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
32.69%
公平賠率
3.06
平局
30.37%
公平賠率
3.29
客隊 勝利
36.94%
公平賠率
2.71
最可能的比分
1 - 1
概率 13.34%
公平賠率 7.49
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 | 3.06 | — | |
| 平局 | 3.29 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.71 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.34% | 7.49 |
| 2 | 0-1 | 12.24% | 8.17 |
| 3 | 1-0 | 11.6% | 8.62 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 1-2 | 7.67% | 13.03 |
| 6 | 2-1 | 7.27% | 13.75 |
| 7 | 0-2 | 7.04% | 14.21 |
| 8 | 2-0 | 6.32% | 15.81 |
| 9 | 2-2 | 4.18% | 23.91 |
| 10 | 1-3 | 2.94% | 34.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
12.24%
8.17
|
7.04%
14.21
|
2.7%
37.06
|
0.78%
128.9
|
0.18%
560.54
|
| 1 |
11.6%
8.62
|
13.34%
7.49
|
7.67%
13.03
|
2.94%
34.0
|
0.85%
118.26
|
0.19%
514.14
|
| 2 |
6.32%
15.81
|
7.27%
13.75
|
4.18%
23.91
|
1.6%
62.38
|
0.46%
216.97
|
0.11%
943.4
|
| 3 |
2.3%
43.52
|
2.64%
37.84
|
1.52%
65.82
|
0.58%
171.7
|
0.17%
597.01
|
0.04%
2597.4
|
| 4 |
0.63%
159.72
|
0.72%
138.87
|
0.41%
241.55
|
0.16%
630.12
|
0.05%
2192.98
|
0.01%
9523.81
|
| 5 |
0.14%
732.6
|
0.16%
636.94
|
0.09%
1107.42
|
0.03%
2890.17
|
0.01%
10101.01
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.21%
·
公平：
468.38
單隊總進球數
主隊
| 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% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.34% | 31.66% |
| 1.5 | 31.92% | 68.08% |
| 2.5 | 10.99% | 89.01% |
| 3.5 | 2.96% | 97.04% |
| 4.5 | 0.65% | 99.35% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
大球 2.5 38.8%
小球 2.5 61.2%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.69%
平局
30.37%
客隊 勝利
36.94%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.8%
小球 2.5
61.2%
雙方進球
是
45.36%
否
54.64%
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 | 4.12% 24.29 | 9.42% 10.62 | 86.47% 1.16 |
| -1.5 | 13.53% 7.39 | — | 86.47% 1.16 |
| -1.0 | 13.53% 7.39 | 20.57% 4.86 | 65.9% 1.52 |
| -0.5 | 34.1% 2.93 | — | 65.9% 1.52 |
| 0 (PK) | 34.1% 2.93 | 28.8% 3.47 | 37.1% 2.7 |
| +0.5 | 62.9% 1.59 | — | 37.1% 2.7 |
| +1.0 | 62.9% 1.59 | 21.7% 4.61 | 15.4% 6.49 |
| +1.5 | 84.6% 1.18 | — | 15.4% 6.49 |
| +2.0 | 84.6% 1.18 | 10.48% 9.54 | 4.92% 20.34 |
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。
