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
46.08%
公平賠率
2.17
平局
29.74%
公平賠率
3.36
客隊 勝利
24.18%
公平賠率
4.14
最可能的比分
1 - 0
概率 14.48%
公平賠率 6.91
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 | 2.17 | — | |
| 平局 | 3.36 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.14 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.48% | 6.91 |
| 2 | 1-1 | 12.89% | 7.76 |
| 3 | 0-0 | 10.97% | 9.12 |
| 4 | 0-1 | 9.76% | 10.24 |
| 5 | 2-0 | 9.56% | 10.46 |
| 6 | 2-1 | 8.51% | 11.76 |
| 7 | 1-2 | 5.73% | 17.44 |
| 8 | 0-2 | 4.34% | 23.02 |
| 9 | 3-0 | 4.21% | 23.78 |
| 10 | 2-2 | 3.79% | 26.42 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.97%
9.12
|
9.76%
10.24
|
4.34%
23.02
|
1.29%
77.59
|
0.29%
348.68
|
0.05%
1960.78
|
| 1 |
14.48%
6.91
|
12.89%
7.76
|
5.73%
17.44
|
1.7%
58.78
|
0.38%
264.13
|
0.07%
1483.68
|
| 2 |
9.56%
10.46
|
8.51%
11.76
|
3.79%
26.42
|
1.12%
89.06
|
0.25%
400.32
|
0.04%
2247.19
|
| 3 |
4.21%
23.78
|
3.74%
26.72
|
1.67%
60.05
|
0.49%
202.39
|
0.11%
909.92
|
0.02%
5102.04
|
| 4 |
1.39%
72.06
|
1.23%
80.97
|
0.55%
181.95
|
0.16%
613.5
|
0.04%
2754.82
|
0.01%
15384.62
|
| 5 |
0.37%
272.93
|
0.33%
306.65
|
0.15%
689.18
|
0.04%
2325.58
|
0.01%
10416.67
|
0.0%
58823.53
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.27%
·
公平：
366.7
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
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 | 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
46.08%
平局
29.74%
客隊 勝利
24.18%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.0%
小球 2.5
62.0%
雙方進球
是
43.19%
否
56.81%
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 | 7.9% 12.65 | 13.89% 7.2 | 78.2% 1.28 |
| -1.5 | 21.8% 4.59 | — | 78.2% 1.28 |
| -1.0 | 21.8% 4.59 | 24.82% 4.03 | 53.38% 1.87 |
| -0.5 | 46.62% 2.14 | — | 53.38% 1.87 |
| 0 (PK) | 46.62% 2.14 | 28.17% 3.55 | 25.2% 3.97 |
| +0.5 | 74.8% 1.34 | — | 25.2% 3.97 |
| +1.0 | 74.8% 1.34 | 16.74% 5.97 | 8.46% 11.81 |
| +1.5 | 91.54% 1.09 | — | 8.46% 11.81 |
| +2.0 | 91.54% 1.09 | 6.32% 15.83 | 2.15% 46.55 |
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。
