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
37.24%
公平賠率
2.69
平局
33.13%
公平賠率
3.02
客隊 勝利
29.63%
公平賠率
3.37
最可能的比分
1 - 0
概率 14.95%
公平賠率 6.69
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 | 2.69 | — | |
| 平局 | 3.02 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.37 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.95% | 6.69 |
| 2 | 0-0 | 14.66% | 6.82 |
| 3 | 1-1 | 13.46% | 7.43 |
| 4 | 0-1 | 13.19% | 7.58 |
| 5 | 2-0 | 7.63% | 13.11 |
| 6 | 2-1 | 6.86% | 14.57 |
| 7 | 1-2 | 6.06% | 16.51 |
| 8 | 0-2 | 5.94% | 16.84 |
| 9 | 2-2 | 3.09% | 32.38 |
| 10 | 3-0 | 2.59% | 38.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.66%
6.82
|
13.19%
7.58
|
5.94%
16.84
|
1.78%
56.14
|
0.4%
249.5
|
0.07%
1386.96
|
| 1 |
14.95%
6.69
|
13.46%
7.43
|
6.06%
16.51
|
1.82%
55.04
|
0.41%
244.62
|
0.07%
1358.7
|
| 2 |
7.63%
13.11
|
6.86%
14.57
|
3.09%
32.38
|
0.93%
107.92
|
0.21%
479.62
|
0.04%
2666.67
|
| 3 |
2.59%
38.57
|
2.33%
42.85
|
1.05%
95.22
|
0.32%
317.36
|
0.07%
1410.44
|
0.01%
7812.5
|
| 4 |
0.66%
151.24
|
0.6%
168.04
|
0.27%
373.41
|
0.08%
1245.33
|
0.02%
5524.86
|
0.0%
30303.03
|
| 5 |
0.13%
741.29
|
0.12%
823.72
|
0.05%
1831.5
|
0.02%
6097.56
|
0.0%
27027.03
|
0.0%
142857.14
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.1%
·
公平：
999.0
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 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.66% | 6.82 |
| 1 | 28.15% | 3.55 |
| 2 | 27.02% | 3.70 |
| 3 | 17.29% | 5.78 |
| 4 | 8.30% | 12.05 |
| 5+ | 4.57% | 21.87 |
|
大球 2.5 30.17%
小球 2.5 69.83%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.24%
平局
33.13%
客隊 勝利
29.63%
大 / 小 2.5
大球 2.5
30.17%
小球 2.5
69.83%
雙方進球
是
37.94%
否
62.06%
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 | 4.23% 23.67 | 10.25% 9.76 | 85.53% 1.17 |
| -1.5 | 14.47% 6.91 | — | 85.53% 1.17 |
| -1.0 | 14.47% 6.91 | 22.95% 4.36 | 62.58% 1.6 |
| -0.5 | 37.42% 2.67 | — | 62.58% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.42% 2.67 | 31.54% 3.17 | 31.04% 3.22 |
| +0.5 | 68.96% 1.45 | — | 31.04% 3.22 |
| +1.0 | 68.96% 1.45 | 20.25% 4.94 | 10.78% 9.27 |
| +1.5 | 89.22% 1.12 | — | 10.78% 9.27 |
| +2.0 | 89.22% 1.12 | 7.98% 12.54 | 2.81% 35.61 |
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。
