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
36.24%
公平賠率
2.76
平局
33.67%
公平賠率
2.97
客隊 勝利
30.09%
公平賠率
3.32
最可能的比分
0 - 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 | 2.76 | — | |
| 平局 | 2.97 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.32 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 15.41% | 6.49 |
| 2 | 1-0 | 15.1% | 6.62 |
| 3 | 0-1 | 13.72% | 7.29 |
| 4 | 1-1 | 13.44% | 7.44 |
| 5 | 2-0 | 7.4% | 13.51 |
| 6 | 2-1 | 6.59% | 15.18 |
| 7 | 0-2 | 6.1% | 16.38 |
| 8 | 1-2 | 5.98% | 16.72 |
| 9 | 2-2 | 2.93% | 34.12 |
| 10 | 3-0 | 2.42% | 41.36 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.41%
6.49
|
13.72%
7.29
|
6.1%
16.38
|
1.81%
55.22
|
0.4%
248.2
|
0.07%
1394.7
|
| 1 |
15.1%
6.62
|
13.44%
7.44
|
5.98%
16.72
|
1.77%
56.35
|
0.39%
253.23
|
0.07%
1422.48
|
| 2 |
7.4%
13.51
|
6.59%
15.18
|
2.93%
34.12
|
0.87%
115.0
|
0.19%
516.8
|
0.03%
2906.98
|
| 3 |
2.42%
41.36
|
2.15%
46.47
|
0.96%
104.44
|
0.28%
351.99
|
0.06%
1582.28
|
0.01%
8849.56
|
| 4 |
0.59%
168.83
|
0.53%
189.68
|
0.23%
426.26
|
0.07%
1436.78
|
0.02%
6451.61
|
0.0%
35714.29
|
| 5 |
0.12%
861.33
|
0.1%
968.05
|
0.05%
2173.91
|
0.01%
7352.94
|
0.0%
33333.33
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.09%
·
公平：
1166.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.93% | 41.07% |
| 1.5 | 22.39% | 77.61% |
| 2.5 | 6.12% | 93.88% |
| 3.5 | 1.3% | 98.7% |
| 4.5 | 0.22% | 99.78% |
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
36.24%
平局
33.67%
客隊 勝利
30.09%
大 / 小 2.5
大球 2.5
28.82%
小球 2.5
71.18%
雙方進球
是
36.82%
否
63.18%
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 | 3.86% 25.94 | 9.8% 10.2 | 86.34% 1.16 |
| -1.5 | 13.66% 7.32 | — | 86.34% 1.16 |
| -1.0 | 13.66% 7.32 | 22.72% 4.4 | 63.62% 1.57 |
| -0.5 | 36.38% 2.75 | — | 63.62% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.38% 2.75 | 32.09% 3.12 | 31.54% 3.17 |
| +0.5 | 68.46% 1.46 | — | 31.54% 3.17 |
| +1.0 | 68.46% 1.46 | 20.63% 4.85 | 10.9% 9.17 |
| +1.5 | 89.1% 1.12 | — | 10.9% 9.17 |
| +2.0 | 89.1% 1.12 | 8.08% 12.37 | 2.82% 35.5 |
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。
