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
46.66%
公平賠率
2.14
平局
29.36%
公平賠率
3.41
客隊 勝利
23.98%
公平賠率
4.17
最可能的比分
1 - 0
概率 14.23%
公平賠率 7.03
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 | 2.14 | — | |
| 平局 | 3.41 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.17 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.23% | 7.03 |
| 2 | 1-1 | 12.81% | 7.81 |
| 3 | 0-0 | 10.54% | 9.49 |
| 4 | 2-0 | 9.6% | 10.41 |
| 5 | 0-1 | 9.49% | 10.54 |
| 6 | 2-1 | 8.64% | 11.57 |
| 7 | 1-2 | 5.76% | 17.35 |
| 8 | 3-0 | 4.32% | 23.14 |
| 9 | 0-2 | 4.27% | 23.43 |
| 10 | 2-2 | 3.89% | 25.71 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.54%
9.49
|
9.49%
10.54
|
4.27%
23.43
|
1.28%
78.09
|
0.29%
347.1
|
0.05%
1926.78
|
| 1 |
14.23%
7.03
|
12.81%
7.81
|
5.76%
17.35
|
1.73%
57.84
|
0.39%
257.07
|
0.07%
1428.57
|
| 2 |
9.6%
10.41
|
8.64%
11.57
|
3.89%
25.71
|
1.17%
85.7
|
0.26%
380.81
|
0.05%
2114.16
|
| 3 |
4.32%
23.14
|
3.89%
25.71
|
1.75%
57.13
|
0.53%
190.44
|
0.12%
846.02
|
0.02%
4694.84
|
| 4 |
1.46%
68.55
|
1.31%
76.17
|
0.59%
169.26
|
0.18%
564.33
|
0.04%
2506.27
|
0.01%
13888.89
|
| 5 |
0.39%
253.94
|
0.35%
282.09
|
0.16%
626.96
|
0.05%
2087.68
|
0.01%
9259.26
|
0.0%
52631.58
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.3%
·
公平：
330.58
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
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 | 10.54% | 9.49 |
| 1 | 23.71% | 4.22 |
| 2 | 26.68% | 3.75 |
| 3 | 20.01% | 5.00 |
| 4 | 11.26% | 8.88 |
| 5+ | 7.80% | 12.82 |
|
大球 2.5 39.07%
小球 2.5 60.93%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.66%
平局
29.36%
客隊 勝利
23.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.07%
小球 2.5
60.93%
雙方進球
是
43.96%
否
56.04%
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 | 8.27% 12.1 | 14.14% 7.07 | 77.6% 1.29 |
| -1.5 | 22.4% 4.46 | — | 77.6% 1.29 |
| -1.0 | 22.4% 4.46 | 24.81% 4.03 | 52.79% 1.89 |
| -0.5 | 47.21% 2.12 | — | 52.79% 1.89 |
| 0 (PK) | 47.21% 2.12 | 27.8% 3.6 | 24.98% 4.0 |
| +0.5 | 75.02% 1.33 | — | 24.98% 4.0 |
| +1.0 | 75.02% 1.33 | 16.54% 6.05 | 8.44% 11.85 |
| +1.5 | 91.56% 1.09 | — | 8.44% 11.85 |
| +2.0 | 91.56% 1.09 | 6.28% 15.92 | 2.16% 46.3 |
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。
