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
55.85%
公平賠率
1.79
平局
24.4%
公平賠率
4.1
客隊 勝利
19.75%
公平賠率
5.06
最可能的比分
1 - 0
概率 11.01%
公平賠率 9.09
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 | 1.79 | — | |
| 平局 | 4.1 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.06 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 11.01% | 9.09 |
| 2 | 1-1 | 10.9% | 9.18 |
| 3 | 2-0 | 9.96% | 10.04 |
| 4 | 2-1 | 9.86% | 10.14 |
| 5 | 0-0 | 6.08% | 16.44 |
| 6 | 0-1 | 6.02% | 16.61 |
| 7 | 3-0 | 6.01% | 16.64 |
| 8 | 3-1 | 5.95% | 16.81 |
| 9 | 1-2 | 5.39% | 18.54 |
| 10 | 2-2 | 4.88% | 20.49 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.08%
16.44
|
6.02%
16.61
|
2.98%
33.56
|
0.98%
101.69
|
0.24%
410.85
|
0.05%
2074.69
|
| 1 |
11.01%
9.09
|
10.9%
9.18
|
5.39%
18.54
|
1.78%
56.18
|
0.44%
227.01
|
0.09%
1146.79
|
| 2 |
9.96%
10.04
|
9.86%
10.14
|
4.88%
20.49
|
1.61%
62.08
|
0.4%
250.82
|
0.08%
1267.43
|
| 3 |
6.01%
16.64
|
5.95%
16.81
|
2.95%
33.95
|
0.97%
102.89
|
0.24%
415.8
|
0.05%
2100.84
|
| 4 |
2.72%
36.77
|
2.69%
37.14
|
1.33%
75.04
|
0.44%
227.38
|
0.11%
919.12
|
0.02%
4629.63
|
| 5 |
0.98%
101.58
|
0.97%
102.61
|
0.48%
207.3
|
0.16%
628.14
|
0.04%
2538.07
|
0.01%
12820.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.12%
·
公平：
89.3
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
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 | 6.08% | 16.44 |
| 1 | 17.03% | 5.87 |
| 2 | 23.84% | 4.20 |
| 3 | 22.25% | 4.49 |
| 4 | 15.57% | 6.42 |
| 5+ | 15.23% | 6.57 |
|
大球 2.5 53.05%
小球 2.5 46.95%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.85%
平局
24.40%
客隊 勝利
19.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.05%
小球 2.5
46.95%
雙方進球
是
52.56%
否
47.44%
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 | 14.91% 6.71 | 17.42% 5.74 | 67.67% 1.48 |
| -1.5 | 32.33% 3.09 | — | 67.67% 1.48 |
| -1.0 | 32.33% 3.09 | 24.29% 4.12 | 43.38% 2.31 |
| -0.5 | 56.62% 1.77 | — | 43.38% 2.31 |
| 0 (PK) | 56.62% 1.77 | 22.95% 4.36 | 20.43% 4.89 |
| +0.5 | 79.57% 1.26 | — | 20.43% 4.89 |
| +1.0 | 79.57% 1.26 | 13.29% 7.53 | 7.14% 14.0 |
| +1.5 | 92.86% 1.08 | — | 7.14% 14.0 |
| +2.0 | 92.86% 1.08 | 5.21% 19.19 | 1.93% 51.75 |
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。
