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
53.08%
公平賠率
1.88
平局
26.0%
公平賠率
3.85
客隊 勝利
20.91%
公平賠率
4.78
最可能的比分
1 - 0
概率 12.26%
公平賠率 8.16
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 | 1.88 | — | |
| 平局 | 3.85 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.78 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 1-1 | 11.64% | 8.59 |
| 3 | 2-0 | 10.11% | 9.89 |
| 4 | 2-1 | 9.61% | 10.41 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 7.06% | 14.17 |
| 7 | 3-0 | 5.56% | 17.98 |
| 8 | 1-2 | 5.53% | 18.08 |
| 9 | 3-1 | 5.28% | 18.93 |
| 10 | 2-2 | 4.56% | 21.92 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.06%
14.17
|
3.35%
29.84
|
1.06%
94.22
|
0.25%
396.67
|
0.05%
2087.68
|
| 1 |
12.26%
8.16
|
11.64%
8.59
|
5.53%
18.08
|
1.75%
57.1
|
0.42%
240.44
|
0.08%
1265.82
|
| 2 |
10.11%
9.89
|
9.61%
10.41
|
4.56%
21.92
|
1.44%
69.22
|
0.34%
291.46
|
0.07%
1533.74
|
| 3 |
5.56%
17.98
|
5.28%
18.93
|
2.51%
39.85
|
0.79%
125.85
|
0.19%
529.94
|
0.04%
2785.52
|
| 4 |
2.29%
43.6
|
2.18%
45.89
|
1.04%
96.61
|
0.33%
305.06
|
0.08%
1285.35
|
0.01%
6756.76
|
| 5 |
0.76%
132.1
|
0.72%
139.06
|
0.34%
292.74
|
0.11%
924.21
|
0.03%
3891.05
|
0.0%
20408.16
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.74%
·
公平：
134.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
53.08%
平局
26.00%
客隊 勝利
20.91%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
49.55%
否
50.45%
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 | 12.54% 7.97 | 16.54% 6.04 | 70.92% 1.41 |
| -1.5 | 29.08% 3.44 | — | 70.92% 1.41 |
| -1.0 | 29.08% 3.44 | 24.72% 4.04 | 46.19% 2.16 |
| -0.5 | 53.81% 1.86 | — | 46.19% 2.16 |
| 0 (PK) | 53.81% 1.86 | 24.51% 4.08 | 21.68% 4.61 |
| +0.5 | 78.32% 1.28 | — | 21.68% 4.61 |
| +1.0 | 78.32% 1.28 | 14.24% 7.02 | 7.45% 13.43 |
| +1.5 | 92.55% 1.08 | — | 7.45% 13.43 |
| +2.0 | 92.55% 1.08 | 5.48% 18.23 | 1.96% 50.93 |
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。
