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
45.65%
公平賠率
2.19
平局
29.52%
公平賠率
3.39
客隊 勝利
24.83%
公平賠率
4.03
最可能的比分
1 - 0
概率 14.02%
公平賠率 7.13
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 | 2.19 | — | |
| 平局 | 3.39 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.03 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.02% | 7.13 |
| 2 | 1-1 | 12.9% | 7.75 |
| 3 | 0-0 | 10.54% | 9.49 |
| 4 | 0-1 | 9.7% | 10.31 |
| 5 | 2-0 | 9.32% | 10.73 |
| 6 | 2-1 | 8.58% | 11.66 |
| 7 | 1-2 | 5.93% | 16.86 |
| 8 | 0-2 | 4.46% | 22.42 |
| 9 | 3-0 | 4.13% | 24.2 |
| 10 | 2-2 | 3.95% | 25.35 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.54%
9.49
|
9.7%
10.31
|
4.46%
22.42
|
1.37%
73.1
|
0.31%
317.86
|
0.06%
1727.12
|
| 1 |
14.02%
7.13
|
12.9%
7.75
|
5.93%
16.86
|
1.82%
54.97
|
0.42%
239.01
|
0.08%
1298.7
|
| 2 |
9.32%
10.73
|
8.58%
11.66
|
3.95%
25.35
|
1.21%
82.66
|
0.28%
359.32
|
0.05%
1953.12
|
| 3 |
4.13%
24.2
|
3.8%
26.3
|
1.75%
57.18
|
0.54%
186.43
|
0.12%
810.37
|
0.02%
4405.29
|
| 4 |
1.37%
72.77
|
1.26%
79.1
|
0.58%
171.97
|
0.18%
560.85
|
0.04%
2439.02
|
0.01%
13333.33
|
| 5 |
0.37%
273.6
|
0.34%
297.35
|
0.15%
646.41
|
0.05%
2109.7
|
0.01%
9174.31
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.29%
·
公平：
347.22
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
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 | 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
45.65%
平局
29.52%
客隊 勝利
24.83%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.07%
小球 2.5
60.93%
雙方進球
是
44.24%
否
55.76%
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 | 7.87% 12.7 | 13.76% 7.27 | 78.37% 1.28 |
| -1.5 | 21.63% 4.62 | — | 78.37% 1.28 |
| -1.0 | 21.63% 4.62 | 24.53% 4.08 | 53.84% 1.86 |
| -0.5 | 46.16% 2.17 | — | 53.84% 1.86 |
| 0 (PK) | 46.16% 2.17 | 27.96% 3.58 | 25.88% 3.86 |
| +0.5 | 74.12% 1.35 | — | 25.88% 3.86 |
| +1.0 | 74.12% 1.35 | 16.97% 5.89 | 8.91% 11.23 |
| +1.5 | 91.09% 1.1 | — | 8.91% 11.23 |
| +2.0 | 91.09% 1.1 | 6.58% 15.19 | 2.32% 43.03 |
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。
