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
42.71%
公平賠率
2.34
平局
30.42%
公平賠率
3.29
客隊 勝利
26.86%
公平賠率
3.72
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 | 2.34 | — | |
| 平局 | 3.29 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.72 | — |
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 | 13.18% | 7.59 |
| 3 | 0-0 | 11.3% | 8.85 |
| 4 | 0-1 | 10.63% | 9.41 |
| 5 | 2-0 | 8.69% | 11.51 |
| 6 | 2-1 | 8.17% | 12.24 |
| 7 | 1-2 | 6.19% | 16.15 |
| 8 | 0-2 | 4.99% | 20.02 |
| 9 | 2-2 | 3.84% | 26.05 |
| 10 | 3-0 | 3.59% | 27.84 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.3%
8.85
|
10.63%
9.41
|
4.99%
20.02
|
1.56%
63.91
|
0.37%
271.96
|
0.07%
1447.18
|
| 1 |
14.02%
7.13
|
13.18%
7.59
|
6.19%
16.15
|
1.94%
51.54
|
0.46%
219.3
|
0.09%
1166.86
|
| 2 |
8.69%
11.51
|
8.17%
12.24
|
3.84%
26.05
|
1.2%
83.12
|
0.28%
353.73
|
0.05%
1879.7
|
| 3 |
3.59%
27.84
|
3.38%
29.62
|
1.59%
63.01
|
0.5%
201.09
|
0.12%
855.43
|
0.02%
4545.45
|
| 4 |
1.11%
89.8
|
1.05%
95.54
|
0.49%
203.25
|
0.15%
648.51
|
0.04%
2762.43
|
0.01%
14705.88
|
| 5 |
0.28%
362.06
|
0.26%
385.21
|
0.12%
819.67
|
0.04%
2617.8
|
0.01%
11111.11
|
0.0%
58823.53
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.22%
·
公平：
455.58
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.06% | 28.94% |
| 1.5 | 35.18% | 64.82% |
| 2.5 | 12.93% | 87.07% |
| 3.5 | 3.73% | 96.27% |
| 4.5 | 0.88% | 99.12% |
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 | 11.30% | 8.85 |
| 1 | 24.64% | 4.06 |
| 2 | 26.86% | 3.72 |
| 3 | 19.52% | 5.12 |
| 4 | 10.64% | 9.40 |
| 5+ | 7.04% | 14.21 |
|
大球 2.5 37.19%
小球 2.5 62.81%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.71%
平局
30.42%
客隊 勝利
26.86%
大 / 小 2.5
大球 2.5
37.19%
小球 2.5
62.81%
雙方進球
是
43.3%
否
56.7%
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 | 6.58% 15.19 | 12.6% 7.94 | 80.82% 1.24 |
| -1.5 | 19.18% 5.21 | — | 80.82% 1.24 |
| -1.0 | 19.18% 5.21 | 23.94% 4.18 | 56.88% 1.76 |
| -0.5 | 43.12% 2.32 | — | 56.88% 1.76 |
| 0 (PK) | 43.12% 2.32 | 28.86% 3.47 | 28.02% 3.57 |
| +0.5 | 71.98% 1.39 | — | 28.02% 3.57 |
| +1.0 | 71.98% 1.39 | 18.15% 5.51 | 9.88% 10.12 |
| +1.5 | 90.12% 1.11 | — | 9.88% 10.12 |
| +2.0 | 90.12% 1.11 | 7.24% 13.81 | 2.64% 37.9 |
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。
