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
61.94%
公平賠率
1.61
平局
26.38%
公平賠率
3.79
客隊 勝利
11.68%
公平賠率
8.56
最可能的比分
1 - 0
概率 19.49%
公平賠率 5.13
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 | 1.61 | — | |
| 平局 | 3.79 | — | |
| 客隊 勝利 | 8.56 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 19.49% | 5.13 |
| 2 | 2-0 | 15.2% | 6.58 |
| 3 | 0-0 | 12.49% | 8.0 |
| 4 | 1-1 | 10.13% | 9.87 |
| 5 | 2-1 | 7.9% | 12.65 |
| 6 | 3-0 | 7.9% | 12.65 |
| 7 | 0-1 | 6.5% | 15.39 |
| 8 | 3-1 | 4.11% | 24.33 |
| 9 | 4-0 | 3.08% | 32.44 |
| 10 | 1-2 | 2.63% | 37.95 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.49%
8.0
|
6.5%
15.39
|
1.69%
59.2
|
0.29%
341.53
|
0.04%
2624.67
|
0.0%
25000.0
|
| 1 |
19.49%
5.13
|
10.13%
9.87
|
2.63%
37.95
|
0.46%
218.96
|
0.06%
1683.5
|
0.01%
16129.03
|
| 2 |
15.2%
6.58
|
7.9%
12.65
|
2.06%
48.66
|
0.36%
280.74
|
0.05%
2159.83
|
0.0%
20833.33
|
| 3 |
7.9%
12.65
|
4.11%
24.33
|
1.07%
93.57
|
0.19%
539.96
|
0.02%
4149.38
|
0.0%
40000.0
|
| 4 |
3.08%
32.44
|
1.6%
62.38
|
0.42%
239.92
|
0.07%
1385.04
|
0.01%
10638.3
|
0.0%
100000.0
|
| 5 |
0.96%
103.96
|
0.5%
199.92
|
0.13%
769.23
|
0.02%
4444.44
|
0.0%
34482.76
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.54%
·
公平：
185.8
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 40.55% | 59.45% |
| 1.5 | 9.63% | 90.37% |
| 2.5 | 1.59% | 98.41% |
| 3.5 | 0.2% | 99.8% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.49% | 8.00 |
| 1 | 25.99% | 3.85 |
| 2 | 27.02% | 3.70 |
| 3 | 18.74% | 5.34 |
| 4 | 9.74% | 10.26 |
| 5+ | 6.02% | 16.62 |
|
大球 2.5 34.5%
小球 2.5 65.5%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
61.94%
平局
26.38%
客隊 勝利
11.68%
大 / 小 2.5
大球 2.5
34.5%
小球 2.5
65.5%
雙方進球
是
32.03%
否
67.97%
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 | 14.72% 6.79 | 19.75% 5.06 | 65.53% 1.53 |
| -1.5 | 34.47% 2.9 | — | 65.53% 1.53 |
| -1.0 | 34.47% 2.9 | 28.54% 3.5 | 36.99% 2.7 |
| -0.5 | 63.01% 1.59 | — | 36.99% 2.7 |
| 0 (PK) | 63.01% 1.59 | 24.88% 4.02 | 12.11% 8.25 |
| +0.5 | 87.89% 1.14 | — | 12.11% 8.25 |
| +1.0 | 87.89% 1.14 | 9.51% 10.51 | 2.6% 38.44 |
| +1.5 | 97.4% 1.03 | — | 2.6% 38.44 |
| +2.0 | 97.4% 1.03 | 2.19% 45.56 | 0.41% 245.83 |
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。
