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
34.84%
公平賠率
2.87
平局
32.81%
公平賠率
3.05
客隊 勝利
32.34%
公平賠率
3.09
最可能的比分
0 - 0
概率 14.09%
公平賠率 7.1
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 | 2.87 | — | |
| 平局 | 3.05 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.09 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 14.09% | 7.1 |
| 2 | 1-0 | 13.94% | 7.17 |
| 3 | 0-1 | 13.66% | 7.32 |
| 4 | 1-1 | 13.53% | 7.39 |
| 5 | 2-0 | 6.9% | 14.49 |
| 6 | 2-1 | 6.7% | 14.93 |
| 7 | 0-2 | 6.63% | 15.09 |
| 8 | 1-2 | 6.56% | 15.24 |
| 9 | 2-2 | 3.25% | 30.79 |
| 10 | 3-0 | 2.28% | 43.9 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.09%
7.1
|
13.66%
7.32
|
6.63%
15.09
|
2.14%
46.67
|
0.52%
192.46
|
0.1%
992.06
|
| 1 |
13.94%
7.17
|
13.53%
7.39
|
6.56%
15.24
|
2.12%
47.14
|
0.51%
194.4
|
0.1%
1002.0
|
| 2 |
6.9%
14.49
|
6.7%
14.93
|
3.25%
30.79
|
1.05%
95.24
|
0.25%
392.77
|
0.05%
2024.29
|
| 3 |
2.28%
43.9
|
2.21%
45.26
|
1.07%
93.32
|
0.35%
288.6
|
0.08%
1190.48
|
0.02%
6134.97
|
| 4 |
0.56%
177.37
|
0.55%
182.85
|
0.27%
377.07
|
0.09%
1165.5
|
0.02%
4807.69
|
0.0%
25000.0
|
| 5 |
0.11%
896.06
|
0.11%
923.36
|
0.05%
1904.76
|
0.02%
5882.35
|
0.0%
24390.24
|
0.0%
125000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.11%
·
公平：
932.84
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.84% | 37.16% |
| 1.5 | 26.06% | 73.94% |
| 2.5 | 7.85% | 92.15% |
| 3.5 | 1.84% | 98.16% |
| 4.5 | 0.35% | 99.65% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.09% | 7.10 |
| 1 | 27.61% | 3.62 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 17.68% | 5.66 |
| 4 | 8.66% | 11.55 |
| 5+ | 4.91% | 20.36 |
|
大球 2.5 31.25%
小球 2.5 68.75%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.84%
平局
32.81%
客隊 勝利
32.34%
大 / 小 2.5
大球 2.5
31.25%
小球 2.5
68.75%
雙方進球
是
39.02%
否
60.98%
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 | 3.72% 26.91 | 9.4% 10.64 | 86.89% 1.15 |
| -1.5 | 13.11% 7.63 | — | 86.89% 1.15 |
| -1.0 | 13.11% 7.63 | 21.8% 4.59 | 65.09% 1.54 |
| -0.5 | 34.91% 2.86 | — | 65.09% 1.54 |
| 0 (PK) | 34.91% 2.86 | 31.23% 3.2 | 33.86% 2.95 |
| +0.5 | 66.14% 1.51 | — | 33.86% 2.95 |
| +1.0 | 66.14% 1.51 | 21.36% 4.68 | 12.5% 8.0 |
| +1.5 | 87.5% 1.14 | — | 12.5% 8.0 |
| +2.0 | 87.5% 1.14 | 9.02% 11.09 | 3.48% 28.76 |
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。
