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
40.55%
公平賠率
2.47
平局
33.16%
公平賠率
3.02
客隊 勝利
26.29%
公平賠率
3.8
最可能的比分
1 - 0
概率 16.16%
公平賠率 6.19
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 | 2.47 | — | |
| 平局 | 3.02 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.8 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.16% | 6.19 |
| 2 | 0-0 | 15.11% | 6.62 |
| 3 | 1-1 | 13.26% | 7.54 |
| 4 | 0-1 | 12.39% | 8.07 |
| 5 | 2-0 | 8.65% | 11.56 |
| 6 | 2-1 | 7.09% | 14.1 |
| 7 | 1-2 | 5.43% | 18.4 |
| 8 | 0-2 | 5.08% | 19.69 |
| 9 | 3-0 | 3.08% | 32.42 |
| 10 | 2-2 | 2.91% | 34.39 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.11%
6.62
|
12.39%
8.07
|
5.08%
19.69
|
1.39%
72.03
|
0.28%
351.37
|
0.05%
2141.33
|
| 1 |
16.16%
6.19
|
13.26%
7.54
|
5.43%
18.4
|
1.49%
67.32
|
0.3%
328.41
|
0.05%
2004.01
|
| 2 |
8.65%
11.56
|
7.09%
14.1
|
2.91%
34.39
|
0.79%
125.83
|
0.16%
613.87
|
0.03%
3745.32
|
| 3 |
3.08%
32.42
|
2.53%
39.54
|
1.04%
96.43
|
0.28%
352.86
|
0.06%
1721.17
|
0.01%
10526.32
|
| 4 |
0.83%
121.2
|
0.68%
147.8
|
0.28%
360.49
|
0.08%
1319.26
|
0.02%
6451.61
|
0.0%
40000.0
|
| 5 |
0.18%
566.25
|
0.14%
690.61
|
0.06%
1683.5
|
0.02%
6172.84
|
0.0%
30303.03
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.11%
·
公平：
948.77
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.96% | 44.04% |
| 1.5 | 19.84% | 80.16% |
| 2.5 | 5.03% | 94.97% |
| 3.5 | 0.99% | 99.01% |
| 4.5 | 0.16% | 99.84% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.11% | 6.62 |
| 1 | 28.55% | 3.50 |
| 2 | 26.98% | 3.71 |
| 3 | 17.00% | 5.88 |
| 4 | 8.03% | 12.45 |
| 5+ | 4.33% | 23.11 |
|
大球 2.5 29.36%
小球 2.5 70.64%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.55%
平局
33.16%
客隊 勝利
26.29%
大 / 小 2.5
大球 2.5
29.36%
小球 2.5
70.64%
雙方進球
是
36.76%
否
63.24%
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 | 5.05% 19.8 | 11.47% 8.72 | 83.48% 1.2 |
| -1.5 | 16.52% 6.05 | — | 83.48% 1.2 |
| -1.0 | 16.52% 6.05 | 24.37% 4.1 | 59.11% 1.69 |
| -0.5 | 40.89% 2.45 | — | 59.11% 1.69 |
| 0 (PK) | 40.89% 2.45 | 31.57% 3.17 | 27.54% 3.63 |
| +0.5 | 72.46% 1.38 | — | 27.54% 3.63 |
| +1.0 | 72.46% 1.38 | 18.68% 5.35 | 8.86% 11.29 |
| +1.5 | 91.14% 1.1 | — | 8.86% 11.29 |
| +2.0 | 91.14% 1.1 | 6.74% 14.84 | 2.12% 47.14 |
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。
