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
44.56%
公平賠率
2.24
平局
29.06%
公平賠率
3.44
客隊 勝利
26.38%
公平賠率
3.79
最可能的比分
1 - 0
概率 13.0%
公平賠率 7.69
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 | 2.24 | — | |
| 平局 | 3.44 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.79 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.0% | 7.69 |
| 2 | 1-1 | 12.87% | 7.77 |
| 3 | 0-0 | 9.63% | 10.38 |
| 4 | 0-1 | 9.54% | 10.49 |
| 5 | 2-0 | 8.78% | 11.39 |
| 6 | 2-1 | 8.69% | 11.51 |
| 7 | 1-2 | 6.37% | 15.69 |
| 8 | 0-2 | 4.72% | 21.18 |
| 9 | 2-2 | 4.3% | 23.25 |
| 10 | 3-0 | 3.95% | 25.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.63%
10.38
|
9.54%
10.49
|
4.72%
21.18
|
1.56%
64.19
|
0.39%
259.4
|
0.08%
1310.62
|
| 1 |
13.0%
7.69
|
12.87%
7.77
|
6.37%
15.69
|
2.1%
47.55
|
0.52%
192.12
|
0.1%
969.93
|
| 2 |
8.78%
11.39
|
8.69%
11.51
|
4.3%
23.25
|
1.42%
70.45
|
0.35%
284.66
|
0.07%
1436.78
|
| 3 |
3.95%
25.32
|
3.91%
25.57
|
1.94%
51.66
|
0.64%
156.54
|
0.16%
632.51
|
0.03%
3194.89
|
| 4 |
1.33%
75.01
|
1.32%
75.77
|
0.65%
153.07
|
0.22%
463.82
|
0.05%
1872.66
|
0.01%
9433.96
|
| 5 |
0.36%
277.85
|
0.36%
280.66
|
0.18%
566.89
|
0.06%
1718.21
|
0.01%
6944.44
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.32%
·
公平：
307.98
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
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 | 9.63% | 10.38 |
| 1 | 22.54% | 4.44 |
| 2 | 26.37% | 3.79 |
| 3 | 20.57% | 4.86 |
| 4 | 12.03% | 8.31 |
| 5+ | 8.85% | 11.30 |
|
大球 2.5 41.45%
小球 2.5 58.55%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.56%
平局
29.06%
客隊 勝利
26.38%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.45%
小球 2.5
58.55%
雙方進球
是
46.55%
否
53.45%
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 | 7.76% 12.89 | 13.4% 7.46 | 78.84% 1.27 |
| -1.5 | 21.16% 4.73 | — | 78.84% 1.27 |
| -1.0 | 21.16% 4.73 | 23.86% 4.19 | 54.98% 1.82 |
| -0.5 | 45.02% 2.22 | — | 54.98% 1.82 |
| 0 (PK) | 45.02% 2.22 | 27.5% 3.64 | 27.47% 3.64 |
| +0.5 | 72.53% 1.38 | — | 27.47% 3.64 |
| +1.0 | 72.53% 1.38 | 17.5% 5.71 | 9.97% 10.03 |
| +1.5 | 90.03% 1.11 | — | 9.97% 10.03 |
| +2.0 | 90.03% 1.11 | 7.21% 13.87 | 2.77% 36.14 |
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。
