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
43.47%
公平賠率
2.3
平局
32.05%
公平賠率
3.12
客隊 勝利
24.48%
公平賠率
4.08
最可能的比分
1 - 0
概率 16.18%
公平賠率 6.18
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 | 2.3 | — | |
| 平局 | 3.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.08 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.18% | 6.18 |
| 2 | 0-0 | 13.95% | 7.17 |
| 3 | 1-1 | 13.1% | 7.63 |
| 4 | 0-1 | 11.3% | 8.85 |
| 5 | 2-0 | 9.38% | 10.66 |
| 6 | 2-1 | 7.6% | 13.16 |
| 7 | 1-2 | 5.31% | 18.84 |
| 8 | 0-2 | 4.57% | 21.86 |
| 9 | 3-0 | 3.63% | 27.56 |
| 10 | 2-2 | 3.08% | 32.49 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.95%
7.17
|
11.3%
8.85
|
4.57%
21.86
|
1.24%
80.96
|
0.25%
399.84
|
0.04%
2469.14
|
| 1 |
16.18%
6.18
|
13.1%
7.63
|
5.31%
18.84
|
1.43%
69.79
|
0.29%
344.59
|
0.05%
2127.66
|
| 2 |
9.38%
10.66
|
7.6%
13.16
|
3.08%
32.49
|
0.83%
120.32
|
0.17%
594.18
|
0.03%
3663.0
|
| 3 |
3.63%
27.56
|
2.94%
34.03
|
1.19%
84.02
|
0.32%
311.24
|
0.07%
1536.1
|
0.01%
9523.81
|
| 4 |
1.05%
95.05
|
0.85%
117.34
|
0.35%
289.77
|
0.09%
1072.96
|
0.02%
5291.01
|
0.0%
32258.06
|
| 5 |
0.24%
409.67
|
0.2%
505.82
|
0.08%
1248.44
|
0.02%
4629.63
|
0.0%
22727.27
|
0.0%
142857.14
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.15%
·
公平：
685.4
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.65% | 31.35% |
| 1.5 | 32.29% | 67.71% |
| 2.5 | 11.2% | 88.8% |
| 3.5 | 3.04% | 96.96% |
| 4.5 | 0.68% | 99.32% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.51% | 44.49% |
| 1.5 | 19.48% | 80.52% |
| 2.5 | 4.89% | 95.11% |
| 3.5 | 0.95% | 99.05% |
| 4.5 | 0.15% | 99.85% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.95% | 7.17 |
| 1 | 27.47% | 3.64 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 17.77% | 5.63 |
| 4 | 8.75% | 11.43 |
| 5+ | 5.00% | 20.01 |
|
大球 2.5 31.52%
小球 2.5 68.48%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.47%
平局
32.05%
客隊 勝利
24.48%
大 / 小 2.5
大球 2.5
31.52%
小球 2.5
68.48%
雙方進球
是
38.11%
否
61.89%
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 | 6.18% 16.18 | 12.69% 7.88 | 81.13% 1.23 |
| -1.5 | 18.87% 5.3 | — | 81.13% 1.23 |
| -1.0 | 18.87% 5.3 | 25.06% 3.99 | 56.07% 1.78 |
| -0.5 | 43.93% 2.28 | — | 56.07% 1.78 |
| 0 (PK) | 43.93% 2.28 | 30.47% 3.28 | 25.6% 3.91 |
| +0.5 | 74.4% 1.34 | — | 25.6% 3.91 |
| +1.0 | 74.4% 1.34 | 17.5% 5.71 | 8.1% 12.35 |
| +1.5 | 91.9% 1.09 | — | 8.1% 12.35 |
| +2.0 | 91.9% 1.09 | 6.19% 16.16 | 1.91% 52.37 |
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。
