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
45.57%
公平賠率
2.19
平局
27.85%
公平賠率
3.59
客隊 勝利
26.57%
公平賠率
3.76
最可能的比分
1 - 1
概率 12.49%
公平賠率 8.01
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 | 2.19 | — | |
| 平局 | 3.59 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.76 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.49% | 8.01 |
| 2 | 1-0 | 11.78% | 8.49 |
| 3 | 2-1 | 9.06% | 11.04 |
| 4 | 0-1 | 8.61% | 11.61 |
| 5 | 2-0 | 8.54% | 11.71 |
| 6 | 0-0 | 8.13% | 12.3 |
| 7 | 1-2 | 6.62% | 15.11 |
| 8 | 2-2 | 4.8% | 20.84 |
| 9 | 0-2 | 4.57% | 21.9 |
| 10 | 3-1 | 4.38% | 22.85 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.13%
12.3
|
8.61%
11.61
|
4.57%
21.9
|
1.61%
61.99
|
0.43%
233.92
|
0.09%
1103.75
|
| 1 |
11.78%
8.49
|
12.49%
8.01
|
6.62%
15.11
|
2.34%
42.75
|
0.62%
161.32
|
0.13%
761.04
|
| 2 |
8.54%
11.71
|
9.06%
11.04
|
4.8%
20.84
|
1.7%
58.97
|
0.45%
222.52
|
0.1%
1049.32
|
| 3 |
4.13%
24.22
|
4.38%
22.85
|
2.32%
43.11
|
0.82%
122.0
|
0.22%
460.41
|
0.05%
2173.91
|
| 4 |
1.5%
66.8
|
1.59%
63.02
|
0.84%
118.92
|
0.3%
336.59
|
0.08%
1270.65
|
0.02%
5988.02
|
| 5 |
0.43%
230.36
|
0.46%
217.34
|
0.24%
410.0
|
0.09%
1160.09
|
0.02%
4385.96
|
0.0%
20833.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.46%
·
公平：
217.82
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.35% | 34.65% |
| 1.5 | 28.63% | 71.37% |
| 2.5 | 9.17% | 90.83% |
| 3.5 | 2.29% | 97.71% |
| 4.5 | 0.47% | 99.53% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.13% | 12.30 |
| 1 | 20.40% | 4.90 |
| 2 | 25.60% | 3.91 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 13.44% | 7.44 |
| 5+ | 11.02% | 9.08 |
|
大球 2.5 45.87%
小球 2.5 54.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.57%
平局
27.85%
客隊 勝利
26.57%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.87%
小球 2.5
54.13%
雙方進球
是
50.02%
否
49.98%
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 | 8.72% 11.46 | 13.85% 7.22 | 77.42% 1.29 |
| -1.5 | 22.58% 4.43 | — | 77.42% 1.29 |
| -1.0 | 22.58% 4.43 | 23.48% 4.26 | 53.94% 1.85 |
| -0.5 | 46.06% 2.17 | — | 53.94% 1.85 |
| 0 (PK) | 46.06% 2.17 | 26.32% 3.8 | 27.62% 3.62 |
| +0.5 | 72.38% 1.38 | — | 27.62% 3.62 |
| +1.0 | 72.38% 1.38 | 17.17% 5.83 | 10.46% 9.56 |
| +1.5 | 89.54% 1.12 | — | 10.46% 9.56 |
| +2.0 | 89.54% 1.12 | 7.4% 13.51 | 3.05% 32.75 |
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。
