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
35.34%
公平賠率
2.83
平局
37.63%
公平賠率
2.66
客隊 勝利
27.03%
公平賠率
3.7
最可能的比分
0 - 0
概率 21.44%
公平賠率 4.66
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 | 2.83 | — | |
| 平局 | 2.66 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.7 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 21.44% | 4.66 |
| 2 | 1-0 | 17.79% | 5.62 |
| 3 | 0-1 | 15.22% | 6.57 |
| 4 | 1-1 | 12.63% | 7.92 |
| 5 | 2-0 | 7.38% | 13.54 |
| 6 | 0-2 | 5.4% | 18.51 |
| 7 | 2-1 | 5.24% | 19.07 |
| 8 | 1-2 | 4.48% | 22.3 |
| 9 | 3-0 | 2.04% | 48.95 |
| 10 | 2-2 | 1.86% | 53.73 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
21.44%
4.66
|
15.22%
6.57
|
5.4%
18.51
|
1.28%
78.2
|
0.23%
440.53
|
0.03%
3105.59
|
| 1 |
17.79%
5.62
|
12.63%
7.92
|
4.48%
22.3
|
1.06%
94.22
|
0.19%
530.79
|
0.03%
3731.34
|
| 2 |
7.38%
13.54
|
5.24%
19.07
|
1.86%
53.73
|
0.44%
227.01
|
0.08%
1278.77
|
0.01%
9009.01
|
| 3 |
2.04%
48.95
|
1.45%
68.94
|
0.51%
194.21
|
0.12%
820.34
|
0.02%
4629.63
|
0.0%
32258.06
|
| 4 |
0.42%
235.9
|
0.3%
332.23
|
0.11%
936.33
|
0.03%
3952.57
|
0.0%
22222.22
|
0.0%
166666.67
|
| 5 |
0.07%
1420.45
|
0.05%
2000.0
|
0.02%
5649.72
|
0.0%
23809.52
|
0.0%
142857.14
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.03%
·
公平：
3105.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.4% | 43.6% |
| 1.5 | 20.2% | 79.8% |
| 2.5 | 5.18% | 94.82% |
| 3.5 | 1.03% | 98.97% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 50.84% | 49.16% |
| 1.5 | 15.93% | 84.07% |
| 2.5 | 3.54% | 96.46% |
| 3.5 | 0.6% | 99.4% |
| 4.5 | 0.08% | 99.92% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 21.44% | 4.66 |
| 1 | 33.01% | 3.03 |
| 2 | 25.42% | 3.93 |
| 3 | 13.05% | 7.66 |
| 4 | 5.02% | 19.90 |
| 5+ | 2.05% | 48.73 |
|
大球 2.5 20.13%
小球 2.5 79.87%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.34%
平局
37.63%
客隊 勝利
27.03%
大 / 小 2.5
大球 2.5
20.13%
小球 2.5
79.87%
雙方進球
是
28.67%
否
71.33%
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 | 2.93% 34.15 | 8.95% 11.18 | 88.13% 1.13 |
| -1.5 | 11.87% 8.42 | — | 88.13% 1.13 |
| -1.0 | 11.87% 8.42 | 23.58% 4.24 | 64.55% 1.55 |
| -0.5 | 35.45% 2.82 | — | 64.55% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.45% 2.82 | 36.06% 2.77 | 28.49% 3.51 |
| +0.5 | 71.51% 1.4 | — | 28.49% 3.51 |
| +1.0 | 71.51% 1.4 | 20.17% 4.96 | 8.32% 12.02 |
| +1.5 | 91.68% 1.09 | — | 8.32% 12.02 |
| +2.0 | 91.68% 1.09 | 6.55% 15.28 | 1.77% 56.37 |
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。
