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
51.87%
公平賠率
1.93
平局
26.53%
公平賠率
3.77
客隊 勝利
21.6%
公平賠率
4.63
最可能的比分
1 - 0
概率 12.49%
公平賠率 8.0
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 | 1.93 | — | |
| 平局 | 3.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.63 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.49% | 8.0 |
| 2 | 1-1 | 11.87% | 8.43 |
| 3 | 2-0 | 9.99% | 10.01 |
| 4 | 2-1 | 9.49% | 10.53 |
| 5 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 6 | 0-1 | 7.42% | 13.48 |
| 7 | 1-2 | 5.64% | 17.74 |
| 8 | 3-0 | 5.33% | 18.76 |
| 9 | 3-1 | 5.06% | 19.75 |
| 10 | 2-2 | 4.51% | 22.17 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
7.42%
13.48
|
3.52%
28.38
|
1.12%
89.62
|
0.27%
377.36
|
0.05%
1988.07
|
| 1 |
12.49%
8.0
|
11.87%
8.43
|
5.64%
17.74
|
1.79%
56.02
|
0.42%
235.85
|
0.08%
1240.69
|
| 2 |
9.99%
10.01
|
9.49%
10.53
|
4.51%
22.17
|
1.43%
70.02
|
0.34%
294.81
|
0.06%
1552.8
|
| 3 |
5.33%
18.76
|
5.06%
19.75
|
2.41%
41.57
|
0.76%
131.29
|
0.18%
552.79
|
0.03%
2906.98
|
| 4 |
2.13%
46.9
|
2.03%
49.37
|
0.96%
103.94
|
0.3%
328.19
|
0.07%
1381.22
|
0.01%
7299.27
|
| 5 |
0.68%
146.56
|
0.65%
154.27
|
0.31%
324.78
|
0.1%
1025.64
|
0.02%
4310.34
|
0.0%
22727.27
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.65%
·
公平：
154.08
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
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 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大球 2.5 46.89%
小球 2.5 53.11%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
51.87%
平局
26.53%
客隊 勝利
21.60%
大 / 小 2.5
大球 2.5
46.89%
小球 2.5
53.11%
雙方進球
是
48.94%
否
51.06%
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 | 11.72% 8.53 | 16.12% 6.2 | 72.15% 1.39 |
| -1.5 | 27.85% 3.59 | — | 72.15% 1.39 |
| -1.0 | 27.85% 3.59 | 24.72% 4.04 | 47.43% 2.11 |
| -0.5 | 52.57% 1.9 | — | 47.43% 2.11 |
| 0 (PK) | 52.57% 1.9 | 25.03% 4.0 | 22.41% 4.46 |
| +0.5 | 77.59% 1.29 | — | 22.41% 4.46 |
| +1.0 | 77.59% 1.29 | 14.68% 6.81 | 7.73% 12.94 |
| +1.5 | 92.27% 1.08 | — | 7.73% 12.94 |
| +2.0 | 92.27% 1.08 | 5.68% 17.59 | 2.04% 48.96 |
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。
