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
32.04%
公平賠率
3.12
平局
30.67%
公平賠率
3.26
客隊 勝利
37.29%
公平賠率
2.68
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 | 3.12 | — | |
| 平局 | 3.26 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.68 | — |
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 | 0-1 | 12.63% | 7.92 |
| 3 | 1-0 | 11.75% | 8.51 |
| 4 | 0-0 | 11.08% | 9.03 |
| 5 | 1-2 | 7.63% | 13.1 |
| 6 | 0-2 | 7.2% | 13.89 |
| 7 | 2-1 | 7.1% | 14.09 |
| 8 | 2-0 | 6.22% | 16.06 |
| 9 | 2-2 | 4.04% | 24.72 |
| 10 | 1-3 | 2.9% | 34.48 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.08%
9.03
|
12.63%
7.92
|
7.2%
13.89
|
2.74%
36.55
|
0.78%
128.24
|
0.18%
562.43
|
| 1 |
11.75%
8.51
|
13.39%
7.47
|
7.63%
13.1
|
2.9%
34.48
|
0.83%
120.99
|
0.19%
530.5
|
| 2 |
6.22%
16.06
|
7.1%
14.09
|
4.04%
24.72
|
1.54%
65.06
|
0.44%
228.26
|
0.1%
1001.0
|
| 3 |
2.2%
45.46
|
2.51%
39.88
|
1.43%
69.97
|
0.54%
184.13
|
0.15%
645.99
|
0.04%
2832.86
|
| 4 |
0.58%
171.56
|
0.66%
150.49
|
0.38%
264.06
|
0.14%
694.93
|
0.04%
2439.02
|
0.01%
10638.3
|
| 5 |
0.12%
809.06
|
0.14%
709.72
|
0.08%
1245.33
|
0.03%
3278.69
|
0.01%
11494.25
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.2%
·
公平：
511.25
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.35% | 34.65% |
| 1.5 | 28.63% | 71.37% |
| 2.5 | 9.17% | 90.83% |
| 3.5 | 2.29% | 97.71% |
| 4.5 | 0.47% | 99.53% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.08% | 9.03 |
| 1 | 24.38% | 4.10 |
| 2 | 26.81% | 3.73 |
| 3 | 19.66% | 5.09 |
| 4 | 10.82% | 9.25 |
| 5+ | 7.25% | 13.79 |
|
大球 2.5 37.73%
小球 2.5 62.27%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.04%
平局
30.67%
客隊 勝利
37.29%
大 / 小 2.5
大球 2.5
37.73%
小球 2.5
62.27%
雙方進球
是
44.45%
否
55.55%
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 | 3.87% 25.84 | 9.14% 10.94 | 86.99% 1.15 |
| -1.5 | 13.01% 7.68 | — | 86.99% 1.15 |
| -1.0 | 13.01% 7.68 | 20.42% 4.9 | 66.56% 1.5 |
| -0.5 | 33.44% 2.99 | — | 66.56% 1.5 |
| 0 (PK) | 33.44% 2.99 | 29.1% 3.44 | 37.46% 2.67 |
| +0.5 | 62.54% 1.6 | — | 37.46% 2.67 |
| +1.0 | 62.54% 1.6 | 21.97% 4.55 | 15.5% 6.45 |
| +1.5 | 84.5% 1.18 | — | 15.5% 6.45 |
| +2.0 | 84.5% 1.18 | 10.58% 9.46 | 4.92% 20.32 |
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。
