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
59.43%
公平賠率
1.68
平局
28.13%
公平賠率
3.55
客隊 勝利
12.44%
公平賠率
8.04
最可能的比分
1 - 0
概率 20.42%
公平賠率 4.9
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 | 1.68 | — | |
| 平局 | 3.55 | — | |
| 客隊 勝利 | 8.04 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 20.42% | 4.9 |
| 2 | 2-0 | 14.81% | 6.75 |
| 3 | 0-0 | 14.09% | 7.1 |
| 4 | 1-1 | 10.42% | 9.6 |
| 5 | 2-1 | 7.55% | 13.24 |
| 6 | 0-1 | 7.18% | 13.92 |
| 7 | 3-0 | 7.16% | 13.97 |
| 8 | 3-1 | 3.65% | 27.4 |
| 9 | 1-2 | 2.66% | 37.65 |
| 10 | 4-0 | 2.59% | 38.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.09%
7.1
|
7.18%
13.92
|
1.83%
54.59
|
0.31%
321.13
|
0.04%
2518.89
|
0.0%
25000.0
|
| 1 |
20.42%
4.9
|
10.42%
9.6
|
2.66%
37.65
|
0.45%
221.43
|
0.06%
1736.11
|
0.01%
16949.15
|
| 2 |
14.81%
6.75
|
7.55%
13.24
|
1.93%
51.93
|
0.33%
305.44
|
0.04%
2398.08
|
0.0%
23255.81
|
| 3 |
7.16%
13.97
|
3.65%
27.4
|
0.93%
107.43
|
0.16%
632.11
|
0.02%
4950.5
|
0.0%
47619.05
|
| 4 |
2.59%
38.54
|
1.32%
75.57
|
0.34%
296.38
|
0.06%
1742.16
|
0.01%
13698.63
|
0.0%
142857.14
|
| 5 |
0.75%
132.91
|
0.38%
260.62
|
0.1%
1022.49
|
0.02%
6024.1
|
0.0%
47619.05
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.38%
·
公平：
262.74
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 39.95% | 60.05% |
| 1.5 | 9.33% | 90.67% |
| 2.5 | 1.52% | 98.48% |
| 3.5 | 0.19% | 99.81% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.09% | 7.10 |
| 1 | 27.61% | 3.62 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 17.68% | 5.66 |
| 4 | 8.66% | 11.55 |
| 5+ | 4.91% | 20.36 |
|
大球 2.5 31.25%
小球 2.5 68.75%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
59.43%
平局
28.13%
客隊 勝利
12.44%
大 / 小 2.5
大球 2.5
31.25%
小球 2.5
68.75%
雙方進球
是
30.58%
否
69.42%
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 | 12.69% 7.88 | 18.81% 5.32 | 68.5% 1.46 |
| -1.5 | 31.5% 3.17 | — | 68.5% 1.46 |
| -1.0 | 31.5% 3.17 | 28.97% 3.45 | 39.53% 2.53 |
| -0.5 | 60.47% 1.65 | — | 39.53% 2.53 |
| 0 (PK) | 60.47% 1.65 | 26.59% 3.76 | 12.94% 7.73 |
| +0.5 | 87.06% 1.15 | — | 12.94% 7.73 |
| +1.0 | 87.06% 1.15 | 10.19% 9.82 | 2.75% 36.34 |
| +1.5 | 97.25% 1.03 | — | 2.75% 36.34 |
| +2.0 | 97.25% 1.03 | 2.33% 42.97 | 0.42% 235.64 |
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。
