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
51.17%
公平賠率
1.95
平局
26.41%
公平賠率
3.79
客隊 勝利
22.42%
公平賠率
4.46
最可能的比分
1 - 0
概率 11.96%
公平賠率 8.36
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 | 1.95 | — | |
| 平局 | 3.79 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.46 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 11.96% | 8.36 |
| 2 | 1-1 | 11.84% | 8.45 |
| 3 | 2-0 | 9.63% | 10.39 |
| 4 | 2-1 | 9.53% | 10.49 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 7.35% | 13.6 |
| 7 | 1-2 | 5.86% | 17.06 |
| 8 | 3-0 | 5.17% | 19.36 |
| 9 | 3-1 | 5.11% | 19.55 |
| 10 | 2-2 | 4.72% | 21.2 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.35%
13.6
|
3.64%
27.47
|
1.2%
83.26
|
0.3%
336.36
|
0.06%
1697.79
|
| 1 |
11.96%
8.36
|
11.84%
8.45
|
5.86%
17.06
|
1.93%
51.71
|
0.48%
208.94
|
0.09%
1054.85
|
| 2 |
9.63%
10.39
|
9.53%
10.49
|
4.72%
21.2
|
1.56%
64.24
|
0.39%
259.54
|
0.08%
1310.62
|
| 3 |
5.17%
19.36
|
5.11%
19.55
|
2.53%
39.5
|
0.84%
119.7
|
0.21%
483.56
|
0.04%
2444.99
|
| 4 |
2.08%
48.09
|
2.06%
48.58
|
1.02%
98.14
|
0.34%
297.35
|
0.08%
1201.92
|
0.02%
6060.61
|
| 5 |
0.67%
149.37
|
0.66%
150.85
|
0.33%
304.79
|
0.11%
923.36
|
0.03%
3731.34
|
0.01%
18867.92
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.68%
·
公平：
147.54
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
51.17%
平局
26.41%
客隊 勝利
22.42%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
50.28%
否
49.72%
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 | 11.58% 8.64 | 15.88% 6.3 | 72.55% 1.38 |
| -1.5 | 27.45% 3.64 | — | 72.55% 1.38 |
| -1.0 | 27.45% 3.64 | 24.38% 4.1 | 48.16% 2.08 |
| -0.5 | 51.84% 1.93 | — | 48.16% 2.08 |
| 0 (PK) | 51.84% 1.93 | 24.91% 4.01 | 23.26% 4.3 |
| +0.5 | 76.74% 1.3 | — | 23.26% 4.3 |
| +1.0 | 76.74% 1.3 | 14.99% 6.67 | 8.26% 12.1 |
| +1.5 | 91.74% 1.09 | — | 8.26% 12.1 |
| +2.0 | 91.74% 1.09 | 6.0% 16.66 | 2.26% 44.26 |
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。
