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
47.37%
公平賠率
2.11
平局
30.73%
公平賠率
3.25
客隊 勝利
21.91%
公平賠率
4.56
最可能的比分
1 - 0
概率 16.35%
公平賠率 6.12
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 | 2.11 | — | |
| 平局 | 3.25 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.56 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.35% | 6.12 |
| 2 | 0-0 | 12.87% | 7.77 |
| 3 | 1-1 | 12.75% | 7.84 |
| 4 | 2-0 | 10.38% | 9.63 |
| 5 | 0-1 | 10.04% | 9.96 |
| 6 | 2-1 | 8.1% | 12.35 |
| 7 | 1-2 | 4.97% | 20.11 |
| 8 | 3-0 | 4.4% | 22.75 |
| 9 | 0-2 | 3.92% | 25.54 |
| 10 | 3-1 | 3.43% | 29.17 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.87%
7.77
|
10.04%
9.96
|
3.92%
25.54
|
1.02%
98.21
|
0.2%
503.78
|
0.03%
3225.81
|
| 1 |
16.35%
6.12
|
12.75%
7.84
|
4.97%
20.11
|
1.29%
77.33
|
0.25%
396.51
|
0.04%
2544.53
|
| 2 |
10.38%
9.63
|
8.1%
12.35
|
3.16%
31.66
|
0.82%
121.79
|
0.16%
624.61
|
0.03%
4000.0
|
| 3 |
4.4%
22.75
|
3.43%
29.17
|
1.34%
74.79
|
0.35%
287.69
|
0.07%
1474.93
|
0.01%
9433.96
|
| 4 |
1.4%
71.66
|
1.09%
91.88
|
0.42%
235.57
|
0.11%
905.8
|
0.02%
4651.16
|
0.0%
29411.76
|
| 5 |
0.35%
282.17
|
0.28%
361.66
|
0.11%
927.64
|
0.03%
3571.43
|
0.01%
18181.82
|
0.0%
111111.11
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.21%
·
公平：
465.77
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 54.16% | 45.84% |
| 1.5 | 18.4% | 81.6% |
| 2.5 | 4.46% | 95.54% |
| 3.5 | 0.83% | 99.17% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.87% | 7.77 |
| 1 | 26.39% | 3.79 |
| 2 | 27.05% | 3.70 |
| 3 | 18.48% | 5.41 |
| 4 | 9.47% | 10.56 |
| 5+ | 5.73% | 17.46 |
|
大球 2.5 33.69%
小球 2.5 66.31%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.37%
平局
30.73%
客隊 勝利
21.91%
大 / 小 2.5
大球 2.5
33.69%
小球 2.5
66.31%
雙方進球
是
38.95%
否
61.05%
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 | 7.81% 12.8 | 14.26% 7.01 | 77.92% 1.28 |
| -1.5 | 22.08% 4.53 | — | 77.92% 1.28 |
| -1.0 | 22.08% 4.53 | 25.9% 3.86 | 52.02% 1.92 |
| -0.5 | 47.98% 2.08 | — | 52.02% 1.92 |
| 0 (PK) | 47.98% 2.08 | 29.15% 3.43 | 22.87% 4.37 |
| +0.5 | 77.13% 1.3 | — | 22.87% 4.37 |
| +1.0 | 77.13% 1.3 | 15.91% 6.29 | 6.96% 14.37 |
| +1.5 | 93.04% 1.07 | — | 6.96% 14.37 |
| +2.0 | 93.04% 1.07 | 5.38% 18.59 | 1.58% 63.3 |
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。
