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
44.63%
公平賠率
2.24
平局
28.78%
公平賠率
3.47
客隊 勝利
26.58%
公平賠率
3.76
最可能的比分
1 - 1
概率 12.81%
公平賠率 7.81
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 | 3.47 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.76 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.81% | 7.81 |
| 2 | 1-0 | 12.68% | 7.89 |
| 3 | 0-1 | 9.35% | 10.7 |
| 4 | 0-0 | 9.26% | 10.8 |
| 5 | 2-1 | 8.77% | 11.4 |
| 6 | 2-0 | 8.69% | 11.51 |
| 7 | 1-2 | 6.47% | 15.46 |
| 8 | 0-2 | 4.72% | 21.18 |
| 9 | 2-2 | 4.43% | 22.57 |
| 10 | 3-1 | 4.01% | 24.96 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.26%
10.8
|
9.35%
10.7
|
4.72%
21.18
|
1.59%
62.92
|
0.4%
249.19
|
0.08%
1233.05
|
| 1 |
12.68%
7.89
|
12.81%
7.81
|
6.47%
15.46
|
2.18%
45.93
|
0.55%
181.88
|
0.11%
900.09
|
| 2 |
8.69%
11.51
|
8.77%
11.4
|
4.43%
22.57
|
1.49%
67.05
|
0.38%
265.53
|
0.08%
1314.06
|
| 3 |
3.97%
25.21
|
4.01%
24.96
|
2.02%
49.43
|
0.68%
146.82
|
0.17%
581.4
|
0.03%
2881.84
|
| 4 |
1.36%
73.61
|
1.37%
72.88
|
0.69%
144.32
|
0.23%
428.63
|
0.06%
1697.79
|
0.01%
8403.36
|
| 5 |
0.37%
268.67
|
0.38%
266.03
|
0.19%
526.59
|
0.06%
1564.95
|
0.02%
6211.18
|
0.0%
30303.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.35%
·
公平：
285.31
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
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 | 9.26% | 10.80 |
| 1 | 22.03% | 4.54 |
| 2 | 26.21% | 3.82 |
| 3 | 20.79% | 4.81 |
| 4 | 12.37% | 8.08 |
| 5+ | 9.34% | 10.71 |
|
大球 2.5 42.51%
小球 2.5 57.49%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.63%
平局
28.78%
客隊 勝利
26.58%
大 / 小 2.5
大球 2.5
42.51%
小球 2.5
57.49%
雙方進球
是
47.42%
否
52.58%
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 | 7.92% 12.63 | 13.45% 7.43 | 78.63% 1.27 |
| -1.5 | 21.37% 4.68 | — | 78.63% 1.27 |
| -1.0 | 21.37% 4.68 | 23.72% 4.21 | 54.9% 1.82 |
| -0.5 | 45.1% 2.22 | — | 54.9% 1.82 |
| 0 (PK) | 45.1% 2.22 | 27.23% 3.67 | 27.67% 3.61 |
| +0.5 | 72.33% 1.38 | — | 27.67% 3.61 |
| +1.0 | 72.33% 1.38 | 17.49% 5.72 | 10.18% 9.82 |
| +1.5 | 89.82% 1.11 | — | 10.18% 9.82 |
| +2.0 | 89.82% 1.11 | 7.31% 13.68 | 2.87% 34.86 |
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。
