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
54.5%
公平賠率
1.84
平局
25.28%
公平賠率
3.96
客隊 勝利
20.22%
公平賠率
4.94
最可能的比分
1 - 0
概率 11.79%
公平賠率 8.48
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 | 1.84 | — | |
| 平局 | 3.96 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.94 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 11.79% | 8.48 |
| 2 | 1-1 | 11.32% | 8.83 |
| 3 | 2-0 | 10.14% | 9.86 |
| 4 | 2-1 | 9.74% | 10.27 |
| 5 | 0-0 | 6.86% | 14.59 |
| 6 | 0-1 | 6.58% | 15.19 |
| 7 | 3-0 | 5.81% | 17.2 |
| 8 | 3-1 | 5.58% | 17.91 |
| 9 | 1-2 | 5.43% | 18.4 |
| 10 | 2-2 | 4.67% | 21.4 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.86%
14.59
|
6.58%
15.19
|
3.16%
31.65
|
1.01%
98.91
|
0.24%
412.2
|
0.05%
2145.92
|
| 1 |
11.79%
8.48
|
11.32%
8.83
|
5.43%
18.4
|
1.74%
57.51
|
0.42%
239.64
|
0.08%
1248.44
|
| 2 |
10.14%
9.86
|
9.74%
10.27
|
4.67%
21.4
|
1.5%
66.87
|
0.36%
278.63
|
0.07%
1451.38
|
| 3 |
5.81%
17.2
|
5.58%
17.91
|
2.68%
37.32
|
0.86%
116.63
|
0.21%
485.91
|
0.04%
2531.65
|
| 4 |
2.5%
40.0
|
2.4%
41.66
|
1.15%
86.8
|
0.37%
271.22
|
0.09%
1129.94
|
0.02%
5882.35
|
| 5 |
0.86%
116.27
|
0.83%
121.11
|
0.4%
252.33
|
0.13%
788.64
|
0.03%
3289.47
|
0.01%
17241.38
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.89%
·
公平：
112.15
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
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 | 6.86% | 14.59 |
| 1 | 18.38% | 5.44 |
| 2 | 24.62% | 4.06 |
| 3 | 22.00% | 4.55 |
| 4 | 14.74% | 6.79 |
| 5+ | 13.41% | 7.46 |
|
大球 2.5 50.15%
小球 2.5 49.85%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
54.50%
平局
25.28%
客隊 勝利
20.22%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.15%
小球 2.5
49.85%
雙方進球
是
50.66%
否
49.34%
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 | 13.63% 7.34 | 17.01% 5.88 | 69.36% 1.44 |
| -1.5 | 30.64% 3.26 | — | 69.36% 1.44 |
| -1.0 | 30.64% 3.26 | 24.61% 4.06 | 44.75% 2.23 |
| -0.5 | 55.25% 1.81 | — | 44.75% 2.23 |
| 0 (PK) | 55.25% 1.81 | 23.8% 4.2 | 20.95% 4.77 |
| +0.5 | 79.05% 1.26 | — | 20.95% 4.77 |
| +1.0 | 79.05% 1.26 | 13.74% 7.28 | 7.21% 13.87 |
| +1.5 | 92.79% 1.08 | — | 7.21% 13.87 |
| +2.0 | 92.79% 1.08 | 5.3% 18.87 | 1.91% 52.34 |
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。
