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
42.59%
公平賠率
2.35
平局
29.29%
公平賠率
3.41
客隊 勝利
28.12%
公平賠率
3.56
最可能的比分
1 - 1
概率 13.0%
公平賠率 7.69
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 | 2.35 | — | |
| 平局 | 3.41 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.56 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.0% | 7.69 |
| 2 | 1-0 | 12.62% | 7.92 |
| 3 | 0-1 | 9.92% | 10.08 |
| 4 | 0-0 | 9.63% | 10.38 |
| 5 | 2-1 | 8.51% | 11.75 |
| 6 | 2-0 | 8.27% | 12.1 |
| 7 | 1-2 | 6.69% | 14.94 |
| 8 | 0-2 | 5.11% | 19.57 |
| 9 | 2-2 | 4.38% | 22.81 |
| 10 | 3-1 | 3.72% | 26.9 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.63%
10.38
|
9.92%
10.08
|
5.11%
19.57
|
1.75%
57.0
|
0.45%
221.39
|
0.09%
1074.11
|
| 1 |
12.62%
7.92
|
13.0%
7.69
|
6.69%
14.94
|
2.3%
43.51
|
0.59%
168.98
|
0.12%
820.34
|
| 2 |
8.27%
12.1
|
8.51%
11.75
|
4.38%
22.81
|
1.51%
66.43
|
0.39%
258.0
|
0.08%
1253.13
|
| 3 |
3.61%
27.71
|
3.72%
26.9
|
1.91%
52.23
|
0.66%
152.14
|
0.17%
590.67
|
0.03%
2865.33
|
| 4 |
1.18%
84.6
|
1.22%
82.14
|
0.63%
159.49
|
0.22%
464.47
|
0.06%
1805.05
|
0.01%
8771.93
|
| 5 |
0.31%
322.89
|
0.32%
313.48
|
0.16%
608.64
|
0.06%
1773.05
|
0.01%
6896.55
|
0.0%
33333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.3%
·
公平：
332.67
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.63% | 10.38 |
| 1 | 22.54% | 4.44 |
| 2 | 26.37% | 3.79 |
| 3 | 20.57% | 4.86 |
| 4 | 12.03% | 8.31 |
| 5+ | 8.85% | 11.30 |
|
大球 2.5 41.45%
小球 2.5 58.55%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.59%
平局
29.29%
客隊 勝利
28.12%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.45%
小球 2.5
58.55%
雙方進球
是
46.95%
否
53.05%
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 | 7.03% 14.23 | 12.67% 7.89 | 80.3% 1.25 |
| -1.5 | 19.7% 5.08 | — | 80.3% 1.25 |
| -1.0 | 19.7% 5.08 | 23.28% 4.3 | 57.02% 1.75 |
| -0.5 | 42.98% 2.33 | — | 57.02% 1.75 |
| 0 (PK) | 42.98% 2.33 | 27.73% 3.61 | 29.29% 3.41 |
| +0.5 | 70.71% 1.41 | — | 29.29% 3.41 |
| +1.0 | 70.71% 1.41 | 18.3% 5.46 | 10.99% 9.1 |
| +1.5 | 89.01% 1.12 | — | 10.99% 9.1 |
| +2.0 | 89.01% 1.12 | 7.83% 12.77 | 3.16% 31.65 |
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。
