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
43.36%
公平賠率
2.31
平局
29.9%
公平賠率
3.34
客隊 勝利
26.74%
公平賠率
3.74
最可能的比分
1 - 0
概率 13.63%
公平賠率 7.34
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 | 2.31 | — | |
| 平局 | 3.34 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.74 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.63% | 7.34 |
| 2 | 1-1 | 13.08% | 7.64 |
| 3 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 4 | 0-1 | 10.22% | 9.78 |
| 5 | 2-0 | 8.72% | 11.47 |
| 6 | 2-1 | 8.37% | 11.94 |
| 7 | 1-2 | 6.28% | 15.93 |
| 8 | 0-2 | 4.91% | 20.38 |
| 9 | 2-2 | 4.02% | 24.88 |
| 10 | 3-0 | 3.72% | 26.87 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
10.22%
9.78
|
4.91%
20.38
|
1.57%
63.7
|
0.38%
265.39
|
0.07%
1383.13
|
| 1 |
13.63%
7.34
|
13.08%
7.64
|
6.28%
15.93
|
2.01%
49.77
|
0.48%
207.38
|
0.09%
1079.91
|
| 2 |
8.72%
11.47
|
8.37%
11.94
|
4.02%
24.88
|
1.29%
77.76
|
0.31%
324.04
|
0.06%
1686.34
|
| 3 |
3.72%
26.87
|
3.57%
27.99
|
1.71%
58.32
|
0.55%
182.25
|
0.13%
759.3
|
0.03%
3952.57
|
| 4 |
1.19%
83.98
|
1.14%
87.48
|
0.55%
182.25
|
0.18%
569.48
|
0.04%
2375.3
|
0.01%
12345.68
|
| 5 |
0.3%
328.08
|
0.29%
341.76
|
0.14%
711.74
|
0.04%
2227.17
|
0.01%
9259.26
|
0.0%
47619.05
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.25%
·
公平：
392.77
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
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 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
大球 2.5 38.8%
小球 2.5 61.2%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.36%
平局
29.90%
客隊 勝利
26.74%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.8%
小球 2.5
61.2%
雙方進球
是
44.55%
否
55.45%
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 | 7.0% 14.29 | 12.89% 7.76 | 80.11% 1.25 |
| -1.5 | 19.89% 5.03 | — | 80.11% 1.25 |
| -1.0 | 19.89% 5.03 | 23.9% 4.18 | 56.21% 1.78 |
| -0.5 | 43.79% 2.28 | — | 56.21% 1.78 |
| 0 (PK) | 43.79% 2.28 | 28.34% 3.53 | 27.87% 3.59 |
| +0.5 | 72.13% 1.39 | — | 27.87% 3.59 |
| +1.0 | 72.13% 1.39 | 17.93% 5.58 | 9.95% 10.05 |
| +1.5 | 90.05% 1.11 | — | 9.95% 10.05 |
| +2.0 | 90.05% 1.11 | 7.25% 13.79 | 2.7% 37.05 |
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。
