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
43.63%
公平賠率
2.29
平局
29.8%
公平賠率
3.36
客隊 勝利
26.57%
公平賠率
3.76
最可能的比分
1 - 0
概率 13.6%
公平賠率 7.35
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 | 2.29 | — | |
| 平局 | 3.36 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.76 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.6% | 7.35 |
| 2 | 1-1 | 13.05% | 7.66 |
| 3 | 0-0 | 10.54% | 9.49 |
| 4 | 0-1 | 10.12% | 9.88 |
| 5 | 2-0 | 8.77% | 11.4 |
| 6 | 2-1 | 8.42% | 11.88 |
| 7 | 1-2 | 6.27% | 15.96 |
| 8 | 0-2 | 4.86% | 20.59 |
| 9 | 2-2 | 4.04% | 24.75 |
| 10 | 3-0 | 3.77% | 26.52 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.54%
9.49
|
10.12%
9.88
|
4.86%
20.59
|
1.55%
64.34
|
0.37%
268.1
|
0.07%
1396.65
|
| 1 |
13.6%
7.35
|
13.05%
7.66
|
6.27%
15.96
|
2.0%
49.88
|
0.48%
207.81
|
0.09%
1082.25
|
| 2 |
8.77%
11.4
|
8.42%
11.88
|
4.04%
24.75
|
1.29%
77.33
|
0.31%
322.16
|
0.06%
1677.85
|
| 3 |
3.77%
26.52
|
3.62%
27.62
|
1.74%
57.55
|
0.56%
179.82
|
0.13%
749.06
|
0.03%
3906.25
|
| 4 |
1.22%
82.23
|
1.17%
85.65
|
0.56%
178.44
|
0.18%
557.72
|
0.04%
2325.58
|
0.01%
12048.19
|
| 5 |
0.31%
318.67
|
0.3%
332.01
|
0.14%
691.56
|
0.05%
2159.83
|
0.01%
9009.01
|
0.0%
47619.05
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.26%
·
公平：
380.95
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
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 | 10.54% | 9.49 |
| 1 | 23.71% | 4.22 |
| 2 | 26.68% | 3.75 |
| 3 | 20.01% | 5.00 |
| 4 | 11.26% | 8.88 |
| 5+ | 7.80% | 12.82 |
|
大球 2.5 39.07%
小球 2.5 60.93%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.63%
平局
29.80%
客隊 勝利
26.57%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.07%
小球 2.5
60.93%
雙方進球
是
44.72%
否
55.28%
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 | 7.13% 14.03 | 13.0% 7.69 | 79.88% 1.25 |
| -1.5 | 20.12% 4.97 | — | 79.88% 1.25 |
| -1.0 | 20.12% 4.97 | 23.94% 4.18 | 55.93% 1.79 |
| -0.5 | 44.07% 2.27 | — | 55.93% 1.79 |
| 0 (PK) | 44.07% 2.27 | 28.23% 3.54 | 27.7% 3.61 |
| +0.5 | 72.3% 1.38 | — | 27.7% 3.61 |
| +1.0 | 72.3% 1.38 | 17.82% 5.61 | 9.88% 10.12 |
| +1.5 | 90.12% 1.11 | — | 9.88% 10.12 |
| +2.0 | 90.12% 1.11 | 7.2% 13.89 | 2.68% 37.34 |
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。
