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
47.96%
公平賠率
2.08
平局
35.5%
公平賠率
2.82
客隊 勝利
16.53%
公平賠率
6.05
最可能的比分
1 - 0
概率 22.29%
公平賠率 4.49
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 | 2.08 | — | |
| 平局 | 2.82 | — | |
| 客隊 勝利 | 6.05 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 22.29% | 4.49 |
| 2 | 0-0 | 21.22% | 4.71 |
| 3 | 2-0 | 11.7% | 8.55 |
| 4 | 1-1 | 11.14% | 8.97 |
| 5 | 0-1 | 10.61% | 9.42 |
| 6 | 2-1 | 5.85% | 17.09 |
| 7 | 3-0 | 4.1% | 24.42 |
| 8 | 1-2 | 2.79% | 35.9 |
| 9 | 0-2 | 2.65% | 37.69 |
| 10 | 3-1 | 2.05% | 48.84 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
21.22%
4.71
|
10.61%
9.42
|
2.65%
37.69
|
0.44%
226.14
|
0.06%
1808.32
|
0.01%
18181.82
|
| 1 |
22.29%
4.49
|
11.14%
8.97
|
2.79%
35.9
|
0.46%
215.38
|
0.06%
1724.14
|
0.01%
17241.38
|
| 2 |
11.7%
8.55
|
5.85%
17.09
|
1.46%
68.38
|
0.24%
410.17
|
0.03%
3278.69
|
0.0%
33333.33
|
| 3 |
4.1%
24.42
|
2.05%
48.84
|
0.51%
195.35
|
0.09%
1172.33
|
0.01%
9345.79
|
0.0%
90909.09
|
| 4 |
1.07%
93.02
|
0.54%
186.05
|
0.13%
744.05
|
0.02%
4464.29
|
0.0%
35714.29
|
0.0%
333333.33
|
| 5 |
0.23%
443.07
|
0.11%
885.74
|
0.03%
3546.1
|
0.0%
21276.6
|
0.0%
166666.67
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.08%
·
公平：
1290.32
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 39.35% | 60.65% |
| 1.5 | 9.02% | 90.98% |
| 2.5 | 1.44% | 98.56% |
| 3.5 | 0.18% | 99.82% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 21.22% | 4.71 |
| 1 | 32.90% | 3.04 |
| 2 | 25.50% | 3.92 |
| 3 | 13.17% | 7.59 |
| 4 | 5.10% | 19.59 |
| 5+ | 2.10% | 47.56 |
|
大球 2.5 20.38%
小球 2.5 79.62%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.96%
平局
35.50%
客隊 勝利
16.53%
大 / 小 2.5
大球 2.5
20.38%
小球 2.5
79.62%
雙方進球
是
25.58%
否
74.42%
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 | 6.15% 16.26 | 13.89% 7.2 | 79.96% 1.25 |
| -1.5 | 20.04% 4.99 | — | 79.96% 1.25 |
| -1.0 | 20.04% 4.99 | 28.67% 3.49 | 51.29% 1.95 |
| -0.5 | 48.71% 2.05 | — | 51.29% 1.95 |
| 0 (PK) | 48.71% 2.05 | 33.92% 2.95 | 17.37% 5.76 |
| +0.5 | 82.63% 1.21 | — | 17.37% 5.76 |
| +1.0 | 82.63% 1.21 | 13.65% 7.32 | 3.72% 26.88 |
| +1.5 | 96.28% 1.04 | — | 3.72% 26.88 |
| +2.0 | 96.28% 1.04 | 3.15% 31.76 | 0.57% 175.05 |
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。
