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
42.24%
公平賠率
2.37
平局
28.92%
公平賠率
3.46
客隊 勝利
28.84%
公平賠率
3.47
最可能的比分
1 - 1
概率 12.91%
公平賠率 7.75
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 | 2.37 | — | |
| 平局 | 3.46 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.47 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.91% | 7.75 |
| 2 | 1-0 | 12.07% | 8.29 |
| 3 | 0-1 | 9.71% | 10.3 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 2-1 | 8.59% | 11.65 |
| 6 | 2-0 | 8.02% | 12.46 |
| 7 | 1-2 | 6.91% | 14.48 |
| 8 | 0-2 | 5.19% | 19.26 |
| 9 | 2-2 | 4.59% | 21.77 |
| 10 | 3-1 | 3.81% | 26.27 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
9.71%
10.3
|
5.19%
19.26
|
1.85%
53.99
|
0.5%
201.82
|
0.11%
943.4
|
| 1 |
12.07%
8.29
|
12.91%
7.75
|
6.91%
14.48
|
2.46%
40.59
|
0.66%
151.75
|
0.14%
709.22
|
| 2 |
8.02%
12.46
|
8.59%
11.65
|
4.59%
21.77
|
1.64%
61.04
|
0.44%
228.21
|
0.09%
1066.1
|
| 3 |
3.56%
28.11
|
3.81%
26.27
|
2.04%
49.11
|
0.73%
137.68
|
0.19%
514.67
|
0.04%
2403.85
|
| 4 |
1.18%
84.55
|
1.27%
79.02
|
0.68%
147.69
|
0.24%
414.08
|
0.06%
1547.99
|
0.01%
7246.38
|
| 5 |
0.31%
317.86
|
0.34%
297.09
|
0.18%
555.25
|
0.06%
1557.63
|
0.02%
5813.95
|
0.0%
27027.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.33%
·
公平：
300.21
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大球 2.5 43.03%
小球 2.5 56.97%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.24%
平局
28.92%
客隊 勝利
28.84%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.03%
小球 2.5
56.97%
雙方進球
是
48.32%
否
51.68%
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 | 7.08% 14.12 | 12.57% 7.95 | 80.34% 1.24 |
| -1.5 | 19.66% 5.09 | — | 80.34% 1.24 |
| -1.0 | 19.66% 5.09 | 22.95% 4.36 | 57.4% 1.74 |
| -0.5 | 42.6% 2.35 | — | 57.4% 1.74 |
| 0 (PK) | 42.6% 2.35 | 27.37% 3.65 | 30.03% 3.33 |
| +0.5 | 69.97% 1.43 | — | 30.03% 3.33 |
| +1.0 | 69.97% 1.43 | 18.46% 5.42 | 11.57% 8.65 |
| +1.5 | 88.43% 1.13 | — | 11.57% 8.65 |
| +2.0 | 88.43% 1.13 | 8.14% 12.29 | 3.43% 29.17 |
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。
