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
50.87%
公平賠率
1.97
平局
31.64%
公平賠率
3.16
客隊 勝利
17.49%
公平賠率
5.72
最可能的比分
1 - 0
概率 19.5%
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 | 1.97 | — | |
| 平局 | 3.16 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.72 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 19.5% | 5.13 |
| 2 | 0-0 | 15.72% | 6.36 |
| 3 | 2-0 | 12.09% | 8.27 |
| 4 | 1-1 | 11.89% | 8.41 |
| 5 | 0-1 | 9.59% | 10.43 |
| 6 | 2-1 | 7.37% | 13.56 |
| 7 | 3-0 | 5.0% | 20.01 |
| 8 | 1-2 | 3.63% | 27.57 |
| 9 | 3-1 | 3.05% | 32.81 |
| 10 | 0-2 | 2.93% | 34.18 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.72%
6.36
|
9.59%
10.43
|
2.93%
34.18
|
0.59%
168.12
|
0.09%
1102.54
|
0.01%
9009.01
|
| 1 |
19.5%
5.13
|
11.89%
8.41
|
3.63%
27.57
|
0.74%
135.57
|
0.11%
888.89
|
0.01%
7299.27
|
| 2 |
12.09%
8.27
|
7.37%
13.56
|
2.25%
44.46
|
0.46%
218.67
|
0.07%
1434.72
|
0.01%
11764.71
|
| 3 |
5.0%
20.01
|
3.05%
32.81
|
0.93%
107.57
|
0.19%
529.1
|
0.03%
3472.22
|
0.0%
28571.43
|
| 4 |
1.55%
64.56
|
0.94%
105.84
|
0.29%
346.98
|
0.06%
1706.48
|
0.01%
11235.96
|
0.0%
90909.09
|
| 5 |
0.38%
260.35
|
0.23%
426.8
|
0.07%
1398.6
|
0.01%
6896.55
|
0.0%
45454.55
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.18%
·
公平：
551.88
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.06% | 28.94% |
| 1.5 | 35.18% | 64.82% |
| 2.5 | 12.93% | 87.07% |
| 3.5 | 3.73% | 96.27% |
| 4.5 | 0.88% | 99.12% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 45.66% | 54.34% |
| 1.5 | 12.52% | 87.48% |
| 2.5 | 2.41% | 97.59% |
| 3.5 | 0.36% | 99.64% |
| 4.5 | 0.04% | 99.96% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.72% | 6.36 |
| 1 | 29.09% | 3.44 |
| 2 | 26.91% | 3.72 |
| 3 | 16.59% | 6.03 |
| 4 | 7.67% | 13.03 |
| 5+ | 4.01% | 24.92 |
|
大球 2.5 28.28%
小球 2.5 71.72%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
50.87%
平局
31.64%
客隊 勝利
17.49%
大 / 小 2.5
大球 2.5
28.28%
小球 2.5
71.72%
雙方進球
是
32.45%
否
67.55%
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 | 8.36% 11.97 | 15.44% 6.48 | 76.2% 1.31 |
| -1.5 | 23.8% 4.2 | — | 76.2% 1.31 |
| -1.0 | 23.8% 4.2 | 27.86% 3.59 | 48.34% 2.07 |
| -0.5 | 51.66% 1.94 | — | 48.34% 2.07 |
| 0 (PK) | 51.66% 1.94 | 30.06% 3.33 | 18.28% 5.47 |
| +0.5 | 81.72% 1.22 | — | 18.28% 5.47 |
| +1.0 | 81.72% 1.22 | 13.71% 7.3 | 4.57% 21.87 |
| +1.5 | 95.43% 1.05 | — | 4.57% 21.87 |
| +2.0 | 95.43% 1.05 | 3.74% 26.76 | 0.84% 119.7 |
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。
