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
42.17%
公平賠率
2.37
平局
31.36%
公平賠率
3.19
客隊 勝利
26.47%
公平賠率
3.78
最可能的比分
1 - 0
概率 14.89%
公平賠率 6.72
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 | 2.37 | — | |
| 平局 | 3.19 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.78 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.89% | 6.72 |
| 2 | 1-1 | 13.25% | 7.55 |
| 3 | 0-0 | 12.62% | 7.92 |
| 4 | 0-1 | 11.23% | 8.9 |
| 5 | 2-0 | 8.79% | 11.38 |
| 6 | 2-1 | 7.82% | 12.79 |
| 7 | 1-2 | 5.9% | 16.96 |
| 8 | 0-2 | 5.0% | 20.01 |
| 9 | 2-2 | 3.48% | 28.74 |
| 10 | 3-0 | 3.46% | 28.94 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.62%
7.92
|
11.23%
8.9
|
5.0%
20.01
|
1.48%
67.45
|
0.33%
303.12
|
0.06%
1703.58
|
| 1 |
14.89%
6.72
|
13.25%
7.55
|
5.9%
16.96
|
1.75%
57.16
|
0.39%
256.87
|
0.07%
1443.0
|
| 2 |
8.79%
11.38
|
7.82%
12.79
|
3.48%
28.74
|
1.03%
96.88
|
0.23%
435.35
|
0.04%
2444.99
|
| 3 |
3.46%
28.94
|
3.08%
32.52
|
1.37%
73.07
|
0.41%
246.31
|
0.09%
1107.42
|
0.02%
6211.18
|
| 4 |
1.02%
98.1
|
0.91%
110.23
|
0.4%
247.71
|
0.12%
834.72
|
0.03%
3759.4
|
0.0%
21276.6
|
| 5 |
0.24%
415.63
|
0.21%
467.07
|
0.1%
1049.32
|
0.03%
3533.57
|
0.01%
15873.02
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.17%
·
公平：
587.89
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
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 | 12.62% | 7.92 |
| 1 | 26.12% | 3.83 |
| 2 | 27.03% | 3.70 |
| 3 | 18.65% | 5.36 |
| 4 | 9.65% | 10.36 |
| 5+ | 5.92% | 16.90 |
|
大球 2.5 34.23%
小球 2.5 65.77%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.17%
平局
31.36%
客隊 勝利
26.47%
大 / 小 2.5
大球 2.5
34.23%
小球 2.5
65.77%
雙方進球
是
40.83%
否
59.17%
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 | 6.07% 16.48 | 12.29% 8.13 | 81.64% 1.22 |
| -1.5 | 18.36% 5.45 | — | 81.64% 1.22 |
| -1.0 | 18.36% 5.45 | 24.2% 4.13 | 57.43% 1.74 |
| -0.5 | 42.57% 2.35 | — | 57.43% 1.74 |
| 0 (PK) | 42.57% 2.35 | 29.78% 3.36 | 27.65% 3.62 |
| +0.5 | 72.35% 1.38 | — | 27.65% 3.62 |
| +1.0 | 72.35% 1.38 | 18.26% 5.48 | 9.4% 10.64 |
| +1.5 | 90.6% 1.1 | — | 9.4% 10.64 |
| +2.0 | 90.6% 1.1 | 6.99% 14.3 | 2.4% 41.63 |
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。
