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
39.89%
公平賠率
2.51
平局
31.5%
公平賠率
3.17
客隊 勝利
28.61%
公平賠率
3.5
最可能的比分
1 - 0
概率 14.24%
公平賠率 7.02
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 | 2.51 | — | |
| 平局 | 3.17 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.5 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.24% | 7.02 |
| 2 | 1-1 | 13.39% | 7.47 |
| 3 | 0-0 | 12.49% | 8.0 |
| 4 | 0-1 | 11.74% | 8.52 |
| 5 | 2-0 | 8.12% | 12.32 |
| 6 | 2-1 | 7.63% | 13.1 |
| 7 | 1-2 | 6.29% | 15.89 |
| 8 | 0-2 | 5.52% | 18.12 |
| 9 | 2-2 | 3.59% | 27.88 |
| 10 | 3-0 | 3.08% | 32.42 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.49%
8.0
|
11.74%
8.52
|
5.52%
18.12
|
1.73%
57.82
|
0.41%
246.06
|
0.08%
1308.9
|
| 1 |
14.24%
7.02
|
13.39%
7.47
|
6.29%
15.89
|
1.97%
50.72
|
0.46%
215.84
|
0.09%
1148.11
|
| 2 |
8.12%
12.32
|
7.63%
13.1
|
3.59%
27.88
|
1.12%
88.98
|
0.26%
378.64
|
0.05%
2016.13
|
| 3 |
3.08%
32.42
|
2.9%
34.49
|
1.36%
73.37
|
0.43%
234.19
|
0.1%
996.02
|
0.02%
5291.01
|
| 4 |
0.88%
113.74
|
0.83%
121.01
|
0.39%
257.47
|
0.12%
821.69
|
0.03%
3496.5
|
0.01%
18518.52
|
| 5 |
0.2%
498.75
|
0.19%
530.79
|
0.09%
1128.67
|
0.03%
3610.11
|
0.01%
15384.62
|
0.0%
83333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.16%
·
公平：
627.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.94% | 39.06% |
| 1.5 | 24.22% | 75.78% |
| 2.5 | 6.96% | 93.04% |
| 3.5 | 1.55% | 98.45% |
| 4.5 | 0.28% | 99.72% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.49% | 8.00 |
| 1 | 25.99% | 3.85 |
| 2 | 27.02% | 3.70 |
| 3 | 18.74% | 5.34 |
| 4 | 9.74% | 10.26 |
| 5+ | 6.02% | 16.62 |
|
大球 2.5 34.5%
小球 2.5 65.5%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.89%
平局
31.50%
客隊 勝利
28.61%
大 / 小 2.5
大球 2.5
34.5%
小球 2.5
65.5%
雙方進球
是
41.45%
否
58.55%
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 | 5.38% 18.58 | 11.44% 8.74 | 83.18% 1.2 |
| -1.5 | 16.82% 5.95 | — | 83.18% 1.2 |
| -1.0 | 16.82% 5.95 | 23.36% 4.28 | 59.82% 1.67 |
| -0.5 | 40.18% 2.49 | — | 59.82% 1.67 |
| 0 (PK) | 40.18% 2.49 | 29.92% 3.34 | 29.89% 3.35 |
| +0.5 | 70.11% 1.43 | — | 29.89% 3.35 |
| +1.0 | 70.11% 1.43 | 19.27% 5.19 | 10.63% 9.41 |
| +1.5 | 89.37% 1.12 | — | 10.63% 9.41 |
| +2.0 | 89.37% 1.12 | 7.77% 12.86 | 2.85% 35.03 |
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。
