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
31.86%
公平賠率
3.14
平局
31.42%
公平賠率
3.18
客隊 勝利
36.72%
公平賠率
2.72
最可能的比分
1 - 1
概率 13.48%
公平賠率 7.42
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 | 3.14 | — | |
| 平局 | 3.18 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.72 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.48% | 7.42 |
| 2 | 0-1 | 13.21% | 7.57 |
| 3 | 1-0 | 12.37% | 8.09 |
| 4 | 0-0 | 12.12% | 8.25 |
| 5 | 1-2 | 7.35% | 13.61 |
| 6 | 0-2 | 7.2% | 13.88 |
| 7 | 2-1 | 6.87% | 14.55 |
| 8 | 2-0 | 6.31% | 15.86 |
| 9 | 2-2 | 3.75% | 26.69 |
| 10 | 1-3 | 2.67% | 37.47 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.12%
8.25
|
13.21%
7.57
|
7.2%
13.88
|
2.62%
38.21
|
0.71%
140.23
|
0.16%
643.5
|
| 1 |
12.37%
8.09
|
13.48%
7.42
|
7.35%
13.61
|
2.67%
37.47
|
0.73%
137.49
|
0.16%
630.52
|
| 2 |
6.31%
15.86
|
6.87%
14.55
|
3.75%
26.69
|
1.36%
73.46
|
0.37%
269.61
|
0.08%
1236.09
|
| 3 |
2.14%
46.64
|
2.34%
42.78
|
1.27%
78.51
|
0.46%
216.08
|
0.13%
793.02
|
0.03%
3636.36
|
| 4 |
0.55%
182.88
|
0.6%
167.79
|
0.32%
307.88
|
0.12%
847.46
|
0.03%
3105.59
|
0.01%
14285.71
|
| 5 |
0.11%
896.86
|
0.12%
822.37
|
0.07%
1508.3
|
0.02%
4149.38
|
0.01%
15151.52
|
0.0%
71428.57
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.16%
·
公平：
631.71
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.12% | 8.25 |
| 1 | 25.58% | 3.91 |
| 2 | 26.99% | 3.71 |
| 3 | 18.98% | 5.27 |
| 4 | 10.01% | 9.99 |
| 5+ | 6.31% | 15.84 |
|
大球 2.5 35.31%
小球 2.5 64.69%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.86%
平局
31.42%
客隊 勝利
36.72%
大 / 小 2.5
大球 2.5
35.31%
小球 2.5
64.69%
雙方進球
是
42.44%
否
57.56%
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 | 3.65% 27.39 | 8.99% 11.12 | 87.35% 1.14 |
| -1.5 | 12.65% 7.91 | — | 87.35% 1.14 |
| -1.0 | 12.65% 7.91 | 20.64% 4.85 | 66.72% 1.5 |
| -0.5 | 33.28% 3.0 | — | 66.72% 1.5 |
| 0 (PK) | 33.28% 3.0 | 29.85% 3.35 | 36.87% 2.71 |
| +0.5 | 63.13% 1.58 | — | 36.87% 2.71 |
| +1.0 | 63.13% 1.58 | 22.06% 4.53 | 14.81% 6.75 |
| +1.5 | 85.19% 1.17 | — | 14.81% 6.75 |
| +2.0 | 85.19% 1.17 | 10.27% 9.74 | 4.54% 22.01 |
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。
