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
17.63%
公平賠率
5.67
平局
35.54%
公平賠率
2.81
客隊 勝利
46.83%
公平賠率
2.14
最可能的比分
0 - 1
概率 21.64%
公平賠率 4.62
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 | 5.67 | — | |
| 平局 | 2.81 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.14 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 21.64% | 4.62 |
| 2 | 0-0 | 20.8% | 4.81 |
| 3 | 1-1 | 11.47% | 8.72 |
| 4 | 0-2 | 11.25% | 8.89 |
| 5 | 1-0 | 11.03% | 9.07 |
| 6 | 1-2 | 5.96% | 16.77 |
| 7 | 0-3 | 3.9% | 25.64 |
| 8 | 2-1 | 3.04% | 32.91 |
| 9 | 2-0 | 2.92% | 34.22 |
| 10 | 1-3 | 2.07% | 48.37 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
20.8%
4.81
|
21.64%
4.62
|
11.25%
8.89
|
3.9%
25.64
|
1.01%
98.61
|
0.21%
474.16
|
| 1 |
11.03%
9.07
|
11.47%
8.72
|
5.96%
16.77
|
2.07%
48.37
|
0.54%
186.05
|
0.11%
894.45
|
| 2 |
2.92%
34.22
|
3.04%
32.91
|
1.58%
63.28
|
0.55%
182.55
|
0.14%
702.25
|
0.03%
3378.38
|
| 3 |
0.52%
193.72
|
0.54%
186.25
|
0.28%
358.17
|
0.1%
1033.06
|
0.03%
3968.25
|
0.01%
19230.77
|
| 4 |
0.07%
1461.99
|
0.07%
1406.47
|
0.04%
2702.7
|
0.01%
7812.5
|
0.0%
30303.03
|
0.0%
142857.14
|
| 5 |
0.01%
13698.63
|
0.01%
13333.33
|
0.0%
25641.03
|
0.0%
71428.57
|
0.0%
250000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.07%
·
公平：
1342.28
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 41.14% | 58.86% |
| 1.5 | 9.94% | 90.06% |
| 2.5 | 1.68% | 98.32% |
| 3.5 | 0.22% | 99.78% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 20.80% | 4.81 |
| 1 | 32.66% | 3.06 |
| 2 | 25.64% | 3.90 |
| 3 | 13.42% | 7.45 |
| 4 | 5.27% | 18.99 |
| 5+ | 2.21% | 45.32 |
|
大球 2.5 20.89%
小球 2.5 79.11%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
17.63%
平局
35.54%
客隊 勝利
46.83%
大 / 小 2.5
大球 2.5
20.89%
小球 2.5
79.11%
雙方進球
是
26.6%
否
73.4%
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 | 0.68% 147.85 | 3.5% 28.59 | 95.83% 1.04 |
| -1.5 | 4.17% 23.96 | — | 95.83% 1.04 |
| -1.0 | 4.17% 23.96 | 14.36% 6.96 | 81.47% 1.23 |
| -0.5 | 18.53% 5.4 | — | 81.47% 1.23 |
| 0 (PK) | 18.53% 5.4 | 33.95% 2.95 | 47.52% 2.1 |
| +0.5 | 52.48% 1.91 | — | 47.52% 2.1 |
| +1.0 | 52.48% 1.91 | 28.17% 3.55 | 19.34% 5.17 |
| +1.5 | 80.66% 1.24 | — | 19.34% 5.17 |
| +2.0 | 80.66% 1.24 | 13.47% 7.43 | 5.88% 17.02 |
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。
