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
21.68%
公平賠率
4.61
平局
33.06%
公平賠率
3.03
客隊 勝利
45.27%
公平賠率
2.21
最可能的比分
0 - 1
概率 18.13%
公平賠率 5.52
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 | 4.61 | — | |
| 平局 | 3.03 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.21 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 18.13% | 5.52 |
| 2 | 0-0 | 16.04% | 6.23 |
| 3 | 1-1 | 12.69% | 7.88 |
| 4 | 1-0 | 11.23% | 8.91 |
| 5 | 0-2 | 10.24% | 9.76 |
| 6 | 1-2 | 7.17% | 13.95 |
| 7 | 2-1 | 4.44% | 22.52 |
| 8 | 2-0 | 3.93% | 25.44 |
| 9 | 0-3 | 3.86% | 25.92 |
| 10 | 1-3 | 2.7% | 37.03 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.04%
6.23
|
18.13%
5.52
|
10.24%
9.76
|
3.86%
25.92
|
1.09%
91.76
|
0.25%
406.01
|
| 1 |
11.23%
8.91
|
12.69%
7.88
|
7.17%
13.95
|
2.7%
37.03
|
0.76%
131.08
|
0.17%
580.05
|
| 2 |
3.93%
25.44
|
4.44%
22.52
|
2.51%
39.85
|
0.95%
105.81
|
0.27%
374.53
|
0.06%
1658.37
|
| 3 |
0.92%
109.05
|
1.04%
96.51
|
0.59%
170.79
|
0.22%
453.51
|
0.06%
1605.14
|
0.01%
7092.2
|
| 4 |
0.16%
623.05
|
0.18%
551.57
|
0.1%
975.61
|
0.04%
2590.67
|
0.01%
9174.31
|
0.0%
40000.0
|
| 5 |
0.02%
4444.44
|
0.03%
3937.01
|
0.01%
6993.01
|
0.01%
18518.52
|
0.0%
66666.67
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.12%
·
公平：
833.33
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 50.34% | 49.66% |
| 1.5 | 15.58% | 84.42% |
| 2.5 | 3.41% | 96.59% |
| 3.5 | 0.58% | 99.42% |
| 4.5 | 0.08% | 99.92% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 16.04% | 6.23 |
| 1 | 29.36% | 3.41 |
| 2 | 26.86% | 3.72 |
| 3 | 16.38% | 6.10 |
| 4 | 7.50% | 13.34 |
| 5+ | 3.86% | 25.90 |
|
大球 2.5 27.74%
小球 2.5 72.26%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
21.68%
平局
33.06%
客隊 勝利
45.27%
大 / 小 2.5
大球 2.5
27.74%
小球 2.5
72.26%
雙方進球
是
34.08%
否
65.92%
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 | 1.33% 75.2 | 5.07% 19.71 | 93.6% 1.07 |
| -1.5 | 6.4% 15.61 | — | 93.6% 1.07 |
| -1.0 | 6.4% 15.61 | 16.3% 6.14 | 77.3% 1.29 |
| -0.5 | 22.7% 4.41 | — | 77.3% 1.29 |
| 0 (PK) | 22.7% 4.41 | 31.47% 3.18 | 45.83% 2.18 |
| +0.5 | 54.17% 1.85 | — | 45.83% 2.18 |
| +1.0 | 54.17% 1.85 | 26.31% 3.8 | 19.52% 5.12 |
| +1.5 | 80.48% 1.24 | — | 19.52% 5.12 |
| +2.0 | 80.48% 1.24 | 13.22% 7.56 | 6.3% 15.87 |
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。
