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
39.93%
公平賠率
2.5
平局
30.08%
公平賠率
3.32
客隊 勝利
29.99%
公平賠率
3.33
最可能的比分
1 - 1
概率 13.24%
公平賠率 7.55
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 | 2.5 | — | |
| 平局 | 3.32 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.33 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.24% | 7.55 |
| 2 | 1-0 | 12.73% | 7.85 |
| 3 | 0-1 | 10.85% | 9.21 |
| 4 | 0-0 | 10.44% | 9.58 |
| 5 | 2-1 | 8.08% | 12.38 |
| 6 | 2-0 | 7.77% | 12.88 |
| 7 | 1-2 | 6.88% | 14.52 |
| 8 | 0-2 | 5.64% | 17.72 |
| 9 | 2-2 | 4.2% | 23.81 |
| 10 | 3-1 | 3.28% | 30.45 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.44%
9.58
|
10.85%
9.21
|
5.64%
17.72
|
1.96%
51.12
|
0.51%
196.62
|
0.11%
945.18
|
| 1 |
12.73%
7.85
|
13.24%
7.55
|
6.88%
14.52
|
2.39%
41.9
|
0.62%
161.16
|
0.13%
774.59
|
| 2 |
7.77%
12.88
|
8.08%
12.38
|
4.2%
23.81
|
1.46%
68.69
|
0.38%
264.2
|
0.08%
1270.65
|
| 3 |
3.16%
31.66
|
3.28%
30.45
|
1.71%
58.55
|
0.59%
168.89
|
0.15%
649.77
|
0.03%
3125.0
|
| 4 |
0.96%
103.82
|
1.0%
99.83
|
0.52%
191.98
|
0.18%
553.71
|
0.05%
2127.66
|
0.01%
10204.08
|
| 5 |
0.24%
425.53
|
0.24%
409.17
|
0.13%
786.78
|
0.04%
2267.57
|
0.01%
8695.65
|
0.0%
41666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.24%
·
公平：
424.63
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.48% | 29.52% |
| 1.5 | 34.46% | 65.54% |
| 2.5 | 12.49% | 87.51% |
| 3.5 | 3.55% | 96.45% |
| 4.5 | 0.83% | 99.17% |
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 | 10.44% | 9.58 |
| 1 | 23.58% | 4.24 |
| 2 | 26.65% | 3.75 |
| 3 | 20.08% | 4.98 |
| 4 | 11.34% | 8.82 |
| 5+ | 7.91% | 12.64 |
|
大球 2.5 39.33%
小球 2.5 60.67%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.93%
平局
30.08%
客隊 勝利
29.99%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.33%
小球 2.5
60.67%
雙方進球
是
45.57%
否
54.43%
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 | 5.89% 16.98 | 11.62% 8.61 | 82.49% 1.21 |
| -1.5 | 17.51% 5.71 | — | 82.49% 1.21 |
| -1.0 | 17.51% 5.71 | 22.71% 4.4 | 59.79% 1.67 |
| -0.5 | 40.21% 2.49 | — | 59.79% 1.67 |
| 0 (PK) | 40.21% 2.49 | 28.52% 3.51 | 31.27% 3.2 |
| +0.5 | 68.73% 1.45 | — | 31.27% 3.2 |
| +1.0 | 68.73% 1.45 | 19.36% 5.17 | 11.91% 8.39 |
| +1.5 | 88.09% 1.14 | — | 11.91% 8.39 |
| +2.0 | 88.09% 1.14 | 8.44% 11.85 | 3.47% 28.82 |
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。
