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
53.0%
公平賠率
1.89
平局
28.65%
公平賠率
3.49
客隊 勝利
18.35%
公平賠率
5.45
最可能的比分
1 - 0
概率 16.49%
公平賠率 6.06
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 | 1.89 | — | |
| 平局 | 3.49 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.45 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.49% | 6.06 |
| 2 | 1-1 | 12.04% | 8.31 |
| 3 | 2-0 | 11.79% | 8.48 |
| 4 | 0-0 | 11.53% | 8.67 |
| 5 | 2-1 | 8.61% | 11.62 |
| 6 | 0-1 | 8.42% | 11.88 |
| 7 | 3-0 | 5.62% | 17.79 |
| 8 | 1-2 | 4.39% | 22.76 |
| 9 | 3-1 | 4.1% | 24.37 |
| 10 | 2-2 | 3.14% | 31.83 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.53%
8.67
|
8.42%
11.88
|
3.07%
32.54
|
0.75%
133.74
|
0.14%
732.6
|
0.02%
5025.13
|
| 1 |
16.49%
6.06
|
12.04%
8.31
|
4.39%
22.76
|
1.07%
93.53
|
0.2%
512.56
|
0.03%
3508.77
|
| 2 |
11.79%
8.48
|
8.61%
11.62
|
3.14%
31.83
|
0.76%
130.8
|
0.14%
716.85
|
0.02%
4901.96
|
| 3 |
5.62%
17.79
|
4.1%
24.37
|
1.5%
66.77
|
0.36%
274.42
|
0.07%
1503.76
|
0.01%
10309.28
|
| 4 |
2.01%
49.77
|
1.47%
68.18
|
0.54%
186.78
|
0.13%
767.46
|
0.02%
4201.68
|
0.0%
28571.43
|
| 5 |
0.57%
174.0
|
0.42%
238.38
|
0.15%
653.17
|
0.04%
2680.97
|
0.01%
14705.88
|
0.0%
100000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.37%
·
公平：
273.3
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 51.81% | 48.19% |
| 1.5 | 16.63% | 83.37% |
| 2.5 | 3.79% | 96.21% |
| 3.5 | 0.66% | 99.34% |
| 4.5 | 0.09% | 99.91% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.53% | 8.67 |
| 1 | 24.91% | 4.01 |
| 2 | 26.90% | 3.72 |
| 3 | 19.37% | 5.16 |
| 4 | 10.46% | 9.56 |
| 5+ | 6.82% | 14.65 |
|
大球 2.5 36.65%
小球 2.5 63.35%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
53.00%
平局
28.65%
客隊 勝利
18.35%
大 / 小 2.5
大球 2.5
36.65%
小球 2.5
63.35%
雙方進球
是
39.41%
否
60.59%
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 | 10.6% 9.44 | 16.47% 6.07 | 72.93% 1.37 |
| -1.5 | 27.07% 3.69 | — | 72.93% 1.37 |
| -1.0 | 27.07% 3.69 | 26.73% 3.74 | 46.2% 2.16 |
| -0.5 | 53.8% 1.86 | — | 46.2% 2.16 |
| 0 (PK) | 53.8% 1.86 | 27.1% 3.69 | 19.1% 5.24 |
| +0.5 | 80.9% 1.24 | — | 19.1% 5.24 |
| +1.0 | 80.9% 1.24 | 13.65% 7.33 | 5.45% 18.35 |
| +1.5 | 94.55% 1.06 | — | 5.45% 18.35 |
| +2.0 | 94.55% 1.06 | 4.29% 23.3 | 1.16% 86.3 |
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。
