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
39.17%
公平賠率
2.55
平局
32.08%
公平賠率
3.12
客隊 勝利
28.75%
公平賠率
3.48
最可能的比分
1 - 0
概率 14.59%
公平賠率 6.85
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 | 2.55 | — | |
| 平局 | 3.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.48 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.59% | 6.85 |
| 2 | 1-1 | 13.42% | 7.45 |
| 3 | 0-0 | 13.27% | 7.54 |
| 4 | 0-1 | 12.2% | 8.19 |
| 5 | 2-0 | 8.03% | 12.46 |
| 6 | 2-1 | 7.38% | 13.54 |
| 7 | 1-2 | 6.18% | 16.19 |
| 8 | 0-2 | 5.61% | 17.81 |
| 9 | 2-2 | 3.4% | 29.44 |
| 10 | 3-0 | 2.94% | 33.98 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.27%
7.54
|
12.2%
8.19
|
5.61%
17.81
|
1.72%
58.09
|
0.4%
252.53
|
0.07%
1371.74
|
| 1 |
14.59%
6.85
|
13.42%
7.45
|
6.18%
16.19
|
1.89%
52.8
|
0.44%
229.57
|
0.08%
1248.44
|
| 2 |
8.03%
12.46
|
7.38%
13.54
|
3.4%
29.44
|
1.04%
96.01
|
0.24%
417.36
|
0.04%
2267.57
|
| 3 |
2.94%
33.98
|
2.71%
36.94
|
1.25%
80.3
|
0.38%
261.85
|
0.09%
1138.95
|
0.02%
6172.84
|
| 4 |
0.81%
123.56
|
0.74%
134.32
|
0.34%
291.97
|
0.1%
952.38
|
0.02%
4132.23
|
0.0%
22727.27
|
| 5 |
0.18%
561.8
|
0.16%
610.5
|
0.08%
1328.02
|
0.02%
4329.0
|
0.01%
18867.92
|
0.0%
100000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.14%
·
公平：
739.64
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.27% | 7.54 |
| 1 | 26.80% | 3.73 |
| 2 | 27.06% | 3.69 |
| 3 | 18.22% | 5.49 |
| 4 | 9.20% | 10.87 |
| 5+ | 5.45% | 18.36 |
|
大球 2.5 32.87%
小球 2.5 67.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.17%
平局
32.08%
客隊 勝利
28.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
32.87%
小球 2.5
67.13%
雙方進球
是
40.13%
否
59.87%
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 | 5.01% 19.96 | 11.1% 9.01 | 83.89% 1.19 |
| -1.5 | 16.11% 6.21 | — | 83.89% 1.19 |
| -1.0 | 16.11% 6.21 | 23.33% 4.29 | 60.56% 1.65 |
| -0.5 | 39.44% 2.54 | — | 60.56% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.44% 2.54 | 30.49% 3.28 | 30.07% 3.33 |
| +0.5 | 69.93% 1.43 | — | 30.07% 3.33 |
| +1.0 | 69.93% 1.43 | 19.51% 5.12 | 10.55% 9.48 |
| +1.5 | 89.45% 1.12 | — | 10.55% 9.48 |
| +2.0 | 89.45% 1.12 | 7.76% 12.88 | 2.79% 35.87 |
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。
