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
37.9%
公平賠率
2.64
平局
33.38%
公平賠率
3.0
客隊 勝利
28.72%
公平賠率
3.48
最可能的比分
1 - 0
概率 15.41%
公平賠率 6.49
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 | 2.64 | — | |
| 平局 | 3.0 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.48 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 15.41% | 6.49 |
| 2 | 0-0 | 15.11% | 6.62 |
| 3 | 1-1 | 13.41% | 7.46 |
| 4 | 0-1 | 13.14% | 7.61 |
| 5 | 2-0 | 7.86% | 12.72 |
| 6 | 2-1 | 6.84% | 14.63 |
| 7 | 1-2 | 5.83% | 17.15 |
| 8 | 0-2 | 5.72% | 17.49 |
| 9 | 2-2 | 2.97% | 33.62 |
| 10 | 3-0 | 2.67% | 37.43 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.11%
6.62
|
13.14%
7.61
|
5.72%
17.49
|
1.66%
60.31
|
0.36%
277.32
|
0.06%
1594.9
|
| 1 |
15.41%
6.49
|
13.41%
7.46
|
5.83%
17.15
|
1.69%
59.13
|
0.37%
271.89
|
0.06%
1562.5
|
| 2 |
7.86%
12.72
|
6.84%
14.63
|
2.97%
33.62
|
0.86%
115.94
|
0.19%
533.05
|
0.03%
3067.48
|
| 3 |
2.67%
37.43
|
2.32%
43.02
|
1.01%
98.89
|
0.29%
340.95
|
0.06%
1567.4
|
0.01%
9009.01
|
| 4 |
0.68%
146.76
|
0.59%
168.69
|
0.26%
387.75
|
0.07%
1336.9
|
0.02%
6134.97
|
0.0%
35714.29
|
| 5 |
0.14%
719.42
|
0.12%
827.13
|
0.05%
1901.14
|
0.02%
6535.95
|
0.0%
30303.03
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.09%
·
公平：
1058.2
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 | 58.1% | 41.9% |
| 1.5 | 21.66% | 78.34% |
| 2.5 | 5.8% | 94.2% |
| 3.5 | 1.2% | 98.8% |
| 4.5 | 0.2% | 99.8% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.11% | 6.62 |
| 1 | 28.55% | 3.50 |
| 2 | 26.98% | 3.71 |
| 3 | 17.00% | 5.88 |
| 4 | 8.03% | 12.45 |
| 5+ | 4.33% | 23.11 |
|
大球 2.5 29.36%
小球 2.5 70.64%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.90%
平局
33.38%
客隊 勝利
28.72%
大 / 小 2.5
大球 2.5
29.36%
小球 2.5
70.64%
雙方進球
是
37.15%
否
62.85%
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 | 4.32% 23.13 | 10.46% 9.56 | 85.22% 1.17 |
| -1.5 | 14.78% 6.77 | — | 85.22% 1.17 |
| -1.0 | 14.78% 6.77 | 23.34% 4.29 | 61.88% 1.62 |
| -0.5 | 38.12% 2.62 | — | 61.88% 1.62 |
| 0 (PK) | 38.12% 2.62 | 31.8% 3.14 | 30.09% 3.32 |
| +0.5 | 69.91% 1.43 | — | 30.09% 3.32 |
| +1.0 | 69.91% 1.43 | 19.9% 5.02 | 10.18% 9.82 |
| +1.5 | 89.82% 1.11 | — | 10.18% 9.82 |
| +2.0 | 89.82% 1.11 | 7.61% 13.14 | 2.57% 38.85 |
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。
