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
36.19%
公平賠率
2.76
平局
32.05%
公平賠率
3.12
客隊 勝利
31.76%
公平賠率
3.15
最可能的比分
1 - 0
概率 13.65%
公平賠率 7.32
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 | 2.76 | — | |
| 平局 | 3.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.15 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.65% | 7.32 |
| 2 | 1-1 | 13.52% | 7.4 |
| 3 | 0-0 | 13.0% | 7.69 |
| 4 | 0-1 | 12.87% | 7.77 |
| 5 | 2-0 | 7.17% | 13.95 |
| 6 | 2-1 | 7.1% | 14.09 |
| 7 | 1-2 | 6.69% | 14.95 |
| 8 | 0-2 | 6.37% | 15.69 |
| 9 | 2-2 | 3.51% | 28.47 |
| 10 | 3-0 | 2.51% | 39.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.0%
7.69
|
12.87%
7.77
|
6.37%
15.69
|
2.1%
47.56
|
0.52%
192.16
|
0.1%
970.87
|
| 1 |
13.65%
7.32
|
13.52%
7.4
|
6.69%
14.95
|
2.21%
45.29
|
0.55%
182.98
|
0.11%
924.21
|
| 2 |
7.17%
13.95
|
7.1%
14.09
|
3.51%
28.47
|
1.16%
86.27
|
0.29%
348.55
|
0.06%
1760.56
|
| 3 |
2.51%
39.86
|
2.48%
40.26
|
1.23%
81.34
|
0.41%
246.49
|
0.1%
996.02
|
0.02%
5025.13
|
| 4 |
0.66%
151.86
|
0.65%
153.37
|
0.32%
309.89
|
0.11%
938.97
|
0.03%
3787.88
|
0.01%
19230.77
|
| 5 |
0.14%
723.07
|
0.14%
730.46
|
0.07%
1474.93
|
0.02%
4464.29
|
0.01%
18181.82
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.13%
·
公平：
754.15
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
客隊
| 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% |
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
36.19%
平局
32.05%
客隊 勝利
31.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
33.41%
小球 2.5
66.59%
雙方進球
是
40.85%
否
59.15%
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 | 4.24% 23.6 | 10.0% 10.0 | 85.77% 1.17 |
| -1.5 | 14.23% 7.02 | — | 85.77% 1.17 |
| -1.0 | 14.23% 7.02 | 22.09% 4.53 | 63.67% 1.57 |
| -0.5 | 36.33% 2.75 | — | 63.67% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.33% 2.75 | 30.47% 3.28 | 33.21% 3.01 |
| +0.5 | 66.79% 1.5 | — | 33.21% 3.01 |
| +1.0 | 66.79% 1.5 | 20.83% 4.8 | 12.38% 8.08 |
| +1.5 | 87.62% 1.14 | — | 12.38% 8.08 |
| +2.0 | 87.62% 1.14 | 8.89% 11.25 | 3.49% 28.63 |
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。
