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
54.3%
公平賠率
1.84
平局
26.63%
公平賠率
3.76
客隊 勝利
19.07%
公平賠率
5.24
最可能的比分
1 - 0
概率 14.0%
公平賠率 7.14
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 | 1.84 | — | |
| 平局 | 3.76 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.24 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.0% | 7.14 |
| 2 | 1-1 | 11.76% | 8.5 |
| 3 | 2-0 | 11.13% | 8.99 |
| 4 | 2-1 | 9.35% | 10.7 |
| 5 | 0-0 | 8.8% | 11.36 |
| 6 | 0-1 | 7.4% | 13.52 |
| 7 | 3-0 | 5.9% | 16.95 |
| 8 | 3-1 | 4.95% | 20.18 |
| 9 | 1-2 | 4.94% | 20.25 |
| 10 | 2-2 | 3.93% | 25.47 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.8%
11.36
|
7.4%
13.52
|
3.11%
32.2
|
0.87%
114.98
|
0.18%
547.65
|
0.03%
3257.33
|
| 1 |
14.0%
7.14
|
11.76%
8.5
|
4.94%
20.25
|
1.38%
72.32
|
0.29%
344.35
|
0.05%
2049.18
|
| 2 |
11.13%
8.99
|
9.35%
10.7
|
3.93%
25.47
|
1.1%
90.97
|
0.23%
433.09
|
0.04%
2577.32
|
| 3 |
5.9%
16.95
|
4.95%
20.18
|
2.08%
48.06
|
0.58%
171.64
|
0.12%
816.99
|
0.02%
4854.37
|
| 4 |
2.34%
42.65
|
1.97%
50.78
|
0.83%
120.9
|
0.23%
431.78
|
0.05%
2057.61
|
0.01%
12195.12
|
| 5 |
0.75%
134.14
|
0.63%
159.67
|
0.26%
380.23
|
0.07%
1358.7
|
0.02%
6451.61
|
0.0%
38461.54
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.61%
·
公平：
163.91
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
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 | 8.80% | 11.36 |
| 1 | 21.39% | 4.67 |
| 2 | 25.99% | 3.85 |
| 3 | 21.05% | 4.75 |
| 4 | 12.79% | 7.82 |
| 5+ | 9.97% | 10.03 |
|
大球 2.5 43.81%
小球 2.5 56.19%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
54.30%
平局
26.63%
客隊 勝利
19.07%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.81%
小球 2.5
56.19%
雙方進球
是
45.24%
否
54.76%
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 | 12.43% 8.05 | 16.99% 5.89 | 70.58% 1.42 |
| -1.5 | 29.42% 3.4 | — | 70.58% 1.42 |
| -1.0 | 29.42% 3.4 | 25.67% 3.89 | 44.91% 2.23 |
| -0.5 | 55.09% 1.82 | — | 44.91% 2.23 |
| 0 (PK) | 55.09% 1.82 | 25.12% 3.98 | 19.79% 5.05 |
| +0.5 | 80.21% 1.25 | — | 19.79% 5.05 |
| +1.0 | 80.21% 1.25 | 13.56% 7.37 | 6.22% 16.07 |
| +1.5 | 93.78% 1.07 | — | 6.22% 16.07 |
| +2.0 | 93.78% 1.07 | 4.74% 21.09 | 1.48% 67.43 |
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。
