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
47.33%
公平賠率
2.11
平局
28.45%
公平賠率
3.52
客隊 勝利
24.22%
公平賠率
4.13
最可能的比分
1 - 0
概率 13.27%
公平賠率 7.53
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 | 2.11 | — | |
| 平局 | 3.52 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.13 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.27% | 7.53 |
| 2 | 1-1 | 12.61% | 7.93 |
| 3 | 2-0 | 9.42% | 10.61 |
| 4 | 0-0 | 9.35% | 10.7 |
| 5 | 2-1 | 8.95% | 11.17 |
| 6 | 0-1 | 8.88% | 11.26 |
| 7 | 1-2 | 5.99% | 16.69 |
| 8 | 3-0 | 4.46% | 22.42 |
| 9 | 2-2 | 4.25% | 23.51 |
| 10 | 3-1 | 4.24% | 23.6 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.35%
10.7
|
8.88%
11.26
|
4.22%
23.71
|
1.34%
74.86
|
0.32%
315.16
|
0.06%
1658.37
|
| 1 |
13.27%
7.53
|
12.61%
7.93
|
5.99%
16.69
|
1.9%
52.72
|
0.45%
221.98
|
0.09%
1168.22
|
| 2 |
9.42%
10.61
|
8.95%
11.17
|
4.25%
23.51
|
1.35%
74.25
|
0.32%
312.6
|
0.06%
1644.74
|
| 3 |
4.46%
22.42
|
4.24%
23.6
|
2.01%
49.68
|
0.64%
156.86
|
0.15%
660.5
|
0.03%
3472.22
|
| 4 |
1.58%
63.14
|
1.5%
66.47
|
0.71%
139.94
|
0.23%
441.89
|
0.05%
1862.2
|
0.01%
9803.92
|
| 5 |
0.45%
222.32
|
0.43%
234.03
|
0.2%
492.61
|
0.06%
1555.21
|
0.02%
6535.95
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.39%
·
公平：
257.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 9.35% | 10.70 |
| 1 | 22.16% | 4.51 |
| 2 | 26.25% | 3.81 |
| 3 | 20.74% | 4.82 |
| 4 | 12.29% | 8.14 |
| 5+ | 9.21% | 10.85 |
|
大球 2.5 42.24%
小球 2.5 57.76%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.33%
平局
28.45%
客隊 勝利
24.22%
大 / 小 2.5
大球 2.5
42.24%
小球 2.5
57.76%
雙方進球
是
46.5%
否
53.5%
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 | 8.97% 11.15 | 14.45% 6.92 | 76.59% 1.31 |
| -1.5 | 23.41% 4.27 | — | 76.59% 1.31 |
| -1.0 | 23.41% 4.27 | 24.48% 4.08 | 52.1% 1.92 |
| -0.5 | 47.9% 2.09 | — | 52.1% 1.92 |
| 0 (PK) | 47.9% 2.09 | 26.91% 3.72 | 25.2% 3.97 |
| +0.5 | 74.8% 1.34 | — | 25.2% 3.97 |
| +1.0 | 74.8% 1.34 | 16.38% 6.11 | 8.82% 11.34 |
| +1.5 | 91.18% 1.1 | — | 8.82% 11.34 |
| +2.0 | 91.18% 1.1 | 6.47% 15.47 | 2.35% 42.49 |
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。
