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
45.92%
公平賠率
2.18
平局
29.41%
公平賠率
3.4
客隊 勝利
24.68%
公平賠率
4.05
最可能的比分
1 - 0
概率 13.98%
公平賠率 7.15
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 | 2.18 | — | |
| 平局 | 3.4 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.05 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.98% | 7.15 |
| 2 | 1-1 | 12.86% | 7.77 |
| 3 | 0-0 | 10.44% | 9.58 |
| 4 | 0-1 | 9.6% | 10.42 |
| 5 | 2-0 | 9.37% | 10.67 |
| 6 | 2-1 | 8.62% | 11.6 |
| 7 | 1-2 | 5.92% | 16.9 |
| 8 | 0-2 | 4.42% | 22.64 |
| 9 | 3-0 | 4.18% | 23.9 |
| 10 | 2-2 | 3.96% | 25.22 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.44%
9.58
|
9.6%
10.42
|
4.42%
22.64
|
1.35%
73.84
|
0.31%
321.03
|
0.06%
1745.2
|
| 1 |
13.98%
7.15
|
12.86%
7.77
|
5.92%
16.9
|
1.81%
55.11
|
0.42%
239.58
|
0.08%
1302.08
|
| 2 |
9.37%
10.67
|
8.62%
11.6
|
3.96%
25.22
|
1.22%
82.24
|
0.28%
357.65
|
0.05%
1941.75
|
| 3 |
4.18%
23.9
|
3.85%
25.97
|
1.77%
56.47
|
0.54%
184.13
|
0.12%
800.64
|
0.02%
4347.83
|
| 4 |
1.4%
71.33
|
1.29%
77.54
|
0.59%
168.55
|
0.18%
549.75
|
0.04%
2392.34
|
0.01%
12987.01
|
| 5 |
0.38%
266.17
|
0.35%
289.35
|
0.16%
628.93
|
0.05%
2049.18
|
0.01%
8928.57
|
0.0%
47619.05
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.3%
·
公平：
336.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
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 | 10.44% | 9.58 |
| 1 | 23.58% | 4.24 |
| 2 | 26.65% | 3.75 |
| 3 | 20.08% | 4.98 |
| 4 | 11.34% | 8.82 |
| 5+ | 7.91% | 12.64 |
|
大球 2.5 39.33%
小球 2.5 60.67%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.92%
平局
29.41%
客隊 勝利
24.68%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.33%
小球 2.5
60.67%
雙方進球
是
44.4%
否
55.6%
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 | 8.01% 12.48 | 13.86% 7.21 | 78.12% 1.28 |
| -1.5 | 21.88% 4.57 | — | 78.12% 1.28 |
| -1.0 | 21.88% 4.57 | 24.57% 4.07 | 53.56% 1.87 |
| -0.5 | 46.44% 2.15 | — | 53.56% 1.87 |
| 0 (PK) | 46.44% 2.15 | 27.85% 3.59 | 25.71% 3.89 |
| +0.5 | 74.29% 1.35 | — | 25.71% 3.89 |
| +1.0 | 74.29% 1.35 | 16.87% 5.93 | 8.84% 11.31 |
| +1.5 | 91.16% 1.1 | — | 8.84% 11.31 |
| +2.0 | 91.16% 1.1 | 6.53% 15.3 | 2.31% 43.37 |
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。
