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
55.86%
公平賠率
1.79
平局
24.49%
公平賠率
4.08
客隊 勝利
19.65%
公平賠率
5.09
最可能的比分
1 - 0
概率 11.17%
公平賠率 8.95
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 | 1.79 | — | |
| 平局 | 4.08 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.09 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 11.17% | 8.95 |
| 2 | 1-1 | 10.94% | 9.14 |
| 3 | 2-0 | 10.05% | 9.95 |
| 4 | 2-1 | 9.85% | 10.15 |
| 5 | 0-0 | 6.2% | 16.12 |
| 6 | 0-1 | 6.08% | 16.45 |
| 7 | 3-0 | 6.03% | 16.58 |
| 8 | 3-1 | 5.91% | 16.92 |
| 9 | 1-2 | 5.36% | 18.65 |
| 10 | 2-2 | 4.83% | 20.72 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.2%
16.12
|
6.08%
16.45
|
2.98%
33.57
|
0.97%
102.75
|
0.24%
419.46
|
0.05%
2141.33
|
| 1 |
11.17%
8.95
|
10.94%
9.14
|
5.36%
18.65
|
1.75%
57.09
|
0.43%
232.99
|
0.08%
1189.06
|
| 2 |
10.05%
9.95
|
9.85%
10.15
|
4.83%
20.72
|
1.58%
63.43
|
0.39%
258.87
|
0.08%
1321.0
|
| 3 |
6.03%
16.58
|
5.91%
16.92
|
2.9%
34.53
|
0.95%
105.72
|
0.23%
431.41
|
0.05%
2202.64
|
| 4 |
2.71%
36.85
|
2.66%
37.6
|
1.3%
76.74
|
0.43%
234.91
|
0.1%
958.77
|
0.02%
4901.96
|
| 5 |
0.98%
102.36
|
0.96%
104.46
|
0.47%
213.17
|
0.15%
652.74
|
0.04%
2666.67
|
0.01%
13513.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.09%
·
公平：
91.72
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.47% | 16.53% |
| 1.5 | 53.72% | 46.28% |
| 2.5 | 26.94% | 73.06% |
| 3.5 | 10.87% | 89.13% |
| 4.5 | 3.64% | 96.36% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.20% | 16.12 |
| 1 | 17.25% | 5.80 |
| 2 | 23.97% | 4.17 |
| 3 | 22.22% | 4.50 |
| 4 | 15.44% | 6.48 |
| 5+ | 14.92% | 6.70 |
|
大球 2.5 52.58%
小球 2.5 47.42%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.86%
平局
24.49%
客隊 勝利
19.65%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.58%
小球 2.5
47.42%
雙方進球
是
52.14%
否
47.86%
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 | 14.83% 6.74 | 17.43% 5.74 | 67.74% 1.48 |
| -1.5 | 32.26% 3.1 | — | 67.74% 1.48 |
| -1.0 | 32.26% 3.1 | 24.38% 4.1 | 43.37% 2.31 |
| -0.5 | 56.63% 1.77 | — | 43.37% 2.31 |
| 0 (PK) | 56.63% 1.77 | 23.03% 4.34 | 20.33% 4.92 |
| +0.5 | 79.67% 1.26 | — | 20.33% 4.92 |
| +1.0 | 79.67% 1.26 | 13.27% 7.53 | 7.06% 14.16 |
| +1.5 | 92.94% 1.08 | — | 7.06% 14.16 |
| +2.0 | 92.94% 1.08 | 5.17% 19.36 | 1.9% 52.75 |
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。
