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
68.19%
公平賠率
1.47
平局
20.13%
公平賠率
4.97
客隊 勝利
11.67%
公平賠率
8.57
最可能的比分
2 - 0
概率 12.6%
公平賠率 7.94
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 | 1.47 | — | |
| 平局 | 4.97 | — | |
| 客隊 勝利 | 8.57 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-0 | 12.6% | 7.94 |
| 2 | 1-0 | 11.78% | 8.49 |
| 3 | 2-1 | 9.58% | 10.44 |
| 4 | 3-0 | 8.99% | 11.13 |
| 5 | 1-1 | 8.95% | 11.17 |
| 6 | 3-1 | 6.83% | 14.64 |
| 7 | 0-0 | 5.5% | 18.17 |
| 8 | 4-0 | 4.81% | 20.8 |
| 9 | 0-1 | 4.18% | 23.91 |
| 10 | 4-1 | 3.65% | 27.37 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.5%
18.17
|
4.18%
23.91
|
1.59%
62.93
|
0.4%
248.39
|
0.08%
1307.19
|
0.01%
8620.69
|
| 1 |
11.78%
8.49
|
8.95%
11.17
|
3.4%
29.41
|
0.86%
116.08
|
0.16%
610.87
|
0.02%
4016.06
|
| 2 |
12.6%
7.94
|
9.58%
10.44
|
3.64%
27.48
|
0.92%
108.48
|
0.18%
571.1
|
0.03%
3759.4
|
| 3 |
8.99%
11.13
|
6.83%
14.64
|
2.6%
38.53
|
0.66%
152.07
|
0.12%
800.64
|
0.02%
5263.16
|
| 4 |
4.81%
20.8
|
3.65%
27.37
|
1.39%
72.01
|
0.35%
284.25
|
0.07%
1497.01
|
0.01%
9803.92
|
| 5 |
2.06%
48.59
|
1.56%
63.93
|
0.59%
168.27
|
0.15%
664.01
|
0.03%
3496.5
|
0.0%
23255.81
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.23%
·
公平：
44.88
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.23% | 11.77% |
| 1.5 | 63.05% | 36.94% |
| 2.5 | 36.11% | 63.88% |
| 3.5 | 16.9% | 83.1% |
| 4.5 | 6.62% | 93.38% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.23% | 46.77% |
| 1.5 | 17.69% | 82.31% |
| 2.5 | 4.18% | 95.82% |
| 3.5 | 0.76% | 99.24% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.50% | 18.17 |
| 1 | 15.96% | 6.27 |
| 2 | 23.14% | 4.32 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 16.22% | 6.17 |
| 5+ | 16.82% | 5.95 |
|
大球 2.5 55.4%
小球 2.5 44.6%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
68.19%
平局
20.13%
客隊 勝利
11.67%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.4%
小球 2.5
44.6%
雙方進球
是
46.97%
否
53.03%
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 | 23.87% 4.19 | 20.98% 4.77 | 55.15% 1.81 |
| -1.5 | 44.85% 2.23 | — | 55.15% 1.81 |
| -1.0 | 44.85% 2.23 | 24.33% 4.11 | 30.82% 3.24 |
| -0.5 | 69.18% 1.45 | — | 30.82% 3.24 |
| 0 (PK) | 69.18% 1.45 | 18.82% 5.31 | 12.0% 8.33 |
| +0.5 | 87.99% 1.14 | — | 12.0% 8.33 |
| +1.0 | 87.99% 1.14 | 8.64% 11.57 | 3.36% 29.73 |
| +1.5 | 96.63% 1.03 | — | 3.36% 29.73 |
| +2.0 | 96.63% 1.03 | 2.65% 37.79 | 0.72% 139.34 |
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。
