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
48.01%
公平賠率
2.08
平局
31.34%
公平賠率
3.19
客隊 勝利
20.65%
公平賠率
4.84
最可能的比分
1 - 0
概率 17.47%
公平賠率 5.73
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 | 2.08 | — | |
| 平局 | 3.19 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.84 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 17.47% | 5.73 |
| 2 | 0-0 | 14.09% | 7.1 |
| 3 | 1-1 | 12.58% | 7.95 |
| 4 | 2-0 | 10.83% | 9.23 |
| 5 | 0-1 | 10.14% | 9.86 |
| 6 | 2-1 | 7.8% | 12.83 |
| 7 | 1-2 | 4.53% | 22.09 |
| 8 | 3-0 | 4.48% | 22.34 |
| 9 | 0-2 | 3.65% | 27.39 |
| 10 | 3-1 | 3.22% | 31.03 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.09%
7.1
|
10.14%
9.86
|
3.65%
27.39
|
0.88%
114.12
|
0.16%
634.12
|
0.02%
4405.29
|
| 1 |
17.47%
5.73
|
12.58%
7.95
|
4.53%
22.09
|
1.09%
92.03
|
0.2%
511.25
|
0.03%
3546.1
|
| 2 |
10.83%
9.23
|
7.8%
12.83
|
2.81%
35.63
|
0.67%
148.43
|
0.12%
824.4
|
0.02%
5714.29
|
| 3 |
4.48%
22.34
|
3.22%
31.03
|
1.16%
86.19
|
0.28%
359.2
|
0.05%
1996.01
|
0.01%
13888.89
|
| 4 |
1.39%
72.07
|
1.0%
100.09
|
0.36%
278.01
|
0.09%
1158.75
|
0.02%
6451.61
|
0.0%
45454.55
|
| 5 |
0.34%
290.61
|
0.25%
403.55
|
0.09%
1121.08
|
0.02%
4672.9
|
0.0%
25641.03
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.19%
·
公平：
535.05
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 | 51.32% | 48.68% |
| 1.5 | 16.28% | 83.72% |
| 2.5 | 3.66% | 96.34% |
| 3.5 | 0.63% | 99.37% |
| 4.5 | 0.09% | 99.91% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.09% | 7.10 |
| 1 | 27.61% | 3.62 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 17.68% | 5.66 |
| 4 | 8.66% | 11.55 |
| 5+ | 4.91% | 20.36 |
|
大球 2.5 31.25%
小球 2.5 68.75%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.01%
平局
31.34%
客隊 勝利
20.65%
大 / 小 2.5
大球 2.5
31.25%
小球 2.5
68.75%
雙方進球
是
36.47%
否
63.53%
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 | 7.72% 12.95 | 14.43% 6.93 | 77.85% 1.28 |
| -1.5 | 22.15% 4.51 | — | 77.85% 1.28 |
| -1.0 | 22.15% 4.51 | 26.51% 3.77 | 51.33% 1.95 |
| -0.5 | 48.67% 2.05 | — | 51.33% 1.95 |
| 0 (PK) | 48.67% 2.05 | 29.76% 3.36 | 21.57% 4.64 |
| +0.5 | 78.43% 1.28 | — | 21.57% 4.64 |
| +1.0 | 78.43% 1.28 | 15.4% 6.5 | 6.17% 16.2 |
| +1.5 | 93.83% 1.07 | — | 6.17% 16.2 |
| +2.0 | 93.83% 1.07 | 4.87% 20.55 | 1.31% 76.45 |
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。
