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
35.63%
公平賠率
2.81
平局
30.62%
公平賠率
3.27
客隊 勝利
33.75%
公平賠率
2.96
最可能的比分
1 - 1
概率 13.39%
公平賠率 7.47
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 | 2.81 | — | |
| 平局 | 3.27 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.96 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.39% | 7.47 |
| 2 | 1-0 | 12.18% | 8.21 |
| 3 | 0-1 | 12.07% | 8.29 |
| 4 | 0-0 | 10.97% | 9.12 |
| 5 | 2-1 | 7.43% | 13.45 |
| 6 | 1-2 | 7.37% | 13.57 |
| 7 | 2-0 | 6.76% | 14.8 |
| 8 | 0-2 | 6.64% | 15.07 |
| 9 | 2-2 | 4.09% | 24.46 |
| 10 | 3-1 | 2.75% | 36.36 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.97%
9.12
|
12.07%
8.29
|
6.64%
15.07
|
2.43%
41.09
|
0.67%
149.43
|
0.15%
679.35
|
| 1 |
12.18%
8.21
|
13.39%
7.47
|
7.37%
13.57
|
2.7%
37.02
|
0.74%
134.63
|
0.16%
612.0
|
| 2 |
6.76%
14.8
|
7.43%
13.45
|
4.09%
24.46
|
1.5%
66.7
|
0.41%
242.54
|
0.09%
1102.54
|
| 3 |
2.5%
39.99
|
2.75%
36.36
|
1.51%
66.1
|
0.55%
180.28
|
0.15%
655.74
|
0.03%
2976.19
|
| 4 |
0.69%
144.11
|
0.76%
131.01
|
0.42%
238.21
|
0.15%
649.77
|
0.04%
2364.07
|
0.01%
10752.69
|
| 5 |
0.15%
649.35
|
0.17%
590.32
|
0.09%
1072.96
|
0.03%
2923.98
|
0.01%
10638.3
|
0.0%
47619.05
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.2%
·
公平：
504.8
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.97% | 9.12 |
| 1 | 24.24% | 4.12 |
| 2 | 26.79% | 3.73 |
| 3 | 19.73% | 5.07 |
| 4 | 10.90% | 9.17 |
| 5+ | 7.36% | 13.59 |
|
大球 2.5 38.0%
小球 2.5 62.0%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.63%
平局
30.62%
客隊 勝利
33.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.0%
小球 2.5
62.0%
雙方進球
是
44.73%
否
55.27%
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 | 4.47% 22.35 | 9.96% 10.04 | 85.56% 1.17 |
| -1.5 | 14.44% 6.93 | — | 85.56% 1.17 |
| -1.0 | 14.44% 6.93 | 21.29% 4.7 | 64.27% 1.56 |
| -0.5 | 35.73% 2.8 | — | 64.27% 1.56 |
| 0 (PK) | 35.73% 2.8 | 29.05% 3.44 | 35.22% 2.84 |
| +0.5 | 64.78% 1.54 | — | 35.22% 2.84 |
| +1.0 | 64.78% 1.54 | 21.1% 4.74 | 14.13% 7.08 |
| +1.5 | 85.87% 1.16 | — | 14.13% 7.08 |
| +2.0 | 85.87% 1.16 | 9.79% 10.22 | 4.34% 23.03 |
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。
