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
46.02%
公平賠率
2.17
平局
28.98%
公平賠率
3.45
客隊 勝利
25.0%
公平賠率
4.0
最可能的比分
1 - 0
概率 13.46%
公平賠率 7.43
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 | 2.17 | — | |
| 平局 | 3.45 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.0 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.46% | 7.43 |
| 2 | 1-1 | 12.79% | 7.82 |
| 3 | 0-0 | 9.83% | 10.18 |
| 4 | 0-1 | 9.34% | 10.71 |
| 5 | 2-0 | 9.22% | 10.84 |
| 6 | 2-1 | 8.76% | 11.41 |
| 7 | 1-2 | 6.08% | 16.46 |
| 8 | 0-2 | 4.43% | 22.55 |
| 9 | 3-0 | 4.21% | 23.74 |
| 10 | 2-2 | 4.16% | 24.03 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.83%
10.18
|
9.34%
10.71
|
4.43%
22.55
|
1.4%
71.21
|
0.33%
299.85
|
0.06%
1577.29
|
| 1 |
13.46%
7.43
|
12.79%
7.82
|
6.08%
16.46
|
1.92%
51.98
|
0.46%
218.87
|
0.09%
1152.07
|
| 2 |
9.22%
10.84
|
8.76%
11.41
|
4.16%
24.03
|
1.32%
75.88
|
0.31%
319.49
|
0.06%
1680.67
|
| 3 |
4.21%
23.74
|
4.0%
24.99
|
1.9%
52.62
|
0.6%
166.17
|
0.14%
699.79
|
0.03%
3676.47
|
| 4 |
1.44%
69.32
|
1.37%
72.97
|
0.65%
153.63
|
0.21%
485.2
|
0.05%
2040.82
|
0.01%
10752.69
|
| 5 |
0.4%
253.04
|
0.38%
266.31
|
0.18%
560.54
|
0.06%
1769.91
|
0.01%
7462.69
|
0.0%
40000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.33%
·
公平：
299.94
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
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 | 9.83% | 10.18 |
| 1 | 22.80% | 4.39 |
| 2 | 26.45% | 3.78 |
| 3 | 20.45% | 4.89 |
| 4 | 11.86% | 8.43 |
| 5+ | 8.61% | 11.61 |
|
大球 2.5 40.93%
小球 2.5 59.07%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.02%
平局
28.98%
客隊 勝利
25.00%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.93%
小球 2.5
59.07%
雙方進球
是
45.74%
否
54.26%
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 | 8.26% 12.11 | 13.93% 7.18 | 77.81% 1.29 |
| -1.5 | 22.19% 4.51 | — | 77.81% 1.29 |
| -1.0 | 22.19% 4.51 | 24.35% 4.11 | 53.46% 1.87 |
| -0.5 | 46.54% 2.15 | — | 53.46% 1.87 |
| 0 (PK) | 46.54% 2.15 | 27.43% 3.65 | 26.03% 3.84 |
| +0.5 | 73.97% 1.35 | — | 26.03% 3.84 |
| +1.0 | 73.97% 1.35 | 16.88% 5.92 | 9.15% 10.93 |
| +1.5 | 90.85% 1.1 | — | 9.15% 10.93 |
| +2.0 | 90.85% 1.1 | 6.7% 14.93 | 2.45% 40.85 |
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。
