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
48.13%
公平賠率
2.08
平局
29.38%
公平賠率
3.4
客隊 勝利
22.49%
公平賠率
4.45
最可能的比分
1 - 0
概率 14.92%
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 | 2.08 | — | |
| 平局 | 3.4 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.45 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.92% | 6.7 |
| 2 | 1-1 | 12.68% | 7.89 |
| 3 | 0-0 | 10.97% | 9.12 |
| 4 | 2-0 | 10.15% | 9.86 |
| 5 | 0-1 | 9.32% | 10.72 |
| 6 | 2-1 | 8.62% | 11.6 |
| 7 | 1-2 | 5.39% | 18.55 |
| 8 | 3-0 | 4.6% | 21.74 |
| 9 | 0-2 | 3.96% | 25.23 |
| 10 | 3-1 | 3.91% | 25.58 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.97%
9.12
|
9.32%
10.72
|
3.96%
25.23
|
1.12%
89.06
|
0.24%
419.11
|
0.04%
2463.05
|
| 1 |
14.92%
6.7
|
12.68%
7.89
|
5.39%
18.55
|
1.53%
65.48
|
0.32%
308.17
|
0.06%
1811.59
|
| 2 |
10.15%
9.86
|
8.62%
11.6
|
3.66%
27.29
|
1.04%
96.3
|
0.22%
453.1
|
0.04%
2666.67
|
| 3 |
4.6%
21.74
|
3.91%
25.58
|
1.66%
60.19
|
0.47%
212.45
|
0.1%
1000.0
|
0.02%
5882.35
|
| 4 |
1.56%
63.95
|
1.33%
75.24
|
0.56%
177.02
|
0.16%
624.61
|
0.03%
2941.18
|
0.01%
17241.38
|
| 5 |
0.43%
235.13
|
0.36%
276.63
|
0.15%
651.04
|
0.04%
2298.85
|
0.01%
10752.69
|
0.0%
62500.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.3%
·
公平：
329.6
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.33% | 25.67% |
| 1.5 | 39.43% | 60.57% |
| 2.5 | 15.69% | 84.31% |
| 3.5 | 4.93% | 95.07% |
| 4.5 | 1.27% | 98.73% |
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 | 10.97% | 9.12 |
| 1 | 24.24% | 4.12 |
| 2 | 26.79% | 3.73 |
| 3 | 19.73% | 5.07 |
| 4 | 10.90% | 9.17 |
| 5+ | 7.36% | 13.59 |
|
大球 2.5 38.0%
小球 2.5 62.0%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.13%
平局
29.38%
客隊 勝利
22.49%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.0%
小球 2.5
62.0%
雙方進球
是
42.56%
否
57.44%
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 | 8.71% 11.48 | 14.66% 6.82 | 76.63% 1.31 |
| -1.5 | 23.37% 4.28 | — | 76.63% 1.31 |
| -1.0 | 23.37% 4.28 | 25.37% 3.94 | 51.25% 1.95 |
| -0.5 | 48.75% 2.05 | — | 51.25% 1.95 |
| 0 (PK) | 48.75% 2.05 | 27.82% 3.59 | 23.43% 4.27 |
| +0.5 | 76.57% 1.31 | — | 23.43% 4.27 |
| +1.0 | 76.57% 1.31 | 15.86% 6.31 | 7.57% 13.21 |
| +1.5 | 92.43% 1.08 | — | 7.57% 13.21 |
| +2.0 | 92.43% 1.08 | 5.73% 17.46 | 1.84% 54.25 |
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。
