56% 21.44%
1.5 45.55% 54.45%
2.5 20.13% 79.87%
3.5 7.08% 92.92%
4.5 2.05% 97.95%
客隊
大球 小球
0.5 65.35% 34.65%
1.5 28.63% 71.37%
2.5 9.17% 90.83%
3.5 2.29% 97.71%
4.5 0.47% 99.53%
比賽總進球數
進球數 概率 賠率
0 7.43% 13.46
1 19.31% 5.18
2 25.10% 3.98
3 21.76% 4.60
4 14.14% 7.07
5+ 12.26% 8.16
大球 2.5 48.16% 小球 2.5 51.84%
主要市場概率
1X2
主隊 勝利 47.83%
平局 27.01%
客隊 勝利 25.15%
大 / 小 2.5
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
雙方進球
是 51.34%
否 48.66%
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 10.01% 9.99 14.69% 6.81 75.3% 1.33
-1.5 24.7% 4.05 — 75.3% 1.33
-1.0 24.7% 4.05 23.69% 4.22 51.61% 1.94
-0.5 48.39% 2.07 — 51.61% 1.94
0 (PK) 48.39% 2.07 25.5% 3.92 26.12% 3.83
+0.5 73.88% 1.35 — 26.12% 3.83
+1.0 73.88% 1.35 16.31% 6.13 9.81% 10.19
+1.5 90.19% 1.11 — 9.81% 10.19
+2.0 90.19% 1.11 6.96% 14.37 2.85% 35.08

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。