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
62.49%
公平賠率
1.6
平局
23.78%
公平賠率
4.21
客隊 勝利
13.73%
公平賠率
7.28
最可能的比分
1 - 0
概率 14.63%
公平賠率 6.84
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 | 1.6 | — | |
| 平局 | 4.21 | — | |
| 客隊 勝利 | 7.28 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.63% | 6.84 |
| 2 | 2-0 | 13.17% | 7.6 |
| 3 | 1-1 | 10.39% | 9.63 |
| 4 | 2-1 | 9.35% | 10.7 |
| 5 | 0-0 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 3-0 | 7.9% | 12.66 |
| 7 | 0-1 | 5.77% | 17.33 |
| 8 | 3-1 | 5.61% | 17.83 |
| 9 | 1-2 | 3.69% | 27.12 |
| 10 | 4-0 | 3.55% | 28.13 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.13%
12.3
|
5.77%
17.33
|
2.05%
48.82
|
0.48%
206.27
|
0.09%
1162.79
|
0.01%
8196.72
|
| 1 |
14.63%
6.84
|
10.39%
9.63
|
3.69%
27.12
|
0.87%
114.6
|
0.15%
645.58
|
0.02%
4545.45
|
| 2 |
13.17%
7.6
|
9.35%
10.7
|
3.32%
30.14
|
0.79%
127.34
|
0.14%
717.36
|
0.02%
5050.51
|
| 3 |
7.9%
12.66
|
5.61%
17.83
|
1.99%
50.23
|
0.47%
212.22
|
0.08%
1196.17
|
0.01%
8403.36
|
| 4 |
3.55%
28.13
|
2.52%
39.62
|
0.9%
111.61
|
0.21%
471.7
|
0.04%
2659.57
|
0.01%
18867.92
|
| 5 |
1.28%
78.14
|
0.91%
110.06
|
0.32%
310.08
|
0.08%
1310.62
|
0.01%
7407.41
|
0.0%
52631.58
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.05%
·
公平：
95.47
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.47% | 16.53% |
| 1.5 | 53.72% | 46.28% |
| 2.5 | 26.94% | 73.06% |
| 3.5 | 10.87% | 89.13% |
| 4.5 | 3.64% | 96.36% |
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 | 8.13% | 12.30 |
| 1 | 20.40% | 4.90 |
| 2 | 25.60% | 3.91 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 13.44% | 7.44 |
| 5+ | 11.02% | 9.08 |
|
大球 2.5 45.87%
小球 2.5 54.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
62.49%
平局
23.78%
客隊 勝利
13.73%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.87%
小球 2.5
54.13%
雙方進球
是
42.43%
否
57.57%
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 | 17.52% 5.71 | 19.75% 5.06 | 62.73% 1.59 |
| -1.5 | 37.27% 2.68 | — | 62.73% 1.59 |
| -1.0 | 37.27% 2.68 | 26.19% 3.82 | 36.54% 2.74 |
| -0.5 | 63.46% 1.58 | — | 36.54% 2.74 |
| 0 (PK) | 63.46% 1.58 | 22.34% 4.48 | 14.19% 7.05 |
| +0.5 | 85.81% 1.17 | — | 14.19% 7.05 |
| +1.0 | 85.81% 1.17 | 10.33% 9.68 | 3.86% 25.9 |
| +1.5 | 96.14% 1.04 | — | 3.86% 25.9 |
| +2.0 | 96.14% 1.04 | 3.07% 32.54 | 0.79% 126.83 |
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。
