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
59.89%
公平賠率
1.67
平局
24.78%
公平賠率
4.04
客隊 勝利
15.33%
公平賠率
6.52
最可能的比分
1 - 0
概率 14.49%
公平賠率 6.9
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 | 1.67 | — | |
| 平局 | 4.04 | — | |
| 客隊 勝利 | 6.52 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.49% | 6.9 |
| 2 | 2-0 | 12.53% | 7.98 |
| 3 | 1-1 | 10.87% | 9.2 |
| 4 | 2-1 | 9.4% | 10.64 |
| 5 | 0-0 | 8.37% | 11.94 |
| 6 | 3-0 | 7.23% | 13.84 |
| 7 | 0-1 | 6.28% | 15.92 |
| 8 | 3-1 | 5.42% | 18.45 |
| 9 | 1-2 | 4.07% | 24.54 |
| 10 | 2-2 | 3.52% | 28.37 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.37%
11.94
|
6.28%
15.92
|
2.36%
42.46
|
0.59%
169.84
|
0.11%
905.8
|
0.02%
6024.1
|
| 1 |
14.49%
6.9
|
10.87%
9.2
|
4.07%
24.54
|
1.02%
98.16
|
0.19%
523.56
|
0.03%
3496.5
|
| 2 |
12.53%
7.98
|
9.4%
10.64
|
3.52%
28.37
|
0.88%
113.49
|
0.17%
605.33
|
0.02%
4032.26
|
| 3 |
7.23%
13.84
|
5.42%
18.45
|
2.03%
49.2
|
0.51%
196.81
|
0.1%
1049.32
|
0.01%
6993.01
|
| 4 |
3.13%
31.99
|
2.34%
42.66
|
0.88%
113.75
|
0.22%
454.96
|
0.04%
2427.18
|
0.01%
16129.03
|
| 5 |
1.08%
92.47
|
0.81%
123.29
|
0.3%
328.73
|
0.08%
1315.79
|
0.01%
6993.01
|
0.0%
47619.05
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.88%
·
公平：
113.71
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.27% | 17.73% |
| 1.5 | 51.6% | 48.4% |
| 2.5 | 25.07% | 74.93% |
| 3.5 | 9.77% | 90.23% |
| 4.5 | 3.16% | 96.84% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 52.76% | 47.24% |
| 1.5 | 17.34% | 82.66% |
| 2.5 | 4.05% | 95.95% |
| 3.5 | 0.73% | 99.27% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.37% | 11.94 |
| 1 | 20.77% | 4.82 |
| 2 | 25.75% | 3.88 |
| 3 | 21.29% | 4.70 |
| 4 | 13.20% | 7.58 |
| 5+ | 10.62% | 9.42 |
|
大球 2.5 45.1%
小球 2.5 54.9%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
59.89%
平局
24.78%
客隊 勝利
15.33%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.1%
小球 2.5
54.9%
雙方進球
是
43.41%
否
56.59%
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 | 15.75% 6.35 | 18.91% 5.29 | 65.33% 1.53 |
| -1.5 | 34.67% 2.88 | — | 65.33% 1.53 |
| -1.0 | 34.67% 2.88 | 26.15% 3.82 | 39.18% 2.55 |
| -0.5 | 60.82% 1.64 | — | 39.18% 2.55 |
| 0 (PK) | 60.82% 1.64 | 23.32% 4.29 | 15.86% 6.3 |
| +0.5 | 84.14% 1.19 | — | 15.86% 6.3 |
| +1.0 | 84.14% 1.19 | 11.34% 8.82 | 4.53% 22.09 |
| +1.5 | 95.47% 1.05 | — | 4.53% 22.09 |
| +2.0 | 95.47% 1.05 | 3.55% 28.14 | 0.97% 102.87 |
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。
