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
56.98%
公平賠率
1.76
平局
25.65%
公平賠率
3.9
客隊 勝利
17.38%
公平賠率
5.76
最可能的比分
1 - 0
概率 13.99%
公平賠率 7.15
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 | 1.76 | — | |
| 平局 | 3.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.76 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.99% | 7.15 |
| 2 | 2-0 | 11.68% | 8.56 |
| 3 | 1-1 | 11.33% | 8.83 |
| 4 | 2-1 | 9.46% | 10.57 |
| 5 | 0-0 | 8.37% | 11.94 |
| 6 | 0-1 | 6.78% | 14.74 |
| 7 | 3-0 | 6.5% | 15.38 |
| 8 | 3-1 | 5.27% | 18.99 |
| 9 | 1-2 | 4.59% | 21.8 |
| 10 | 2-2 | 3.83% | 26.1 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.37%
11.94
|
6.78%
14.74
|
2.75%
36.4
|
0.74%
134.83
|
0.15%
665.78
|
0.02%
4115.23
|
| 1 |
13.99%
7.15
|
11.33%
8.83
|
4.59%
21.8
|
1.24%
80.73
|
0.25%
398.72
|
0.04%
2463.05
|
| 2 |
11.68%
8.56
|
9.46%
10.57
|
3.83%
26.1
|
1.03%
96.68
|
0.21%
477.33
|
0.03%
2949.85
|
| 3 |
6.5%
15.38
|
5.27%
18.99
|
2.13%
46.89
|
0.58%
173.67
|
0.12%
857.63
|
0.02%
5291.01
|
| 4 |
2.71%
36.85
|
2.2%
45.49
|
0.89%
112.32
|
0.24%
415.97
|
0.05%
2053.39
|
0.01%
12658.23
|
| 5 |
0.91%
110.31
|
0.73%
136.2
|
0.3%
336.25
|
0.08%
1245.33
|
0.02%
6134.97
|
0.0%
38461.54
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.76%
·
公平：
132.17
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.18% | 18.82% |
| 1.5 | 49.74% | 50.26% |
| 2.5 | 23.49% | 76.51% |
| 3.5 | 8.88% | 91.12% |
| 4.5 | 2.77% | 97.23% |
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 | 8.37% | 11.94 |
| 1 | 20.77% | 4.82 |
| 2 | 25.75% | 3.88 |
| 3 | 21.29% | 4.70 |
| 4 | 13.20% | 7.58 |
| 5+ | 10.62% | 9.42 |
|
大球 2.5 45.1%
小球 2.5 54.9%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
56.98%
平局
25.65%
客隊 勝利
17.38%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.1%
小球 2.5
54.9%
雙方進球
是
45.06%
否
54.94%
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 | 14.08% 7.1 | 17.92% 5.58 | 68.0% 1.47 |
| -1.5 | 32.0% 3.12 | — | 68.0% 1.47 |
| -1.0 | 32.0% 3.12 | 25.83% 3.87 | 42.17% 2.37 |
| -0.5 | 57.83% 1.73 | — | 42.17% 2.37 |
| 0 (PK) | 57.83% 1.73 | 24.16% 4.14 | 18.01% 5.55 |
| +0.5 | 81.99% 1.22 | — | 18.01% 5.55 |
| +1.0 | 81.99% 1.22 | 12.53% 7.98 | 5.48% 18.26 |
| +1.5 | 94.52% 1.06 | — | 5.48% 18.26 |
| +2.0 | 94.52% 1.06 | 4.22% 23.72 | 1.26% 79.38 |
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。
