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
43.76%
公平賠率
2.29
平局
29.36%
公平賠率
3.41
客隊 勝利
26.88%
公平賠率
3.72
最可能的比分
1 - 0
概率 13.1%
公平賠率 7.63
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 | 2.29 | — | |
| 平局 | 3.41 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.72 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.1% | 7.63 |
| 2 | 1-1 | 12.97% | 7.71 |
| 3 | 0-0 | 9.93% | 10.07 |
| 4 | 0-1 | 9.83% | 10.18 |
| 5 | 2-0 | 8.65% | 11.56 |
| 6 | 2-1 | 8.56% | 11.68 |
| 7 | 1-2 | 6.42% | 15.57 |
| 8 | 0-2 | 4.86% | 20.56 |
| 9 | 2-2 | 4.24% | 23.6 |
| 10 | 3-0 | 3.81% | 26.28 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.93%
10.07
|
9.83%
10.18
|
4.86%
20.56
|
1.61%
62.3
|
0.4%
251.7
|
0.08%
1270.65
|
| 1 |
13.1%
7.63
|
12.97%
7.71
|
6.42%
15.57
|
2.12%
47.19
|
0.52%
190.69
|
0.1%
963.39
|
| 2 |
8.65%
11.56
|
8.56%
11.68
|
4.24%
23.6
|
1.4%
71.51
|
0.35%
288.93
|
0.07%
1459.85
|
| 3 |
3.81%
26.28
|
3.77%
26.55
|
1.86%
53.63
|
0.62%
162.52
|
0.15%
656.6
|
0.03%
3311.26
|
| 4 |
1.26%
79.64
|
1.24%
80.44
|
0.62%
162.52
|
0.2%
492.37
|
0.05%
1988.07
|
0.01%
10000.0
|
| 5 |
0.33%
301.66
|
0.33%
304.69
|
0.16%
615.76
|
0.05%
1865.67
|
0.01%
7518.8
|
0.0%
38461.54
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.3%
·
公平：
337.27
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
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 | 9.93% | 10.07 |
| 1 | 22.93% | 4.36 |
| 2 | 26.48% | 3.78 |
| 3 | 20.39% | 4.90 |
| 4 | 11.78% | 8.49 |
| 5+ | 8.49% | 11.78 |
|
大球 2.5 40.66%
小球 2.5 59.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.76%
平局
29.36%
客隊 勝利
26.88%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.66%
小球 2.5
59.34%
雙方進球
是
46.05%
否
53.95%
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 | 7.36% 13.58 | 13.09% 7.64 | 79.55% 1.26 |
| -1.5 | 20.45% 4.89 | — | 79.55% 1.26 |
| -1.0 | 20.45% 4.89 | 23.75% 4.21 | 55.81% 1.79 |
| -0.5 | 44.19% 2.26 | — | 55.81% 1.79 |
| 0 (PK) | 44.19% 2.26 | 27.8% 3.6 | 28.0% 3.57 |
| +0.5 | 72.0% 1.39 | — | 28.0% 3.57 |
| +1.0 | 72.0% 1.39 | 17.81% 5.62 | 10.19% 9.81 |
| +1.5 | 89.81% 1.11 | — | 10.19% 9.81 |
| +2.0 | 89.81% 1.11 | 7.36% 13.58 | 2.83% 35.31 |
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。
