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
35.15%
公平賠率
2.84
平局
31.62%
公平賠率
3.16
客隊 勝利
33.22%
公平賠率
3.01
最可能的比分
1 - 1
概率 13.51%
公平賠率 7.4
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 | 2.84 | — | |
| 平局 | 3.16 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.01 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.51% | 7.4 |
| 2 | 1-0 | 12.99% | 7.7 |
| 3 | 0-1 | 12.86% | 7.77 |
| 4 | 0-0 | 12.37% | 8.08 |
| 5 | 2-1 | 7.09% | 14.1 |
| 6 | 1-2 | 7.02% | 14.24 |
| 7 | 2-0 | 6.82% | 14.67 |
| 8 | 0-2 | 6.69% | 14.95 |
| 9 | 2-2 | 3.69% | 27.12 |
| 10 | 3-1 | 2.48% | 40.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.37%
8.08
|
12.86%
7.77
|
6.69%
14.95
|
2.32%
43.12
|
0.6%
165.86
|
0.13%
797.45
|
| 1 |
12.99%
7.7
|
13.51%
7.4
|
7.02%
14.24
|
2.43%
41.07
|
0.63%
157.98
|
0.13%
759.3
|
| 2 |
6.82%
14.67
|
7.09%
14.1
|
3.69%
27.12
|
1.28%
78.23
|
0.33%
300.93
|
0.07%
1447.18
|
| 3 |
2.39%
41.9
|
2.48%
40.29
|
1.29%
77.48
|
0.45%
223.51
|
0.12%
859.85
|
0.02%
4132.23
|
| 4 |
0.63%
159.64
|
0.65%
153.49
|
0.34%
295.16
|
0.12%
851.79
|
0.03%
3278.69
|
0.01%
15625.0
|
| 5 |
0.13%
760.46
|
0.14%
730.99
|
0.07%
1406.47
|
0.02%
4048.58
|
0.01%
15625.0
|
0.0%
76923.08
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.15%
·
公平：
670.69
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
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 | 12.37% | 8.08 |
| 1 | 25.85% | 3.87 |
| 2 | 27.01% | 3.70 |
| 3 | 18.82% | 5.31 |
| 4 | 9.83% | 10.17 |
| 5+ | 6.11% | 16.36 |
|
大球 2.5 34.77%
小球 2.5 65.23%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.15%
平局
31.62%
客隊 勝利
33.22%
大 / 小 2.5
大球 2.5
34.77%
小球 2.5
65.23%
雙方進球
是
42.03%
否
57.97%
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 | 4.08% 24.52 | 9.66% 10.35 | 86.26% 1.16 |
| -1.5 | 13.74% 7.28 | — | 86.26% 1.16 |
| -1.0 | 13.74% 7.28 | 21.49% 4.65 | 64.76% 1.54 |
| -0.5 | 35.24% 2.84 | — | 64.76% 1.54 |
| 0 (PK) | 35.24% 2.84 | 30.04% 3.33 | 34.72% 2.88 |
| +0.5 | 65.28% 1.53 | — | 34.72% 2.88 |
| +1.0 | 65.28% 1.53 | 21.29% 4.7 | 13.43% 7.44 |
| +1.5 | 86.57% 1.16 | — | 13.43% 7.44 |
| +2.0 | 86.57% 1.16 | 9.48% 10.55 | 3.95% 25.3 |
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。
