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
46.18%
公平賠率
2.17
平局
30.39%
公平賠率
3.29
客隊 勝利
23.43%
公平賠率
4.27
最可能的比分
1 - 0
概率 15.36%
公平賠率 6.51
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 | 2.17 | — | |
| 平局 | 3.29 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.27 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 15.36% | 6.51 |
| 2 | 1-1 | 12.91% | 7.75 |
| 3 | 0-0 | 12.0% | 8.33 |
| 4 | 0-1 | 10.08% | 9.92 |
| 5 | 2-0 | 9.83% | 10.17 |
| 6 | 2-1 | 8.26% | 12.11 |
| 7 | 1-2 | 5.42% | 18.45 |
| 8 | 0-2 | 4.23% | 23.61 |
| 9 | 3-0 | 4.2% | 23.84 |
| 10 | 3-1 | 3.52% | 28.38 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.0%
8.33
|
10.08%
9.92
|
4.23%
23.61
|
1.19%
84.34
|
0.25%
401.61
|
0.04%
2392.34
|
| 1 |
15.36%
6.51
|
12.91%
7.75
|
5.42%
18.45
|
1.52%
65.89
|
0.32%
313.77
|
0.05%
1869.16
|
| 2 |
9.83%
10.17
|
8.26%
12.11
|
3.47%
28.83
|
0.97%
102.95
|
0.2%
490.2
|
0.03%
2915.45
|
| 3 |
4.2%
23.84
|
3.52%
28.38
|
1.48%
67.56
|
0.41%
241.31
|
0.09%
1149.43
|
0.01%
6849.32
|
| 4 |
1.34%
74.49
|
1.13%
88.68
|
0.47%
211.15
|
0.13%
754.15
|
0.03%
3584.23
|
0.0%
21276.6
|
| 5 |
0.34%
290.95
|
0.29%
346.38
|
0.12%
824.4
|
0.03%
2941.18
|
0.01%
14084.51
|
0.0%
83333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.23%
·
公平：
433.46
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.83% | 43.17% |
| 1.5 | 20.57% | 79.43% |
| 2.5 | 5.33% | 94.67% |
| 3.5 | 1.07% | 98.93% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.00% | 8.33 |
| 1 | 25.45% | 3.93 |
| 2 | 26.97% | 3.71 |
| 3 | 19.06% | 5.25 |
| 4 | 10.10% | 9.90 |
| 5+ | 6.41% | 15.59 |
|
大球 2.5 35.58%
小球 2.5 64.42%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.18%
平局
30.39%
客隊 勝利
23.43%
大 / 小 2.5
大球 2.5
35.58%
小球 2.5
64.42%
雙方進球
是
41.03%
否
58.97%
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 | 7.62% 13.12 | 13.87% 7.21 | 78.51% 1.27 |
| -1.5 | 21.49% 4.65 | — | 78.51% 1.27 |
| -1.0 | 21.49% 4.65 | 25.24% 3.96 | 53.27% 1.88 |
| -0.5 | 46.73% 2.14 | — | 53.27% 1.88 |
| 0 (PK) | 46.73% 2.14 | 28.82% 3.47 | 24.44% 4.09 |
| +0.5 | 75.56% 1.32 | — | 24.44% 4.09 |
| +1.0 | 75.56% 1.32 | 16.57% 6.04 | 7.88% 12.69 |
| +1.5 | 92.12% 1.09 | — | 7.88% 12.69 |
| +2.0 | 92.12% 1.09 | 5.97% 16.75 | 1.91% 52.46 |
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。
