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
55.06%
公平賠率
1.82
平局
27.07%
公平賠率
3.69
客隊 勝利
17.86%
公平賠率
5.6
最可能的比分
1 - 0
概率 15.23%
公平賠率 6.56
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 | 1.82 | — | |
| 平局 | 3.69 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.6 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 15.23% | 6.56 |
| 2 | 2-0 | 11.81% | 8.47 |
| 3 | 1-1 | 11.73% | 8.53 |
| 4 | 0-0 | 9.83% | 10.18 |
| 5 | 2-1 | 9.09% | 11.0 |
| 6 | 0-1 | 7.57% | 13.22 |
| 7 | 3-0 | 6.1% | 16.4 |
| 8 | 3-1 | 4.7% | 21.29 |
| 9 | 1-2 | 4.52% | 22.14 |
| 10 | 2-2 | 3.5% | 28.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.83%
10.18
|
7.57%
13.22
|
2.91%
34.33
|
0.75%
133.73
|
0.14%
694.93
|
0.02%
4504.5
|
| 1 |
15.23%
6.56
|
11.73%
8.53
|
4.52%
22.14
|
1.16%
86.28
|
0.22%
448.23
|
0.03%
2906.98
|
| 2 |
11.81%
8.47
|
9.09%
11.0
|
3.5%
28.57
|
0.9%
111.33
|
0.17%
578.37
|
0.03%
3759.4
|
| 3 |
6.1%
16.4
|
4.7%
21.29
|
1.81%
55.31
|
0.46%
215.47
|
0.09%
1119.82
|
0.01%
7246.38
|
| 4 |
2.36%
42.31
|
1.82%
54.95
|
0.7%
142.71
|
0.18%
556.17
|
0.03%
2890.17
|
0.01%
18867.92
|
| 5 |
0.73%
136.48
|
0.56%
177.24
|
0.22%
460.41
|
0.06%
1795.33
|
0.01%
9345.79
|
0.0%
58823.53
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.54%
·
公平：
186.81
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.7% | 46.3% |
| 1.5 | 18.05% | 81.95% |
| 2.5 | 4.32% | 95.68% |
| 3.5 | 0.8% | 99.2% |
| 4.5 | 0.12% | 99.88% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.83% | 10.18 |
| 1 | 22.80% | 4.39 |
| 2 | 26.45% | 3.78 |
| 3 | 20.45% | 4.89 |
| 4 | 11.86% | 8.43 |
| 5+ | 8.61% | 11.61 |
|
大球 2.5 40.93%
小球 2.5 59.07%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.06%
平局
27.07%
客隊 勝利
17.86%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.93%
小球 2.5
59.07%
雙方進球
是
42.3%
否
57.7%
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 | 12.31% 8.12 | 17.26% 5.79 | 70.43% 1.42 |
| -1.5 | 29.57% 3.38 | — | 70.43% 1.42 |
| -1.0 | 29.57% 3.38 | 26.32% 3.8 | 44.1% 2.27 |
| -0.5 | 55.9% 1.79 | — | 44.1% 2.27 |
| 0 (PK) | 55.9% 1.79 | 25.56% 3.91 | 18.55% 5.39 |
| +0.5 | 81.45% 1.23 | — | 18.55% 5.39 |
| +1.0 | 81.45% 1.23 | 13.08% 7.65 | 5.47% 18.28 |
| +1.5 | 94.53% 1.06 | — | 5.47% 18.28 |
| +2.0 | 94.53% 1.06 | 4.26% 23.48 | 1.21% 82.51 |
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。
