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
39.24%
公平賠率
2.55
平局
31.89%
公平賠率
3.14
客隊 勝利
28.86%
公平賠率
3.46
最可能的比分
1 - 0
概率 14.43%
公平賠率 6.93
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 | 3.14 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.46 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.43% | 6.93 |
| 2 | 1-1 | 13.42% | 7.45 |
| 3 | 0-0 | 13.0% | 7.69 |
| 4 | 0-1 | 12.09% | 8.27 |
| 5 | 2-0 | 8.01% | 12.48 |
| 6 | 2-1 | 7.45% | 13.42 |
| 7 | 1-2 | 6.24% | 16.02 |
| 8 | 0-2 | 5.62% | 17.78 |
| 9 | 2-2 | 3.46% | 28.87 |
| 10 | 3-0 | 2.96% | 33.74 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.0%
7.69
|
12.09%
8.27
|
5.62%
17.78
|
1.74%
57.37
|
0.41%
246.73
|
0.08%
1326.26
|
| 1 |
14.43%
6.93
|
13.42%
7.45
|
6.24%
16.02
|
1.93%
51.68
|
0.45%
222.27
|
0.08%
1194.74
|
| 2 |
8.01%
12.48
|
7.45%
13.42
|
3.46%
28.87
|
1.07%
93.12
|
0.25%
400.48
|
0.05%
2155.17
|
| 3 |
2.96%
33.74
|
2.76%
36.28
|
1.28%
78.02
|
0.4%
251.7
|
0.09%
1082.25
|
0.02%
5813.95
|
| 4 |
0.82%
121.58
|
0.76%
130.74
|
0.36%
281.14
|
0.11%
906.62
|
0.03%
3906.25
|
0.0%
20833.33
|
| 5 |
0.18%
547.65
|
0.17%
588.93
|
0.08%
1265.82
|
0.02%
4081.63
|
0.01%
17543.86
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.14%
·
公平：
706.21
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.54% | 39.46% |
| 1.5 | 23.85% | 76.15% |
| 2.5 | 6.79% | 93.21% |
| 3.5 | 1.5% | 98.5% |
| 4.5 | 0.27% | 99.73% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.00% | 7.69 |
| 1 | 26.53% | 3.77 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 18.40% | 5.44 |
| 4 | 9.38% | 10.66 |
| 5+ | 5.63% | 17.75 |
|
大球 2.5 33.41%
小球 2.5 66.59%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.24%
平局
31.89%
客隊 勝利
28.86%
大 / 小 2.5
大球 2.5
33.41%
小球 2.5
66.59%
雙方進球
是
40.59%
否
59.41%
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 | 5.08% 19.68 | 11.15% 8.97 | 83.77% 1.19 |
| -1.5 | 16.23% 6.16 | — | 83.77% 1.19 |
| -1.0 | 16.23% 6.16 | 23.28% 4.3 | 60.49% 1.65 |
| -0.5 | 39.51% 2.53 | — | 60.49% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.51% 2.53 | 30.31% 3.3 | 30.17% 3.31 |
| +0.5 | 69.83% 1.43 | — | 30.17% 3.31 |
| +1.0 | 69.83% 1.43 | 19.51% 5.13 | 10.67% 9.37 |
| +1.5 | 89.33% 1.12 | — | 10.67% 9.37 |
| +2.0 | 89.33% 1.12 | 7.83% 12.78 | 2.84% 35.17 |
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。
