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
67.57%
公平賠率
1.48
平局
22.98%
公平賠率
4.35
客隊 勝利
9.45%
公平賠率
10.58
最可能的比分
1 - 0
概率 18.21%
公平賠率 5.49
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 | 1.48 | — | |
| 平局 | 4.35 | — | |
| 客隊 勝利 | 10.58 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 18.21% | 5.49 |
| 2 | 2-0 | 16.2% | 6.17 |
| 3 | 0-0 | 10.23% | 9.78 |
| 4 | 3-0 | 9.61% | 10.4 |
| 5 | 1-1 | 9.1% | 10.99 |
| 6 | 2-1 | 8.1% | 12.34 |
| 7 | 0-1 | 5.11% | 19.55 |
| 8 | 3-1 | 4.81% | 20.8 |
| 9 | 4-0 | 4.28% | 23.37 |
| 10 | 1-2 | 2.28% | 43.94 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.23%
9.78
|
5.11%
19.55
|
1.28%
78.21
|
0.21%
469.26
|
0.03%
3759.4
|
0.0%
37037.04
|
| 1 |
18.21%
5.49
|
9.1%
10.99
|
2.28%
43.94
|
0.38%
263.64
|
0.05%
2109.7
|
0.0%
21276.6
|
| 2 |
16.2%
6.17
|
8.1%
12.34
|
2.03%
49.37
|
0.34%
296.21
|
0.04%
2369.67
|
0.0%
23809.52
|
| 3 |
9.61%
10.4
|
4.81%
20.8
|
1.2%
83.21
|
0.2%
499.25
|
0.03%
4000.0
|
0.0%
40000.0
|
| 4 |
4.28%
23.37
|
2.14%
46.75
|
0.53%
186.99
|
0.09%
1122.33
|
0.01%
9009.01
|
0.0%
90909.09
|
| 5 |
1.52%
65.66
|
0.76%
131.3
|
0.19%
525.21
|
0.03%
3154.57
|
0.0%
25000.0
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.99%
·
公平：
101.22
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.14% | 16.86% |
| 1.5 | 53.12% | 46.88% |
| 2.5 | 26.4% | 73.6% |
| 3.5 | 10.55% | 89.45% |
| 4.5 | 3.5% | 96.5% |
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 | 10.23% | 9.78 |
| 1 | 23.32% | 4.29 |
| 2 | 26.59% | 3.76 |
| 3 | 20.21% | 4.95 |
| 4 | 11.52% | 8.68 |
| 5+ | 8.14% | 12.28 |
|
大球 2.5 39.86%
小球 2.5 60.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
67.57%
平局
22.98%
客隊 勝利
9.45%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.86%
小球 2.5
60.13%
雙方進球
是
32.71%
否
67.29%
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 | 19.49% 5.13 | 21.58% 4.63 | 58.93% 1.7 |
| -1.5 | 41.07% 2.43 | — | 58.93% 1.7 |
| -1.0 | 41.07% 2.43 | 27.6% 3.62 | 31.33% 3.19 |
| -0.5 | 68.67% 1.46 | — | 31.33% 3.19 |
| 0 (PK) | 68.67% 1.46 | 21.57% 4.64 | 9.76% 10.25 |
| +0.5 | 90.24% 1.11 | — | 9.76% 10.25 |
| +1.0 | 90.24% 1.11 | 7.75% 12.9 | 2.0% 49.93 |
| +1.5 | 98.0% 1.02 | — | 2.0% 49.93 |
| +2.0 | 98.0% 1.02 | 1.7% 58.73 | 0.3% 333.29 |
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。
