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
43.22%
公平賠率
2.31
平局
29.56%
公平賠率
3.38
客隊 勝利
27.22%
公平賠率
3.67
最可能的比分
1 - 0
概率 13.16%
公平賠率 7.6
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 | 2.31 | — | |
| 平局 | 3.38 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.67 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.16% | 7.6 |
| 2 | 1-1 | 13.03% | 7.67 |
| 3 | 0-0 | 10.13% | 9.87 |
| 4 | 0-1 | 10.03% | 9.97 |
| 5 | 2-0 | 8.56% | 11.69 |
| 6 | 2-1 | 8.47% | 11.8 |
| 7 | 1-2 | 6.45% | 15.5 |
| 8 | 0-2 | 4.96% | 20.15 |
| 9 | 2-2 | 4.19% | 23.85 |
| 10 | 3-0 | 3.71% | 26.97 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.13%
9.87
|
10.03%
9.97
|
4.96%
20.15
|
1.64%
61.06
|
0.41%
246.73
|
0.08%
1245.33
|
| 1 |
13.16%
7.6
|
13.03%
7.67
|
6.45%
15.5
|
2.13%
46.97
|
0.53%
189.79
|
0.1%
958.77
|
| 2 |
8.56%
11.69
|
8.47%
11.8
|
4.19%
23.85
|
1.38%
72.26
|
0.34%
291.97
|
0.07%
1474.93
|
| 3 |
3.71%
26.97
|
3.67%
27.24
|
1.82%
55.03
|
0.6%
166.75
|
0.15%
673.85
|
0.03%
3401.36
|
| 4 |
1.21%
82.98
|
1.19%
83.82
|
0.59%
169.32
|
0.19%
513.08
|
0.05%
2074.69
|
0.01%
10416.67
|
| 5 |
0.31%
319.18
|
0.31%
322.37
|
0.15%
651.47
|
0.05%
1972.39
|
0.01%
8000.0
|
0.0%
40000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.28%
·
公平：
357.78
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
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 | 10.13% | 9.87 |
| 1 | 23.19% | 4.31 |
| 2 | 26.55% | 3.77 |
| 3 | 20.27% | 4.93 |
| 4 | 11.60% | 8.62 |
| 5+ | 8.26% | 12.11 |
|
大球 2.5 40.13%
小球 2.5 59.87%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.22%
平局
29.56%
客隊 勝利
27.22%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.13%
小球 2.5
59.87%
雙方進球
是
45.72%
否
54.28%
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 | 7.1% 14.08 | 12.87% 7.77 | 80.03% 1.25 |
| -1.5 | 19.97% 5.01 | — | 80.03% 1.25 |
| -1.0 | 19.97% 5.01 | 23.66% 4.23 | 56.36% 1.77 |
| -0.5 | 43.64% 2.29 | — | 56.36% 1.77 |
| 0 (PK) | 43.64% 2.29 | 28.0% 3.57 | 28.36% 3.53 |
| +0.5 | 71.64% 1.4 | — | 28.36% 3.53 |
| +1.0 | 71.64% 1.4 | 18.02% 5.55 | 10.34% 9.67 |
| +1.5 | 89.66% 1.12 | — | 10.34% 9.67 |
| +2.0 | 89.66% 1.12 | 7.47% 13.4 | 2.88% 34.76 |
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。
