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
44.45%
公平賠率
2.25
平局
29.48%
公平賠率
3.39
客隊 勝利
26.07%
公平賠率
3.84
最可能的比分
1 - 0
概率 13.5%
公平賠率 7.41
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 | 2.25 | — | |
| 平局 | 3.39 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.84 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.5% | 7.41 |
| 2 | 1-1 | 12.96% | 7.72 |
| 3 | 0-0 | 10.23% | 9.78 |
| 4 | 0-1 | 9.82% | 10.18 |
| 5 | 2-0 | 8.91% | 11.22 |
| 6 | 2-1 | 8.55% | 11.69 |
| 7 | 1-2 | 6.22% | 16.07 |
| 8 | 0-2 | 4.71% | 21.22 |
| 9 | 2-2 | 4.11% | 24.35 |
| 10 | 3-0 | 3.92% | 25.5 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.23%
9.78
|
9.82%
10.18
|
4.71%
21.22
|
1.51%
66.3
|
0.36%
276.24
|
0.07%
1438.85
|
| 1 |
13.5%
7.41
|
12.96%
7.72
|
6.22%
16.07
|
1.99%
50.23
|
0.48%
209.29
|
0.09%
1090.51
|
| 2 |
8.91%
11.22
|
8.55%
11.69
|
4.11%
24.35
|
1.31%
76.1
|
0.32%
317.06
|
0.06%
1652.89
|
| 3 |
3.92%
25.5
|
3.76%
26.57
|
1.81%
55.35
|
0.58%
172.95
|
0.14%
720.46
|
0.03%
3759.4
|
| 4 |
1.29%
77.29
|
1.24%
80.51
|
0.6%
167.73
|
0.19%
524.11
|
0.05%
2183.41
|
0.01%
11363.64
|
| 5 |
0.34%
292.74
|
0.33%
304.97
|
0.16%
635.32
|
0.05%
1984.13
|
0.01%
8264.46
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.29%
·
公平：
346.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
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 | 10.23% | 9.78 |
| 1 | 23.32% | 4.29 |
| 2 | 26.59% | 3.76 |
| 3 | 20.21% | 4.95 |
| 4 | 11.52% | 8.68 |
| 5+ | 8.14% | 12.28 |
|
大球 2.5 39.87%
小球 2.5 60.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.45%
平局
29.48%
客隊 勝利
26.07%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.87%
小球 2.5
60.13%
雙方進球
是
45.23%
否
54.77%
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 | 7.52% 13.3 | 13.32% 7.51 | 79.15% 1.26 |
| -1.5 | 20.85% 4.8 | — | 79.15% 1.26 |
| -1.0 | 20.85% 4.8 | 24.07% 4.16 | 55.09% 1.82 |
| -0.5 | 44.91% 2.23 | — | 55.09% 1.82 |
| 0 (PK) | 44.91% 2.23 | 27.92% 3.58 | 27.17% 3.68 |
| +0.5 | 72.83% 1.37 | — | 27.17% 3.68 |
| +1.0 | 72.83% 1.37 | 17.5% 5.71 | 9.66% 10.35 |
| +1.5 | 90.34% 1.11 | — | 9.66% 10.35 |
| +2.0 | 90.34% 1.11 | 7.05% 14.19 | 2.62% 38.23 |
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。
