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
37.22%
公平賠率
2.69
平局
30.83%
公平賠率
3.24
客隊 勝利
31.95%
公平賠率
3.13
最可能的比分
1 - 1
概率 13.41%
公平賠率 7.46
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 | 2.69 | — | |
| 平局 | 3.24 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.13 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.41% | 7.46 |
| 2 | 1-0 | 12.77% | 7.83 |
| 3 | 0-1 | 11.87% | 8.43 |
| 4 | 0-0 | 11.3% | 8.85 |
| 5 | 2-1 | 7.58% | 13.2 |
| 6 | 2-0 | 7.22% | 13.86 |
| 7 | 1-2 | 7.04% | 14.2 |
| 8 | 0-2 | 6.23% | 16.05 |
| 9 | 2-2 | 3.98% | 25.14 |
| 10 | 3-1 | 2.85% | 35.03 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.3%
8.85
|
11.87%
8.43
|
6.23%
16.05
|
2.18%
45.85
|
0.57%
174.67
|
0.12%
831.95
|
| 1 |
12.77%
7.83
|
13.41%
7.46
|
7.04%
14.2
|
2.46%
40.58
|
0.65%
154.58
|
0.14%
735.84
|
| 2 |
7.22%
13.86
|
7.58%
13.2
|
3.98%
25.14
|
1.39%
71.81
|
0.37%
273.6
|
0.08%
1302.08
|
| 3 |
2.72%
36.78
|
2.85%
35.03
|
1.5%
66.73
|
0.52%
190.66
|
0.14%
726.22
|
0.03%
3460.21
|
| 4 |
0.77%
130.21
|
0.81%
124.01
|
0.42%
236.24
|
0.15%
674.76
|
0.04%
2570.69
|
0.01%
12195.12
|
| 5 |
0.17%
576.04
|
0.18%
548.85
|
0.1%
1044.93
|
0.03%
2985.07
|
0.01%
11363.64
|
0.0%
55555.56
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.19%
·
公平：
534.76
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.30% | 8.85 |
| 1 | 24.64% | 4.06 |
| 2 | 26.86% | 3.72 |
| 3 | 19.52% | 5.12 |
| 4 | 10.64% | 9.40 |
| 5+ | 7.04% | 14.21 |
|
大球 2.5 37.19%
小球 2.5 62.81%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.22%
平局
30.83%
客隊 勝利
31.95%
大 / 小 2.5
大球 2.5
37.19%
小球 2.5
62.81%
雙方進球
是
44.01%
否
55.99%
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 | 4.85% 20.61 | 10.53% 9.5 | 84.62% 1.18 |
| -1.5 | 15.38% 6.5 | — | 84.62% 1.18 |
| -1.0 | 15.38% 6.5 | 22.01% 4.54 | 62.61% 1.6 |
| -0.5 | 37.39% 2.67 | — | 62.61% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.39% 2.67 | 29.26% 3.42 | 33.35% 3.0 |
| +0.5 | 66.65% 1.5 | — | 33.35% 3.0 |
| +1.0 | 66.65% 1.5 | 20.45% 4.89 | 12.9% 7.75 |
| +1.5 | 87.1% 1.15 | — | 12.9% 7.75 |
| +2.0 | 87.1% 1.15 | 9.09% 11.0 | 3.81% 26.26 |
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。
