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
53.57%
公平賠率
1.87
平局
32.01%
公平賠率
3.12
客隊 勝利
14.42%
公平賠率
6.93
最可能的比分
1 - 0
概率 21.81%
公平賠率 4.59
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 | 1.87 | — | |
| 平局 | 3.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 6.93 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 21.81% | 4.59 |
| 2 | 0-0 | 17.73% | 5.64 |
| 3 | 2-0 | 13.41% | 7.46 |
| 4 | 1-1 | 10.9% | 9.17 |
| 5 | 0-1 | 8.86% | 11.28 |
| 6 | 2-1 | 6.71% | 14.91 |
| 7 | 3-0 | 5.5% | 18.19 |
| 8 | 3-1 | 2.75% | 36.37 |
| 9 | 1-2 | 2.73% | 36.69 |
| 10 | 0-2 | 2.22% | 45.12 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.73%
5.64
|
8.86%
11.28
|
2.22%
45.12
|
0.37%
270.78
|
0.05%
2164.5
|
0.0%
21739.13
|
| 1 |
21.81%
4.59
|
10.9%
9.17
|
2.73%
36.69
|
0.45%
220.12
|
0.06%
1760.56
|
0.01%
17543.86
|
| 2 |
13.41%
7.46
|
6.71%
14.91
|
1.68%
59.66
|
0.28%
357.91
|
0.03%
2865.33
|
0.0%
28571.43
|
| 3 |
5.5%
18.19
|
2.75%
36.37
|
0.69%
145.5
|
0.11%
873.36
|
0.01%
6993.01
|
0.0%
71428.57
|
| 4 |
1.69%
59.14
|
0.85%
118.29
|
0.21%
473.26
|
0.04%
2840.91
|
0.0%
22727.27
|
0.0%
250000.0
|
| 5 |
0.42%
240.44
|
0.21%
480.77
|
0.05%
1923.08
|
0.01%
11494.25
|
0.0%
90909.09
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.17%
·
公平：
584.11
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
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 | 17.73% | 5.64 |
| 1 | 30.67% | 3.26 |
| 2 | 26.53% | 3.77 |
| 3 | 15.30% | 6.54 |
| 4 | 6.62% | 15.11 |
| 5+ | 3.16% | 31.69 |
|
大球 2.5 25.07%
小球 2.5 74.93%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
53.57%
平局
32.01%
客隊 勝利
14.42%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.07%
小球 2.5
74.93%
雙方進球
是
27.85%
否
72.15%
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 | 8.88% 11.26 | 16.38% 6.1 | 74.74% 1.34 |
| -1.5 | 25.26% 3.96 | — | 74.74% 1.34 |
| -1.0 | 25.26% 3.96 | 29.23% 3.42 | 45.51% 2.2 |
| -0.5 | 54.49% 1.84 | — | 45.51% 2.2 |
| 0 (PK) | 54.49% 1.84 | 30.43% 3.29 | 15.08% 6.63 |
| +0.5 | 84.92% 1.18 | — | 15.08% 6.63 |
| +1.0 | 84.92% 1.18 | 11.88% 8.41 | 3.19% 31.31 |
| +1.5 | 96.81% 1.03 | — | 3.19% 31.31 |
| +2.0 | 96.81% 1.03 | 2.71% 36.94 | 0.49% 205.15 |
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。
