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
40.85%
公平賠率
2.45
平局
33.03%
公平賠率
3.03
客隊 勝利
26.12%
公平賠率
3.83
最可能的比分
1 - 0
概率 16.15%
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 | 2.45 | — | |
| 平局 | 3.03 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.83 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.15% | 6.19 |
| 2 | 0-0 | 14.96% | 6.69 |
| 3 | 1-1 | 13.25% | 7.55 |
| 4 | 0-1 | 12.26% | 8.15 |
| 5 | 2-0 | 8.72% | 11.46 |
| 6 | 2-1 | 7.15% | 13.98 |
| 7 | 1-2 | 5.43% | 18.41 |
| 8 | 0-2 | 5.03% | 19.89 |
| 9 | 3-0 | 3.14% | 31.85 |
| 10 | 2-2 | 2.93% | 34.1 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.96%
6.69
|
12.26%
8.15
|
5.03%
19.89
|
1.37%
72.75
|
0.28%
354.86
|
0.05%
2164.5
|
| 1 |
16.15%
6.19
|
13.25%
7.55
|
5.43%
18.41
|
1.48%
67.37
|
0.3%
328.62
|
0.05%
2004.01
|
| 2 |
8.72%
11.46
|
7.15%
13.98
|
2.93%
34.1
|
0.8%
124.75
|
0.16%
608.64
|
0.03%
3717.47
|
| 3 |
3.14%
31.85
|
2.57%
38.83
|
1.06%
94.72
|
0.29%
346.5
|
0.06%
1689.19
|
0.01%
10309.28
|
| 4 |
0.85%
117.94
|
0.7%
143.84
|
0.29%
350.75
|
0.08%
1283.7
|
0.02%
6250.0
|
0.0%
38461.54
|
| 5 |
0.18%
546.15
|
0.15%
665.78
|
0.06%
1623.38
|
0.02%
5952.38
|
0.0%
28571.43
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.11%
·
公平：
916.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
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 | 14.96% | 6.69 |
| 1 | 28.42% | 3.52 |
| 2 | 27.00% | 3.70 |
| 3 | 17.10% | 5.85 |
| 4 | 8.12% | 12.31 |
| 5+ | 4.41% | 22.69 |
|
大球 2.5 29.63%
小球 2.5 70.37%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.85%
平局
33.03%
客隊 勝利
26.12%
大 / 小 2.5
大球 2.5
29.63%
小球 2.5
70.37%
雙方進球
是
36.95%
否
63.05%
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 | 5.17% 19.36 | 11.6% 8.62 | 83.23% 1.2 |
| -1.5 | 16.77% 5.96 | — | 83.23% 1.2 |
| -1.0 | 16.77% 5.96 | 24.44% 4.09 | 58.79% 1.7 |
| -0.5 | 41.21% 2.43 | — | 58.79% 1.7 |
| 0 (PK) | 41.21% 2.43 | 31.44% 3.18 | 27.35% 3.66 |
| +0.5 | 72.65% 1.38 | — | 27.35% 3.66 |
| +1.0 | 72.65% 1.38 | 18.56% 5.39 | 8.79% 11.37 |
| +1.5 | 91.21% 1.1 | — | 8.79% 11.37 |
| +2.0 | 91.21% 1.1 | 6.69% 14.95 | 2.1% 47.53 |
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。
