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
38.35%
公平賠率
2.61
平局
33.55%
公平賠率
2.98
客隊 勝利
28.1%
公平賠率
3.56
最可能的比分
1 - 0
概率 15.72%
公平賠率 6.36
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 | 2.61 | — | |
| 平局 | 2.98 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.56 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 15.72% | 6.36 |
| 2 | 0-0 | 15.41% | 6.49 |
| 3 | 1-1 | 13.36% | 7.48 |
| 4 | 0-1 | 13.1% | 7.63 |
| 5 | 2-0 | 8.02% | 12.47 |
| 6 | 2-1 | 6.81% | 14.67 |
| 7 | 1-2 | 5.68% | 17.61 |
| 8 | 0-2 | 5.57% | 17.96 |
| 9 | 2-2 | 2.9% | 34.53 |
| 10 | 3-0 | 2.73% | 36.68 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.41%
6.49
|
13.1%
7.63
|
5.57%
17.96
|
1.58%
63.39
|
0.34%
298.33
|
0.06%
1754.39
|
| 1 |
15.72%
6.36
|
13.36%
7.48
|
5.68%
17.61
|
1.61%
62.15
|
0.34%
292.48
|
0.06%
1721.17
|
| 2 |
8.02%
12.47
|
6.81%
14.67
|
2.9%
34.53
|
0.82%
121.86
|
0.17%
573.39
|
0.03%
3378.38
|
| 3 |
2.73%
36.68
|
2.32%
43.16
|
0.98%
101.54
|
0.28%
358.42
|
0.06%
1686.34
|
0.01%
9900.99
|
| 4 |
0.7%
143.86
|
0.59%
169.23
|
0.25%
398.25
|
0.07%
1406.47
|
0.02%
6622.52
|
0.0%
38461.54
|
| 5 |
0.14%
705.22
|
0.12%
829.88
|
0.05%
1953.12
|
0.01%
6896.55
|
0.0%
32258.06
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.09%
·
公平：
1095.29
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.26% | 42.74% |
| 1.5 | 20.93% | 79.07% |
| 2.5 | 5.49% | 94.51% |
| 3.5 | 1.11% | 98.89% |
| 4.5 | 0.18% | 99.82% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.41% | 6.49 |
| 1 | 28.82% | 3.47 |
| 2 | 26.95% | 3.71 |
| 3 | 16.80% | 5.95 |
| 4 | 7.85% | 12.73 |
| 5+ | 4.17% | 23.99 |
|
大球 2.5 28.82%
小球 2.5 71.18%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.35%
平局
33.55%
客隊 勝利
28.10%
大 / 小 2.5
大球 2.5
28.82%
小球 2.5
71.18%
雙方進球
是
36.61%
否
63.39%
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 | 4.39% 22.78 | 10.6% 9.43 | 85.01% 1.18 |
| -1.5 | 14.99% 6.67 | — | 85.01% 1.18 |
| -1.0 | 14.99% 6.67 | 23.59% 4.24 | 61.41% 1.63 |
| -0.5 | 38.59% 2.59 | — | 61.41% 1.63 |
| 0 (PK) | 38.59% 2.59 | 31.97% 3.13 | 29.45% 3.4 |
| +0.5 | 70.55% 1.42 | — | 29.45% 3.4 |
| +1.0 | 70.55% 1.42 | 19.66% 5.09 | 9.79% 10.22 |
| +1.5 | 90.21% 1.11 | — | 9.79% 10.22 |
| +2.0 | 90.21% 1.11 | 7.36% 13.58 | 2.42% 41.25 |
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。
