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
51.51%
公平賠率
1.94
平局
28.2%
公平賠率
3.55
客隊 勝利
20.28%
公平賠率
4.93
最可能的比分
1 - 0
概率 14.93%
公平賠率 6.7
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 | 1.94 | — | |
| 平局 | 3.55 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.93 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.93% | 6.7 |
| 2 | 1-1 | 12.25% | 8.17 |
| 3 | 2-0 | 10.9% | 9.17 |
| 4 | 0-0 | 10.23% | 9.78 |
| 5 | 2-1 | 8.94% | 11.19 |
| 6 | 0-1 | 8.39% | 11.92 |
| 7 | 3-0 | 5.31% | 18.85 |
| 8 | 1-2 | 5.02% | 19.92 |
| 9 | 3-1 | 4.35% | 22.99 |
| 10 | 2-2 | 3.67% | 27.28 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.23%
9.78
|
8.39%
11.92
|
3.44%
29.08
|
0.94%
106.39
|
0.19%
518.94
|
0.03%
3164.56
|
| 1 |
14.93%
6.7
|
12.25%
8.17
|
5.02%
19.92
|
1.37%
72.87
|
0.28%
355.49
|
0.05%
2169.2
|
| 2 |
10.9%
9.17
|
8.94%
11.19
|
3.67%
27.28
|
1.0%
99.82
|
0.21%
486.85
|
0.03%
2967.36
|
| 3 |
5.31%
18.85
|
4.35%
22.99
|
1.78%
56.06
|
0.49%
205.13
|
0.1%
1001.0
|
0.02%
6097.56
|
| 4 |
1.94%
51.64
|
1.59%
62.98
|
0.65%
153.61
|
0.18%
561.8
|
0.04%
2739.73
|
0.01%
16666.67
|
| 5 |
0.57%
176.87
|
0.46%
215.66
|
0.19%
526.04
|
0.05%
1923.08
|
0.01%
9345.79
|
0.0%
58823.53
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.41%
·
公平：
242.42
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
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 | 10.23% | 9.78 |
| 1 | 23.32% | 4.29 |
| 2 | 26.59% | 3.76 |
| 3 | 20.21% | 4.95 |
| 4 | 11.52% | 8.68 |
| 5+ | 8.14% | 12.28 |
|
大球 2.5 39.87%
小球 2.5 60.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
51.51%
平局
28.20%
客隊 勝利
20.28%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.87%
小球 2.5
60.13%
雙方進球
是
42.96%
否
57.04%
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 | 10.44% 9.58 | 15.96% 6.27 | 73.6% 1.36 |
| -1.5 | 26.39% 3.79 | — | 73.6% 1.36 |
| -1.0 | 26.39% 3.79 | 25.85% 3.87 | 47.76% 2.09 |
| -0.5 | 52.24% 1.91 | — | 47.76% 2.09 |
| 0 (PK) | 52.24% 1.91 | 26.66% 3.75 | 21.09% 4.74 |
| +0.5 | 78.91% 1.27 | — | 21.09% 4.74 |
| +1.0 | 78.91% 1.27 | 14.52% 6.89 | 6.58% 15.2 |
| +1.5 | 93.42% 1.07 | — | 6.58% 15.2 |
| +2.0 | 93.42% 1.07 | 5.03% 19.87 | 1.55% 64.72 |
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。
