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
41.27%
公平賠率
2.42
平局
29.0%
公平賠率
3.45
客隊 勝利
29.73%
公平賠率
3.36
最可能的比分
1 - 1
概率 12.95%
公平賠率 7.72
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 | 2.42 | — | |
| 平局 | 3.45 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.36 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.95% | 7.72 |
| 2 | 1-0 | 11.88% | 8.41 |
| 3 | 0-1 | 9.89% | 10.11 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 2-1 | 8.48% | 11.79 |
| 6 | 2-0 | 7.78% | 12.85 |
| 7 | 1-2 | 7.06% | 14.16 |
| 8 | 0-2 | 5.39% | 18.56 |
| 9 | 2-2 | 4.62% | 21.63 |
| 10 | 3-1 | 3.71% | 26.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
9.89%
10.11
|
5.39%
18.56
|
1.96%
51.07
|
0.53%
187.41
|
0.12%
859.85
|
| 1 |
11.88%
8.41
|
12.95%
7.72
|
7.06%
14.16
|
2.56%
38.99
|
0.7%
143.06
|
0.15%
656.17
|
| 2 |
7.78%
12.85
|
8.48%
11.79
|
4.62%
21.63
|
1.68%
59.52
|
0.46%
218.44
|
0.1%
1002.0
|
| 3 |
3.4%
29.42
|
3.71%
26.99
|
2.02%
49.52
|
0.73%
136.31
|
0.2%
500.25
|
0.04%
2293.58
|
| 4 |
1.11%
89.83
|
1.21%
82.41
|
0.66%
151.22
|
0.24%
416.15
|
0.07%
1526.72
|
0.01%
6993.01
|
| 5 |
0.29%
342.82
|
0.32%
314.56
|
0.17%
577.03
|
0.06%
1587.3
|
0.02%
5813.95
|
0.0%
27027.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.32%
·
公平：
309.12
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
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 | 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
41.27%
平局
29.00%
客隊 勝利
29.73%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.03%
小球 2.5
56.97%
雙方進球
是
48.47%
否
51.53%
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 | 6.74% 14.85 | 12.22% 8.19 | 81.05% 1.23 |
| -1.5 | 18.95% 5.28 | — | 81.05% 1.23 |
| -1.0 | 18.95% 5.28 | 22.65% 4.42 | 58.4% 1.71 |
| -0.5 | 41.6% 2.4 | — | 58.4% 1.71 |
| 0 (PK) | 41.6% 2.4 | 27.45% 3.64 | 30.95% 3.23 |
| +0.5 | 69.05% 1.45 | — | 30.95% 3.23 |
| +1.0 | 69.05% 1.45 | 18.84% 5.31 | 12.11% 8.26 |
| +1.5 | 87.89% 1.14 | — | 12.11% 8.26 |
| +2.0 | 87.89% 1.14 | 8.46% 11.82 | 3.65% 27.41 |
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。
