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
25.65%
公平賠率
3.9
平局
31.83%
公平賠率
3.14
客隊 勝利
42.52%
公平賠率
2.35
最可能的比分
0 - 1
概率 15.54%
公平賠率 6.43
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 | 3.9 | — | |
| 平局 | 3.14 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.35 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 0-0 | 13.4% | 7.46 |
| 3 | 1-1 | 13.21% | 7.57 |
| 4 | 1-0 | 11.39% | 8.78 |
| 5 | 0-2 | 9.01% | 11.09 |
| 6 | 1-2 | 7.66% | 13.05 |
| 7 | 2-1 | 5.61% | 17.81 |
| 8 | 2-0 | 4.84% | 20.66 |
| 9 | 0-3 | 3.49% | 28.69 |
| 10 | 2-2 | 3.26% | 30.71 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.4%
7.46
|
15.54%
6.43
|
9.01%
11.09
|
3.49%
28.69
|
1.01%
98.92
|
0.23%
426.44
|
| 1 |
11.39%
8.78
|
13.21%
7.57
|
7.66%
13.05
|
2.96%
33.75
|
0.86%
116.39
|
0.2%
501.76
|
| 2 |
4.84%
20.66
|
5.61%
17.81
|
3.26%
30.71
|
1.26%
79.42
|
0.37%
273.82
|
0.08%
1180.64
|
| 3 |
1.37%
72.92
|
1.59%
62.86
|
0.92%
108.38
|
0.36%
280.27
|
0.1%
966.18
|
0.02%
4166.67
|
| 4 |
0.29%
343.17
|
0.34%
295.77
|
0.2%
509.94
|
0.08%
1319.26
|
0.02%
4545.45
|
0.01%
19607.84
|
| 5 |
0.05%
2020.2
|
0.06%
1739.13
|
0.03%
3003.0
|
0.01%
7751.94
|
0.0%
27027.03
|
0.0%
111111.11
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.15%
·
公平：
658.33
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.26% | 42.74% |
| 1.5 | 20.93% | 79.07% |
| 2.5 | 5.49% | 94.51% |
| 3.5 | 1.11% | 98.89% |
| 4.5 | 0.18% | 99.82% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.65% | 31.35% |
| 1.5 | 32.29% | 67.71% |
| 2.5 | 11.2% | 88.8% |
| 3.5 | 3.04% | 96.96% |
| 4.5 | 0.68% | 99.32% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.40% | 7.46 |
| 1 | 26.93% | 3.71 |
| 2 | 27.07% | 3.69 |
| 3 | 18.13% | 5.51 |
| 4 | 9.11% | 10.97 |
| 5+ | 5.36% | 18.67 |
|
大球 2.5 32.6%
小球 2.5 67.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.65%
平局
31.83%
客隊 勝利
42.52%
大 / 小 2.5
大球 2.5
32.6%
小球 2.5
67.4%
雙方進球
是
39.31%
否
60.69%
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 | 2.17% 46.17 | 6.64% 15.06 | 91.19% 1.1 |
| -1.5 | 8.81% 11.35 | — | 91.19% 1.1 |
| -1.0 | 8.81% 11.35 | 18.01% 5.55 | 73.19% 1.37 |
| -0.5 | 26.81% 3.73 | — | 73.19% 1.37 |
| 0 (PK) | 26.81% 3.73 | 30.25% 3.31 | 42.94% 2.33 |
| +0.5 | 57.06% 1.75 | — | 42.94% 2.33 |
| +1.0 | 57.06% 1.75 | 24.57% 4.07 | 18.37% 5.44 |
| +1.5 | 81.63% 1.23 | — | 18.37% 5.44 |
| +2.0 | 81.63% 1.23 | 12.37% 8.09 | 6.0% 16.67 |
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。
