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
60.66%
公平賠率
1.65
平局
25.73%
公平賠率
3.89
客隊 勝利
13.62%
公平賠率
7.34
最可能的比分
1 - 0
概率 17.01%
公平賠率 5.88
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 | 1.65 | — | |
| 平局 | 3.89 | — | |
| 客隊 勝利 | 7.34 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 17.01% | 5.88 |
| 2 | 2-0 | 13.86% | 7.21 |
| 3 | 1-1 | 10.72% | 9.33 |
| 4 | 0-0 | 10.44% | 9.58 |
| 5 | 2-1 | 8.73% | 11.45 |
| 6 | 3-0 | 7.53% | 13.28 |
| 7 | 0-1 | 6.57% | 15.21 |
| 8 | 3-1 | 4.75% | 21.07 |
| 9 | 1-2 | 3.38% | 29.63 |
| 10 | 4-0 | 3.07% | 32.58 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.44%
9.58
|
6.57%
15.21
|
2.07%
48.29
|
0.43%
229.94
|
0.07%
1459.85
|
0.01%
11627.91
|
| 1 |
17.01%
5.88
|
10.72%
9.33
|
3.38%
29.63
|
0.71%
141.08
|
0.11%
896.06
|
0.01%
7092.2
|
| 2 |
13.86%
7.21
|
8.73%
11.45
|
2.75%
36.35
|
0.58%
173.1
|
0.09%
1098.9
|
0.01%
8695.65
|
| 3 |
7.53%
13.28
|
4.75%
21.07
|
1.49%
66.9
|
0.31%
318.57
|
0.05%
2024.29
|
0.01%
16129.03
|
| 4 |
3.07%
32.58
|
1.93%
51.72
|
0.61%
164.18
|
0.13%
781.86
|
0.02%
4975.12
|
0.0%
40000.0
|
| 5 |
1.0%
99.94
|
0.63%
158.63
|
0.2%
503.52
|
0.04%
2398.08
|
0.01%
15151.52
|
0.0%
125000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.66%
·
公平：
150.67
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 46.74% | 53.26% |
| 1.5 | 13.19% | 86.81% |
| 2.5 | 2.62% | 97.38% |
| 3.5 | 0.4% | 99.6% |
| 4.5 | 0.05% | 99.95% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.44% | 9.58 |
| 1 | 23.58% | 4.24 |
| 2 | 26.65% | 3.75 |
| 3 | 20.08% | 4.98 |
| 4 | 11.34% | 8.82 |
| 5+ | 7.91% | 12.64 |
|
大球 2.5 39.33%
小球 2.5 60.67%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
60.66%
平局
25.73%
客隊 勝利
13.62%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.33%
小球 2.5
60.67%
雙方進球
是
37.58%
否
62.42%
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 | 15.02% 6.66 | 19.26% 5.19 | 65.72% 1.52 |
| -1.5 | 34.28% 2.92 | — | 65.72% 1.52 |
| -1.0 | 34.28% 2.92 | 27.37% 3.65 | 38.35% 2.61 |
| -0.5 | 61.65% 1.62 | — | 38.35% 2.61 |
| 0 (PK) | 61.65% 1.62 | 24.24% 4.13 | 14.11% 7.09 |
| +0.5 | 85.89% 1.16 | — | 14.11% 7.09 |
| +1.0 | 85.89% 1.16 | 10.58% 9.45 | 3.53% 28.32 |
| +1.5 | 96.47% 1.04 | — | 3.53% 28.32 |
| +2.0 | 96.47% 1.04 | 2.88% 34.76 | 0.65% 152.94 |
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。
