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
36.26%
公平賠率
2.76
平局
29.29%
公平賠率
3.41
客隊 勝利
34.46%
公平賠率
2.9
最可能的比分
1 - 1
概率 13.08%
公平賠率 7.64
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 | 2.76 | — | |
| 平局 | 3.41 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.9 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.08% | 7.64 |
| 2 | 1-0 | 11.0% | 9.09 |
| 3 | 0-1 | 10.9% | 9.17 |
| 4 | 0-0 | 9.16% | 10.91 |
| 5 | 2-1 | 7.85% | 12.74 |
| 6 | 1-2 | 7.79% | 12.84 |
| 7 | 2-0 | 6.6% | 15.16 |
| 8 | 0-2 | 6.49% | 15.41 |
| 9 | 2-2 | 4.67% | 21.41 |
| 10 | 3-1 | 3.14% | 31.84 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.16%
10.91
|
10.9%
9.17
|
6.49%
15.41
|
2.57%
38.86
|
0.77%
130.62
|
0.18%
548.85
|
| 1 |
11.0%
9.09
|
13.08%
7.64
|
7.79%
12.84
|
3.09%
32.38
|
0.92%
108.85
|
0.22%
457.25
|
| 2 |
6.6%
15.16
|
7.85%
12.74
|
4.67%
21.41
|
1.85%
53.97
|
0.55%
181.42
|
0.13%
762.2
|
| 3 |
2.64%
37.89
|
3.14%
31.84
|
1.87%
53.52
|
0.74%
134.92
|
0.22%
453.51
|
0.05%
1904.76
|
| 4 |
0.79%
126.31
|
0.94%
106.15
|
0.56%
178.41
|
0.22%
449.64
|
0.07%
1512.86
|
0.02%
6369.43
|
| 5 |
0.19%
526.32
|
0.23%
442.28
|
0.13%
743.49
|
0.05%
1872.66
|
0.02%
6289.31
|
0.0%
26315.79
|
其他比分(任一方進6球以上)
0.29%
·
公平:
340.14
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.16% | 10.91 |
| 1 | 21.90% | 4.57 |
| 2 | 26.17% | 3.82 |
| 3 | 20.85% | 4.80 |
| 4 | 12.46% | 8.03 |
| 5+ | 9.46% | 10.57 |
|
大球 2.5 42.77%
小球 2.5 57.23%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.26%
平局
29.29%
客隊 勝利
34.46%
大 / 小 2.5
大球 2.5
42.77%
小球 2.5
57.23%
雙方進球
是
48.62%
否
51.38%
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 | 5.07% 19.73 | 10.35% 9.66 | 84.58% 1.18 |
| -1.5 | 15.42% 6.48 | — | 84.58% 1.18 |
| -1.0 | 15.42% 6.48 | 20.95% 4.77 | 63.62% 1.57 |
| -0.5 | 36.38% 2.75 | — | 63.62% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.38% 2.75 | 27.73% 3.61 | 35.89% 2.79 |
| +0.5 | 64.11% 1.56 | — | 35.89% 2.79 |
| +1.0 | 64.11% 1.56 | 20.78% 4.81 | 15.11% 6.62 |
| +1.5 | 84.89% 1.18 | — | 15.11% 6.62 |
| +2.0 | 84.89% 1.18 | 10.18% 9.82 | 4.93% 20.29 |
如何使用泊松計算器
- 輸入主隊的預期進球數(xG)
- 輸入客隊的預期進球數(xG)
- 點擊「計算」
- 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。