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
63.91%
公平賠率
1.56
平局
22.24%
公平賠率
4.5
客隊 勝利
13.85%
公平賠率
7.22
最可能的比分
1 - 0
概率 12.53%
公平賠率 7.98
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 | 1.56 | — | |
| 平局 | 4.5 | — | |
| 客隊 勝利 | 7.22 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.53% | 7.98 |
| 2 | 2-0 | 12.28% | 8.14 |
| 3 | 1-1 | 9.9% | 10.1 |
| 4 | 2-1 | 9.7% | 10.31 |
| 5 | 3-0 | 8.02% | 12.46 |
| 6 | 0-0 | 6.39% | 15.64 |
| 7 | 3-1 | 6.34% | 15.78 |
| 8 | 0-1 | 5.05% | 19.8 |
| 9 | 4-0 | 3.93% | 25.44 |
| 10 | 1-2 | 3.91% | 25.58 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.39%
15.64
|
5.05%
19.8
|
1.99%
50.13
|
0.53%
190.37
|
0.1%
963.39
|
0.02%
6097.56
|
| 1 |
12.53%
7.98
|
9.9%
10.1
|
3.91%
25.58
|
1.03%
97.13
|
0.2%
491.64
|
0.03%
3115.26
|
| 2 |
12.28%
8.14
|
9.7%
10.31
|
3.83%
26.1
|
1.01%
99.11
|
0.2%
501.76
|
0.03%
3174.6
|
| 3 |
8.02%
12.46
|
6.34%
15.78
|
2.5%
39.95
|
0.66%
151.7
|
0.13%
768.05
|
0.02%
4854.37
|
| 4 |
3.93%
25.44
|
3.11%
32.2
|
1.23%
81.52
|
0.32%
309.6
|
0.06%
1567.4
|
0.01%
9900.99
|
| 5 |
1.54%
64.89
|
1.22%
82.14
|
0.48%
207.94
|
0.13%
789.89
|
0.03%
4000.0
|
0.0%
25000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.53%
·
公平：
65.25
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.91% | 14.09% |
| 1.5 | 58.31% | 41.69% |
| 2.5 | 31.25% | 68.75% |
| 3.5 | 13.57% | 86.43% |
| 4.5 | 4.91% | 95.09% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 54.62% | 45.38% |
| 1.5 | 18.76% | 81.24% |
| 2.5 | 4.6% | 95.4% |
| 3.5 | 0.87% | 99.13% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.39% | 15.64 |
| 1 | 17.58% | 5.69 |
| 2 | 24.17% | 4.14 |
| 3 | 22.16% | 4.51 |
| 4 | 15.23% | 6.56 |
| 5+ | 14.46% | 6.91 |
|
大球 2.5 51.85%
小球 2.5 48.15%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
63.91%
平局
22.24%
客隊 勝利
13.85%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.85%
小球 2.5
48.15%
雙方進球
是
46.92%
否
53.08%
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 | 19.8% 5.05 | 19.98% 5.01 | 60.22% 1.66 |
| -1.5 | 39.78% 2.51 | — | 60.22% 1.66 |
| -1.0 | 39.78% 2.51 | 25.08% 3.99 | 35.13% 2.85 |
| -0.5 | 64.87% 1.54 | — | 35.13% 2.85 |
| 0 (PK) | 64.87% 1.54 | 20.85% 4.8 | 14.28% 7.0 |
| +0.5 | 85.72% 1.17 | — | 14.28% 7.0 |
| +1.0 | 85.72% 1.17 | 10.11% 9.89 | 4.17% 23.96 |
| +1.5 | 95.83% 1.04 | — | 4.17% 23.96 |
| +2.0 | 95.83% 1.04 | 3.25% 30.81 | 0.93% 107.82 |
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。
