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
45.45%
公平賠率
2.2
平局
28.36%
公平賠率
3.53
客隊 勝利
26.19%
公平賠率
3.82
最可能的比分
1 - 1
概率 12.66%
公平賠率 7.9
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 | 2.2 | — | |
| 平局 | 3.53 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.82 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.66% | 7.9 |
| 2 | 1-0 | 12.41% | 8.06 |
| 3 | 0-1 | 8.98% | 11.14 |
| 4 | 2-1 | 8.93% | 11.2 |
| 5 | 0-0 | 8.8% | 11.36 |
| 6 | 2-0 | 8.75% | 11.43 |
| 7 | 1-2 | 6.46% | 15.49 |
| 8 | 0-2 | 4.58% | 21.84 |
| 9 | 2-2 | 4.55% | 21.97 |
| 10 | 3-1 | 4.2% | 23.84 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.8%
11.36
|
8.98%
11.14
|
4.58%
21.84
|
1.56%
64.22
|
0.4%
251.83
|
0.08%
1234.57
|
| 1 |
12.41%
8.06
|
12.66%
7.9
|
6.46%
15.49
|
2.2%
45.55
|
0.56%
178.6
|
0.11%
875.66
|
| 2 |
8.75%
11.43
|
8.93%
11.2
|
4.55%
21.97
|
1.55%
64.61
|
0.39%
253.36
|
0.08%
1242.24
|
| 3 |
4.11%
24.31
|
4.2%
23.84
|
2.14%
46.74
|
0.73%
137.46
|
0.19%
539.08
|
0.04%
2645.5
|
| 4 |
1.45%
68.97
|
1.48%
67.62
|
0.75%
132.59
|
0.26%
390.02
|
0.07%
1529.05
|
0.01%
7518.8
|
| 5 |
0.41%
244.56
|
0.42%
239.81
|
0.21%
470.15
|
0.07%
1383.13
|
0.02%
5434.78
|
0.0%
26315.79
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.4%
·
公平：
251.95
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.80% | 11.36 |
| 1 | 21.39% | 4.67 |
| 2 | 25.99% | 3.85 |
| 3 | 21.05% | 4.75 |
| 4 | 12.79% | 7.82 |
| 5+ | 9.97% | 10.03 |
|
大球 2.5 43.81%
小球 2.5 56.19%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.45%
平局
28.36%
客隊 勝利
26.19%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.81%
小球 2.5
56.19%
雙方進球
是
48.33%
否
51.67%
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 | 8.41% 11.9 | 13.78% 7.26 | 77.82% 1.29 |
| -1.5 | 22.18% 4.51 | — | 77.82% 1.29 |
| -1.0 | 22.18% 4.51 | 23.75% 4.21 | 54.06% 1.85 |
| -0.5 | 45.94% 2.18 | — | 54.06% 1.85 |
| 0 (PK) | 45.94% 2.18 | 26.81% 3.73 | 27.25% 3.67 |
| +0.5 | 72.75% 1.37 | — | 27.25% 3.67 |
| +1.0 | 72.75% 1.37 | 17.18% 5.82 | 10.06% 9.94 |
| +1.5 | 89.94% 1.11 | — | 10.06% 9.94 |
| +2.0 | 89.94% 1.11 | 7.21% 13.87 | 2.85% 35.06 |
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。
