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
44.18%
公平賠率
2.26
平局
28.71%
公平賠率
3.48
客隊 勝利
27.11%
公平賠率
3.69
最可能的比分
1 - 1
概率 12.8%
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 | 2.26 | — | |
| 平局 | 3.48 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.69 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.8% | 7.81 |
| 2 | 1-0 | 12.43% | 8.05 |
| 3 | 0-1 | 9.34% | 10.7 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 2-1 | 8.77% | 11.4 |
| 6 | 2-0 | 8.51% | 11.75 |
| 7 | 1-2 | 6.59% | 15.17 |
| 8 | 0-2 | 4.81% | 20.78 |
| 9 | 2-2 | 4.52% | 22.14 |
| 10 | 3-1 | 4.0% | 24.97 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
9.34%
10.7
|
4.81%
20.78
|
1.65%
60.53
|
0.43%
235.07
|
0.09%
1141.55
|
| 1 |
12.43%
8.05
|
12.8%
7.81
|
6.59%
15.17
|
2.26%
44.18
|
0.58%
171.59
|
0.12%
832.64
|
| 2 |
8.51%
11.75
|
8.77%
11.4
|
4.52%
22.14
|
1.55%
64.5
|
0.4%
250.5
|
0.08%
1216.55
|
| 3 |
3.89%
25.72
|
4.0%
24.97
|
2.06%
48.49
|
0.71%
141.22
|
0.18%
548.55
|
0.04%
2659.57
|
| 4 |
1.33%
75.1
|
1.37%
72.91
|
0.71%
141.58
|
0.24%
412.37
|
0.06%
1602.56
|
0.01%
7751.94
|
| 5 |
0.36%
274.05
|
0.38%
266.1
|
0.19%
516.8
|
0.07%
1506.02
|
0.02%
5847.95
|
0.0%
28571.43
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.36%
·
公平：
279.8
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 | 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 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大球 2.5 43.03%
小球 2.5 56.97%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.18%
平局
28.71%
客隊 勝利
27.11%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.03%
小球 2.5
56.97%
雙方進球
是
47.96%
否
52.04%
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 | 7.81% 12.81 | 13.29% 7.52 | 78.9% 1.27 |
| -1.5 | 21.1% 4.74 | — | 78.9% 1.27 |
| -1.0 | 21.1% 4.74 | 23.52% 4.25 | 55.38% 1.81 |
| -0.5 | 44.62% 2.24 | — | 55.38% 1.81 |
| 0 (PK) | 44.62% 2.24 | 27.16% 3.68 | 28.21% 3.54 |
| +0.5 | 71.79% 1.39 | — | 28.21% 3.54 |
| +1.0 | 71.79% 1.39 | 17.68% 5.66 | 10.53% 9.5 |
| +1.5 | 89.47% 1.12 | — | 10.53% 9.5 |
| +2.0 | 89.47% 1.12 | 7.51% 13.31 | 3.02% 33.15 |
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。
