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
43.86%
公平賠率
2.28
平局
29.84%
公平賠率
3.35
客隊 勝利
26.3%
公平賠率
3.8
最可能的比分
1 - 0
概率 13.73%
公平賠率 7.28
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 | 2.28 | — | |
| 平局 | 3.35 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.8 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.73% | 7.28 |
| 2 | 1-1 | 13.05% | 7.66 |
| 3 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 4 | 0-1 | 10.11% | 9.89 |
| 5 | 2-0 | 8.86% | 11.29 |
| 6 | 2-1 | 8.42% | 11.88 |
| 7 | 1-2 | 6.2% | 16.14 |
| 8 | 0-2 | 4.8% | 20.82 |
| 9 | 2-2 | 4.0% | 25.02 |
| 10 | 3-0 | 3.81% | 26.25 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
10.11%
9.89
|
4.8%
20.82
|
1.52%
65.74
|
0.36%
276.78
|
0.07%
1457.73
|
| 1 |
13.73%
7.28
|
13.05%
7.66
|
6.2%
16.14
|
1.96%
50.96
|
0.47%
214.55
|
0.09%
1128.67
|
| 2 |
8.86%
11.29
|
8.42%
11.88
|
4.0%
25.02
|
1.27%
79.0
|
0.3%
332.67
|
0.06%
1751.31
|
| 3 |
3.81%
26.25
|
3.62%
27.64
|
1.72%
58.18
|
0.54%
183.72
|
0.13%
773.4
|
0.02%
4065.04
|
| 4 |
1.23%
81.41
|
1.17%
85.7
|
0.55%
180.41
|
0.18%
569.8
|
0.04%
2398.08
|
0.01%
12658.23
|
| 5 |
0.32%
315.56
|
0.3%
332.12
|
0.14%
699.3
|
0.05%
2207.51
|
0.01%
9259.26
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.26%
·
公平：
384.47
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.33% | 38.67% |
| 1.5 | 24.59% | 75.41% |
| 2.5 | 7.13% | 92.87% |
| 3.5 | 1.61% | 98.39% |
| 4.5 | 0.29% | 99.71% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
大球 2.5 38.8%
小球 2.5 61.2%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.86%
平局
29.84%
客隊 勝利
26.30%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.8%
小球 2.5
61.2%
雙方進球
是
44.44%
否
55.56%
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 | 7.18% 13.93 | 13.08% 7.65 | 79.74% 1.25 |
| -1.5 | 20.26% 4.94 | — | 79.74% 1.25 |
| -1.0 | 20.26% 4.94 | 24.05% 4.16 | 55.69% 1.8 |
| -0.5 | 44.31% 2.26 | — | 55.69% 1.8 |
| 0 (PK) | 44.31% 2.26 | 28.28% 3.54 | 27.41% 3.65 |
| +0.5 | 72.59% 1.38 | — | 27.41% 3.65 |
| +1.0 | 72.59% 1.38 | 17.71% 5.65 | 9.7% 10.31 |
| +1.5 | 90.3% 1.11 | — | 9.7% 10.31 |
| +2.0 | 90.3% 1.11 | 7.09% 14.1 | 2.61% 38.36 |
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。
