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
87.87%
公平賠率
1.14
平局
9.05%
公平賠率
11.06
客隊 勝利
3.09%
公平賠率
32.4
最可能的比分
3 - 0
概率 13.51%
公平賠率 7.4
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 | 1.14 | — | |
| 平局 | 11.06 | — | |
| 客隊 勝利 | 32.4 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3-0 | 13.51% | 7.4 |
| 2 | 2-0 | 12.66% | 7.9 |
| 3 | 4-0 | 10.81% | 9.25 |
| 4 | 1-0 | 7.92% | 12.63 |
| 5 | 5-0 | 6.92% | 14.46 |
| 6 | 3-1 | 6.75% | 14.8 |
| 7 | 2-1 | 6.33% | 15.79 |
| 8 | 4-1 | 5.4% | 18.51 |
| 9 | 1-1 | 3.96% | 25.27 |
| 10 | 6-0 | 3.69% | 27.11 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.47%
40.43
|
1.24%
80.85
|
0.31%
323.42
|
0.05%
1941.75
|
0.01%
15625.0
|
0.0%
166666.67
|
| 1 |
7.92%
12.63
|
3.96%
25.27
|
0.99%
101.07
|
0.16%
606.43
|
0.02%
4854.37
|
0.0%
47619.05
|
| 2 |
12.66%
7.9
|
6.33%
15.79
|
1.58%
63.17
|
0.26%
379.08
|
0.03%
3030.3
|
0.0%
30303.03
|
| 3 |
13.51%
7.4
|
6.75%
14.8
|
1.69%
59.22
|
0.28%
355.37
|
0.04%
2840.91
|
0.0%
28571.43
|
| 4 |
10.81%
9.25
|
5.4%
18.51
|
1.35%
74.02
|
0.23%
444.05
|
0.03%
3558.72
|
0.0%
35714.29
|
| 5 |
6.92%
14.46
|
3.46%
28.92
|
0.86%
115.66
|
0.14%
693.96
|
0.02%
5555.56
|
0.0%
55555.56
|
其他比分（任一方進6球以上）
10.5%
·
公平：
9.53
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 95.87% | 4.08% |
| 1.5 | 82.83% | 17.12% |
| 2.5 | 61.96% | 37.99% |
| 3.5 | 39.7% | 60.25% |
| 4.5 | 21.89% | 78.06% |
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 | 2.47% | 40.43 |
| 1 | 9.15% | 10.93 |
| 2 | 16.93% | 5.91 |
| 3 | 20.88% | 4.79 |
| 4 | 19.32% | 5.18 |
| 5+ | 31.24% | 3.20 |
|
大球 2.5 71.41%
小球 2.5 28.54%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
87.87%
平局
9.05%
客隊 勝利
3.09%
大 / 小 2.5
大球 2.5
71.41%
小球 2.5
28.54%
雙方進球
是
37.72%
否
62.28%
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 | 51.42% 1.94 | 20.91% 4.78 | 27.62% 3.62 |
| -1.5 | 72.33% 1.38 | — | 27.62% 3.62 |
| -1.0 | 72.33% 1.38 | 16.17% 6.18 | 11.44% 8.74 |
| -0.5 | 88.51% 1.13 | — | 11.44% 8.74 |
| 0 (PK) | 88.51% 1.13 | 8.32% 12.02 | 3.12% 32.02 |
| +0.5 | 96.83% 1.03 | — | 3.12% 32.02 |
| +1.0 | 96.83% 1.03 | 2.53% 39.57 | 0.6% 167.78 |
| +1.5 | 99.35% 1.01 | — | 0.6% 167.78 |
| +2.0 | 99.35% 1.01 | 0.51% 195.85 | 0.09% 1170.67 |
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。
