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
40.86%
公平賠率
2.45
平局
30.16%
公平賠率
3.32
客隊 勝利
28.98%
公平賠率
3.45
最可能的比分
1 - 1
概率 13.23%
公平賠率 7.56
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 | 2.45 | — | |
| 平局 | 3.32 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.45 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.23% | 7.56 |
| 2 | 1-0 | 13.09% | 7.64 |
| 3 | 0-1 | 10.75% | 9.3 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 2-1 | 8.13% | 12.29 |
| 6 | 2-0 | 8.05% | 12.42 |
| 7 | 1-2 | 6.68% | 14.97 |
| 8 | 0-2 | 5.43% | 18.42 |
| 9 | 2-2 | 4.11% | 24.35 |
| 10 | 3-1 | 3.33% | 29.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
10.75%
9.3
|
5.43%
18.42
|
1.83%
54.7
|
0.46%
216.64
|
0.09%
1072.96
|
| 1 |
13.09%
7.64
|
13.23%
7.56
|
6.68%
14.97
|
2.25%
44.47
|
0.57%
176.12
|
0.11%
871.84
|
| 2 |
8.05%
12.42
|
8.13%
12.29
|
4.11%
24.35
|
1.38%
72.32
|
0.35%
286.37
|
0.07%
1418.44
|
| 3 |
3.3%
30.29
|
3.33%
29.99
|
1.68%
59.38
|
0.57%
176.37
|
0.14%
698.32
|
0.03%
3460.21
|
| 4 |
1.02%
98.49
|
1.03%
97.52
|
0.52%
193.12
|
0.17%
573.72
|
0.04%
2272.73
|
0.01%
11235.96
|
| 5 |
0.25%
400.32
|
0.25%
396.35
|
0.13%
784.93
|
0.04%
2331.0
|
0.01%
9259.26
|
0.0%
45454.55
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.23%
·
公平：
431.22
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
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 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
大球 2.5 38.8%
小球 2.5 61.2%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.86%
平局
30.16%
客隊 勝利
28.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.8%
小球 2.5
61.2%
雙方進球
是
44.99%
否
55.01%
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 | 6.14% 16.29 | 11.95% 8.37 | 81.91% 1.22 |
| -1.5 | 18.09% 5.53 | — | 81.91% 1.22 |
| -1.0 | 18.09% 5.53 | 23.1% 4.33 | 58.81% 1.7 |
| -0.5 | 41.19% 2.43 | — | 58.81% 1.7 |
| 0 (PK) | 41.19% 2.43 | 28.59% 3.5 | 30.22% 3.31 |
| +0.5 | 69.78% 1.43 | — | 30.22% 3.31 |
| +1.0 | 69.78% 1.43 | 18.97% 5.27 | 11.25% 8.89 |
| +1.5 | 88.75% 1.13 | — | 11.25% 8.89 |
| +2.0 | 88.75% 1.13 | 8.06% 12.41 | 3.2% 31.29 |
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。
