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
50.59%
公平賠率
1.98
平局
27.53%
公平賠率
3.63
客隊 勝利
21.87%
公平賠率
4.57
最可能的比分
1 - 0
概率 13.43%
公平賠率 7.45
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 | 1.98 | — | |
| 平局 | 3.63 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.57 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.43% | 7.45 |
| 2 | 1-1 | 12.22% | 8.18 |
| 3 | 2-0 | 10.14% | 9.86 |
| 4 | 2-1 | 9.23% | 10.84 |
| 5 | 0-0 | 8.89% | 11.25 |
| 6 | 0-1 | 8.09% | 12.36 |
| 7 | 1-2 | 5.56% | 17.99 |
| 8 | 3-0 | 5.1% | 19.6 |
| 9 | 3-1 | 4.64% | 21.54 |
| 10 | 2-2 | 4.2% | 23.82 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.89%
11.25
|
8.09%
12.36
|
3.68%
27.16
|
1.12%
89.54
|
0.25%
393.55
|
0.05%
2164.5
|
| 1 |
13.43%
7.45
|
12.22%
8.18
|
5.56%
17.99
|
1.69%
59.3
|
0.38%
260.62
|
0.07%
1432.66
|
| 2 |
10.14%
9.86
|
9.23%
10.84
|
4.2%
23.82
|
1.27%
78.54
|
0.29%
345.18
|
0.05%
1897.53
|
| 3 |
5.1%
19.6
|
4.64%
21.54
|
2.11%
47.33
|
0.64%
156.03
|
0.15%
685.87
|
0.03%
3773.58
|
| 4 |
1.93%
51.92
|
1.75%
57.05
|
0.8%
125.39
|
0.24%
413.39
|
0.06%
1818.18
|
0.01%
10000.0
|
| 5 |
0.58%
171.91
|
0.53%
188.89
|
0.24%
415.11
|
0.07%
1367.99
|
0.02%
6024.1
|
0.0%
33333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.5%
·
公平：
201.53
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.75% | 40.25% |
| 1.5 | 23.12% | 76.88% |
| 2.5 | 6.45% | 93.55% |
| 3.5 | 1.4% | 98.6% |
| 4.5 | 0.25% | 99.75% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.89% | 11.25 |
| 1 | 21.52% | 4.65 |
| 2 | 26.04% | 3.84 |
| 3 | 21.00% | 4.76 |
| 4 | 12.71% | 7.87 |
| 5+ | 9.84% | 10.16 |
|
大球 2.5 43.55%
小球 2.5 56.45%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
50.59%
平局
27.53%
客隊 勝利
21.87%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.55%
小球 2.5
56.45%
雙方進球
是
46.55%
否
53.45%
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 | 10.59% 9.44 | 15.66% 6.39 | 73.76% 1.36 |
| -1.5 | 26.24% 3.81 | — | 73.76% 1.36 |
| -1.0 | 26.24% 3.81 | 25.02% 4.0 | 48.73% 2.05 |
| -0.5 | 51.27% 1.95 | — | 48.73% 2.05 |
| 0 (PK) | 51.27% 1.95 | 26.01% 3.85 | 22.72% 4.4 |
| +0.5 | 77.28% 1.29 | — | 22.72% 4.4 |
| +1.0 | 77.28% 1.29 | 15.08% 6.63 | 7.64% 13.08 |
| +1.5 | 92.36% 1.08 | — | 7.64% 13.08 |
| +2.0 | 92.36% 1.08 | 5.69% 17.59 | 1.96% 51.09 |
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。
