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
44.98%
公平賠率
2.22
平局
29.27%
公平賠率
3.42
客隊 勝利
25.75%
公平賠率
3.88
最可能的比分
1 - 0
概率 13.43%
公平賠率 7.44
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 | 2.22 | — | |
| 平局 | 3.42 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.88 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.43% | 7.44 |
| 2 | 1-1 | 12.9% | 7.75 |
| 3 | 0-0 | 10.03% | 9.97 |
| 4 | 0-1 | 9.62% | 10.39 |
| 5 | 2-0 | 9.0% | 11.11 |
| 6 | 2-1 | 8.64% | 11.57 |
| 7 | 1-2 | 6.19% | 16.15 |
| 8 | 0-2 | 4.62% | 21.65 |
| 9 | 2-2 | 4.15% | 24.11 |
| 10 | 3-0 | 4.02% | 24.87 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.03%
9.97
|
9.62%
10.39
|
4.62%
21.65
|
1.48%
67.64
|
0.35%
281.85
|
0.07%
1468.43
|
| 1 |
13.43%
7.44
|
12.9%
7.75
|
6.19%
16.15
|
1.98%
50.48
|
0.48%
210.35
|
0.09%
1095.29
|
| 2 |
9.0%
11.11
|
8.64%
11.57
|
4.15%
24.11
|
1.33%
75.34
|
0.32%
313.97
|
0.06%
1633.99
|
| 3 |
4.02%
24.87
|
3.86%
25.91
|
1.85%
53.98
|
0.59%
168.66
|
0.14%
702.74
|
0.03%
3663.0
|
| 4 |
1.35%
74.24
|
1.29%
77.34
|
0.62%
161.13
|
0.2%
503.52
|
0.05%
2096.44
|
0.01%
10869.57
|
| 5 |
0.36%
277.01
|
0.35%
288.6
|
0.17%
601.32
|
0.05%
1879.7
|
0.01%
7812.5
|
0.0%
40000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.31%
·
公平：
326.16
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
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 | 10.03% | 9.97 |
| 1 | 23.06% | 4.34 |
| 2 | 26.52% | 3.77 |
| 3 | 20.33% | 4.92 |
| 4 | 11.69% | 8.55 |
| 5+ | 8.38% | 11.94 |
|
大球 2.5 40.4%
小球 2.5 59.6%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.98%
平局
29.27%
客隊 勝利
25.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.4%
小球 2.5
59.6%
雙方進球
是
45.55%
否
54.45%
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 | 7.79% 12.84 | 13.54% 7.39 | 78.67% 1.27 |
| -1.5 | 21.33% 4.69 | — | 78.67% 1.27 |
| -1.0 | 21.33% 4.69 | 24.14% 4.14 | 54.53% 1.83 |
| -0.5 | 45.47% 2.2 | — | 54.53% 1.83 |
| 0 (PK) | 45.47% 2.2 | 27.71% 3.61 | 26.82% 3.73 |
| +0.5 | 73.18% 1.37 | — | 26.82% 3.73 |
| +1.0 | 73.18% 1.37 | 17.29% 5.78 | 9.52% 10.5 |
| +1.5 | 90.48% 1.11 | — | 9.52% 10.5 |
| +2.0 | 90.48% 1.11 | 6.95% 14.39 | 2.58% 38.83 |
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。
