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
35.05%
公平賠率
2.85
平局
32.91%
公平賠率
3.04
客隊 勝利
32.04%
公平賠率
3.12
最可能的比分
0 - 0
概率 14.23%
公平賠率 7.03
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 | 2.85 | — | |
| 平局 | 3.04 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.12 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 14.23% | 7.03 |
| 2 | 1-0 | 14.09% | 7.1 |
| 3 | 0-1 | 13.66% | 7.32 |
| 4 | 1-1 | 13.52% | 7.4 |
| 5 | 2-0 | 6.97% | 14.34 |
| 6 | 2-1 | 6.69% | 14.94 |
| 7 | 0-2 | 6.56% | 15.25 |
| 8 | 1-2 | 6.49% | 15.41 |
| 9 | 2-2 | 3.21% | 31.13 |
| 10 | 3-0 | 2.3% | 43.46 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.23%
7.03
|
13.66%
7.32
|
6.56%
15.25
|
2.1%
47.67
|
0.5%
198.61
|
0.1%
1034.13
|
| 1 |
14.09%
7.1
|
13.52%
7.4
|
6.49%
15.41
|
2.08%
48.15
|
0.5%
200.6
|
0.1%
1044.93
|
| 2 |
6.97%
14.34
|
6.69%
14.94
|
3.21%
31.13
|
1.03%
97.27
|
0.25%
405.35
|
0.05%
2109.7
|
| 3 |
2.3%
43.46
|
2.21%
45.27
|
1.06%
94.32
|
0.34%
294.72
|
0.08%
1228.5
|
0.02%
6410.26
|
| 4 |
0.57%
175.62
|
0.55%
182.92
|
0.26%
381.1
|
0.08%
1190.48
|
0.02%
4950.5
|
0.0%
25641.03
|
| 5 |
0.11%
886.52
|
0.11%
924.21
|
0.05%
1923.08
|
0.02%
6024.1
|
0.0%
25000.0
|
0.0%
125000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.1%
·
公平：
957.85
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.84% | 37.16% |
| 1.5 | 26.06% | 73.94% |
| 2.5 | 7.85% | 92.15% |
| 3.5 | 1.84% | 98.16% |
| 4.5 | 0.35% | 99.65% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.71% | 38.29% |
| 1.5 | 24.95% | 75.05% |
| 2.5 | 7.31% | 92.69% |
| 3.5 | 1.66% | 98.34% |
| 4.5 | 0.31% | 99.69% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.23% | 7.03 |
| 1 | 27.74% | 3.60 |
| 2 | 27.05% | 3.70 |
| 3 | 17.58% | 5.69 |
| 4 | 8.57% | 11.67 |
| 5+ | 4.83% | 20.72 |
|
大球 2.5 30.98%
小球 2.5 69.02%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.05%
平局
32.91%
客隊 勝利
32.04%
大 / 小 2.5
大球 2.5
30.98%
小球 2.5
69.02%
雙方進球
是
38.78%
否
61.22%
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 | 3.75% 26.7 | 9.46% 10.57 | 86.79% 1.15 |
| -1.5 | 13.21% 7.57 | — | 86.79% 1.15 |
| -1.0 | 13.21% 7.57 | 21.93% 4.56 | 64.87% 1.54 |
| -0.5 | 35.13% 2.85 | — | 64.87% 1.54 |
| 0 (PK) | 35.13% 2.85 | 31.32% 3.19 | 33.55% 2.98 |
| +0.5 | 66.45% 1.5 | — | 33.55% 2.98 |
| +1.0 | 66.45% 1.5 | 21.26% 4.7 | 12.28% 8.14 |
| +1.5 | 87.72% 1.14 | — | 12.28% 8.14 |
| +2.0 | 87.72% 1.14 | 8.9% 11.24 | 3.39% 29.53 |
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。
