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
57.91%
公平賠率
1.73
平局
26.93%
公平賠率
3.71
客隊 勝利
15.17%
公平賠率
6.59
最可能的比分
1 - 0
概率 17.0%
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 | 1.73 | — | |
| 平局 | 3.71 | — | |
| 客隊 勝利 | 6.59 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 17.0% | 5.88 |
| 2 | 2-0 | 13.18% | 7.59 |
| 3 | 1-1 | 11.22% | 8.91 |
| 4 | 0-0 | 10.97% | 9.12 |
| 5 | 2-1 | 8.7% | 11.5 |
| 6 | 0-1 | 7.24% | 13.81 |
| 7 | 3-0 | 6.81% | 14.69 |
| 8 | 3-1 | 4.49% | 22.25 |
| 9 | 1-2 | 3.7% | 27.0 |
| 10 | 2-2 | 2.87% | 34.84 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.97%
9.12
|
7.24%
13.81
|
2.39%
41.85
|
0.53%
190.26
|
0.09%
1153.4
|
0.01%
8771.93
|
| 1 |
17.0%
5.88
|
11.22%
8.91
|
3.7%
27.0
|
0.81%
122.74
|
0.13%
744.05
|
0.02%
5649.72
|
| 2 |
13.18%
7.59
|
8.7%
11.5
|
2.87%
34.84
|
0.63%
158.38
|
0.1%
959.69
|
0.01%
7246.38
|
| 3 |
6.81%
14.69
|
4.49%
22.25
|
1.48%
67.44
|
0.33%
306.56
|
0.05%
1858.74
|
0.01%
14084.51
|
| 4 |
2.64%
37.9
|
1.74%
57.43
|
0.57%
174.03
|
0.13%
791.14
|
0.02%
4784.69
|
0.0%
35714.29
|
| 5 |
0.82%
122.26
|
0.54%
185.25
|
0.18%
561.48
|
0.04%
2551.02
|
0.01%
15384.62
|
0.0%
111111.11
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.53%
·
公平：
189.72
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 48.31% | 51.69% |
| 1.5 | 14.2% | 85.8% |
| 2.5 | 2.95% | 97.05% |
| 3.5 | 0.47% | 99.53% |
| 4.5 | 0.06% | 99.94% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.97% | 9.12 |
| 1 | 24.24% | 4.12 |
| 2 | 26.79% | 3.73 |
| 3 | 19.73% | 5.07 |
| 4 | 10.90% | 9.17 |
| 5+ | 7.36% | 13.59 |
|
大球 2.5 38.0%
小球 2.5 62.0%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
57.91%
平局
26.93%
客隊 勝利
15.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.0%
小球 2.5
62.0%
雙方進球
是
38.06%
否
61.94%
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 | 13.24% 7.55 | 18.29% 5.47 | 68.47% 1.46 |
| -1.5 | 31.53% 3.17 | — | 68.47% 1.46 |
| -1.0 | 31.53% 3.17 | 27.32% 3.66 | 41.15% 2.43 |
| -0.5 | 58.85% 1.7 | — | 41.15% 2.43 |
| 0 (PK) | 58.85% 1.7 | 25.41% 3.94 | 15.74% 6.35 |
| +0.5 | 84.26% 1.19 | — | 15.74% 6.35 |
| +1.0 | 84.26% 1.19 | 11.63% 8.6 | 4.11% 24.32 |
| +1.5 | 95.89% 1.04 | — | 4.11% 24.32 |
| +2.0 | 95.89% 1.04 | 3.32% 30.16 | 0.8% 125.65 |
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。
