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
28.28%
公平賠率
3.54
平局
33.68%
公平賠率
2.97
客隊 勝利
38.04%
公平賠率
2.63
最可能的比分
0 - 1
概率 15.72%
公平賠率 6.36
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 | 3.54 | — | |
| 平局 | 2.97 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.63 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.72% | 6.36 |
| 2 | 0-0 | 15.57% | 6.42 |
| 3 | 1-1 | 13.36% | 7.48 |
| 4 | 1-0 | 13.23% | 7.56 |
| 5 | 0-2 | 7.94% | 12.59 |
| 6 | 1-2 | 6.75% | 14.82 |
| 7 | 2-1 | 5.68% | 17.61 |
| 8 | 2-0 | 5.62% | 17.78 |
| 9 | 2-2 | 2.87% | 34.86 |
| 10 | 0-3 | 2.67% | 37.41 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.57%
6.42
|
15.72%
6.36
|
7.94%
12.59
|
2.67%
37.41
|
0.68%
148.15
|
0.14%
733.68
|
| 1 |
13.23%
7.56
|
13.36%
7.48
|
6.75%
14.82
|
2.27%
44.01
|
0.57%
174.31
|
0.12%
862.81
|
| 2 |
5.62%
17.78
|
5.68%
17.61
|
2.87%
34.86
|
0.97%
103.55
|
0.24%
410.17
|
0.05%
2028.4
|
| 3 |
1.59%
62.76
|
1.61%
62.14
|
0.81%
123.05
|
0.27%
365.5
|
0.07%
1447.18
|
0.01%
7142.86
|
| 4 |
0.34%
295.33
|
0.34%
292.4
|
0.17%
579.04
|
0.06%
1721.17
|
0.01%
6802.72
|
0.0%
33333.33
|
| 5 |
0.06%
1736.11
|
0.06%
1721.17
|
0.03%
3401.36
|
0.01%
10101.01
|
0.0%
40000.0
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.09%
·
公平：
1141.55
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.26% | 42.74% |
| 1.5 | 20.93% | 79.07% |
| 2.5 | 5.49% | 94.51% |
| 3.5 | 1.11% | 98.89% |
| 4.5 | 0.18% | 99.82% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.58% | 36.42% |
| 1.5 | 26.79% | 73.21% |
| 2.5 | 8.21% | 91.79% |
| 3.5 | 1.96% | 98.04% |
| 4.5 | 0.38% | 99.62% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.57% | 6.42 |
| 1 | 28.96% | 3.45 |
| 2 | 26.93% | 3.71 |
| 3 | 16.70% | 5.99 |
| 4 | 7.76% | 12.88 |
| 5+ | 4.09% | 24.45 |
|
大球 2.5 28.55%
小球 2.5 71.45%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.28%
平局
33.68%
客隊 勝利
38.04%
大 / 小 2.5
大球 2.5
28.55%
小球 2.5
71.45%
雙方進球
是
36.4%
否
63.6%
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 | 2.44% 40.92 | 7.42% 13.48 | 90.14% 1.11 |
| -1.5 | 9.86% 10.14 | — | 90.14% 1.11 |
| -1.0 | 9.86% 10.14 | 19.79% 5.05 | 70.35% 1.42 |
| -0.5 | 29.65% 3.37 | — | 70.35% 1.42 |
| 0 (PK) | 29.65% 3.37 | 32.09% 3.12 | 38.27% 2.61 |
| +0.5 | 61.73% 1.62 | — | 38.27% 2.61 |
| +1.0 | 61.73% 1.62 | 23.51% 4.25 | 14.76% 6.78 |
| +1.5 | 85.24% 1.17 | — | 14.76% 6.78 |
| +2.0 | 85.24% 1.17 | 10.47% 9.55 | 4.29% 23.34 |
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。
