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
28.82%
公平賠率
3.47
平局
32.37%
公平賠率
3.09
客隊 勝利
38.81%
公平賠率
2.58
最可能的比分
0 - 1
概率 14.76%
公平賠率 6.77
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 | 3.47 | — | |
| 平局 | 3.09 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.58 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.76% | 6.77 |
| 2 | 0-0 | 13.67% | 7.32 |
| 3 | 1-1 | 13.43% | 7.44 |
| 4 | 1-0 | 12.44% | 8.04 |
| 5 | 0-2 | 7.97% | 12.54 |
| 6 | 1-2 | 7.25% | 13.78 |
| 7 | 2-1 | 6.11% | 16.36 |
| 8 | 2-0 | 5.66% | 17.67 |
| 9 | 2-2 | 3.3% | 30.3 |
| 10 | 0-3 | 2.87% | 34.84 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.67%
7.32
|
14.76%
6.77
|
7.97%
12.54
|
2.87%
34.84
|
0.77%
129.05
|
0.17%
597.37
|
| 1 |
12.44%
8.04
|
13.43%
7.44
|
7.25%
13.78
|
2.61%
38.29
|
0.71%
141.82
|
0.15%
656.6
|
| 2 |
5.66%
17.67
|
6.11%
16.36
|
3.3%
30.3
|
1.19%
84.15
|
0.32%
311.72
|
0.07%
1443.0
|
| 3 |
1.72%
58.25
|
1.85%
53.93
|
1.0%
99.87
|
0.36%
277.39
|
0.1%
1027.75
|
0.02%
4761.9
|
| 4 |
0.39%
256.02
|
0.42%
237.08
|
0.23%
438.98
|
0.08%
1219.51
|
0.02%
4524.89
|
0.0%
20833.33
|
| 5 |
0.07%
1406.47
|
0.08%
1302.08
|
0.04%
2409.64
|
0.01%
6711.41
|
0.0%
25000.0
|
0.0%
111111.11
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.12%
·
公平：
803.21
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.75% | 40.25% |
| 1.5 | 23.12% | 76.88% |
| 2.5 | 6.45% | 93.55% |
| 3.5 | 1.4% | 98.6% |
| 4.5 | 0.25% | 99.75% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.67% | 7.32 |
| 1 | 27.20% | 3.68 |
| 2 | 27.07% | 3.69 |
| 3 | 17.95% | 5.57 |
| 4 | 8.93% | 11.20 |
| 5+ | 5.18% | 19.32 |
|
大球 2.5 32.06%
小球 2.5 67.94%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.82%
平局
32.37%
客隊 勝利
38.81%
大 / 小 2.5
大球 2.5
32.06%
小球 2.5
67.94%
雙方進球
是
39.46%
否
60.54%
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 | 2.75% 36.31 | 7.76% 12.89 | 89.49% 1.12 |
| -1.5 | 10.51% 9.51 | — | 89.49% 1.12 |
| -1.0 | 10.51% 9.51 | 19.64% 5.09 | 69.85% 1.43 |
| -0.5 | 30.15% 3.32 | — | 69.85% 1.43 |
| 0 (PK) | 30.15% 3.32 | 30.79% 3.25 | 39.06% 2.56 |
| +0.5 | 60.94% 1.64 | — | 39.06% 2.56 |
| +1.0 | 60.94% 1.64 | 23.31% 4.29 | 15.75% 6.35 |
| +1.5 | 84.25% 1.19 | — | 15.75% 6.35 |
| +2.0 | 84.25% 1.19 | 10.93% 9.15 | 4.83% 20.72 |
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。
