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
37.2%
公平賠率
2.69
平局
32.01%
公平賠率
3.12
客隊 勝利
30.78%
公平賠率
3.25
最可能的比分
1 - 0
概率 13.91%
公平賠率 7.19
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 | 2.69 | — | |
| 平局 | 3.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.25 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.91% | 7.19 |
| 2 | 1-1 | 13.5% | 7.41 |
| 3 | 0-0 | 13.0% | 7.69 |
| 4 | 0-1 | 12.61% | 7.93 |
| 5 | 2-0 | 7.44% | 13.43 |
| 6 | 2-1 | 7.22% | 13.85 |
| 7 | 1-2 | 6.55% | 15.28 |
| 8 | 0-2 | 6.12% | 16.35 |
| 9 | 2-2 | 3.5% | 28.56 |
| 10 | 3-0 | 2.65% | 37.67 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.0%
7.69
|
12.61%
7.93
|
6.12%
16.35
|
1.98%
50.56
|
0.48%
208.51
|
0.09%
1074.11
|
| 1 |
13.91%
7.19
|
13.5%
7.41
|
6.55%
15.28
|
2.12%
47.25
|
0.51%
194.86
|
0.1%
1004.02
|
| 2 |
7.44%
13.43
|
7.22%
13.85
|
3.5%
28.56
|
1.13%
88.32
|
0.27%
364.17
|
0.05%
1876.17
|
| 3 |
2.65%
37.67
|
2.58%
38.83
|
1.25%
80.06
|
0.4%
247.65
|
0.1%
1021.45
|
0.02%
5263.16
|
| 4 |
0.71%
140.81
|
0.69%
145.16
|
0.33%
299.31
|
0.11%
925.93
|
0.03%
3816.79
|
0.01%
19607.84
|
| 5 |
0.15%
657.89
|
0.15%
678.43
|
0.07%
1398.6
|
0.02%
4329.0
|
0.01%
17857.14
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.13%
·
公平：
742.39
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
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 | 13.00% | 7.69 |
| 1 | 26.53% | 3.77 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 18.40% | 5.44 |
| 4 | 9.38% | 10.66 |
| 5+ | 5.63% | 17.75 |
|
大球 2.5 33.41%
小球 2.5 66.59%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.20%
平局
32.01%
客隊 勝利
30.78%
大 / 小 2.5
大球 2.5
33.41%
小球 2.5
66.59%
雙方進球
是
40.79%
否
59.21%
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 | 4.51% 22.18 | 10.38% 9.64 | 85.12% 1.17 |
| -1.5 | 14.88% 6.72 | — | 85.12% 1.17 |
| -1.0 | 14.88% 6.72 | 22.5% 4.45 | 62.62% 1.6 |
| -0.5 | 37.38% 2.68 | — | 62.62% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.38% 2.68 | 30.43% 3.29 | 32.19% 3.11 |
| +0.5 | 67.81% 1.47 | — | 32.19% 3.11 |
| +1.0 | 67.81% 1.47 | 20.39% 4.9 | 11.79% 8.48 |
| +1.5 | 88.21% 1.13 | — | 11.79% 8.48 |
| +2.0 | 88.21% 1.13 | 8.53% 11.73 | 3.27% 30.62 |
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。
