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
29.68%
公平賠率
3.37
平局
30.97%
公平賠率
3.23
客隊 勝利
39.35%
公平賠率
2.54
最可能的比分
0 - 1
概率 13.51%
公平賠率 7.4
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 | 3.37 | — | |
| 平局 | 3.23 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.54 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.51% | 7.4 |
| 2 | 1-1 | 13.38% | 7.48 |
| 3 | 0-0 | 11.65% | 8.58 |
| 4 | 1-0 | 11.53% | 8.67 |
| 5 | 0-2 | 7.84% | 12.76 |
| 6 | 1-2 | 7.76% | 12.89 |
| 7 | 2-1 | 6.62% | 15.1 |
| 8 | 2-0 | 5.71% | 17.52 |
| 9 | 2-2 | 3.84% | 26.04 |
| 10 | 0-3 | 3.03% | 33.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.65%
8.58
|
13.51%
7.4
|
7.84%
12.76
|
3.03%
33.0
|
0.88%
113.79
|
0.2%
490.44
|
| 1 |
11.53%
8.67
|
13.38%
7.48
|
7.76%
12.89
|
3.0%
33.33
|
0.87%
114.94
|
0.2%
495.54
|
| 2 |
5.71%
17.52
|
6.62%
15.1
|
3.84%
26.04
|
1.49%
67.34
|
0.43%
232.18
|
0.1%
1001.0
|
| 3 |
1.88%
53.09
|
2.19%
45.76
|
1.27%
78.9
|
0.49%
204.04
|
0.14%
703.73
|
0.03%
3030.3
|
| 4 |
0.47%
214.5
|
0.54%
184.91
|
0.31%
318.78
|
0.12%
824.4
|
0.04%
2840.91
|
0.01%
12195.12
|
| 5 |
0.09%
1083.42
|
0.11%
933.71
|
0.06%
1610.31
|
0.02%
4166.67
|
0.01%
14285.71
|
0.0%
62500.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.18%
·
公平：
546.45
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.84% | 37.16% |
| 1.5 | 26.06% | 73.94% |
| 2.5 | 7.85% | 92.15% |
| 3.5 | 1.84% | 98.16% |
| 4.5 | 0.35% | 99.65% |
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 | 11.65% | 8.58 |
| 1 | 25.04% | 3.99 |
| 2 | 26.92% | 3.71 |
| 3 | 19.29% | 5.18 |
| 4 | 10.37% | 9.64 |
| 5+ | 6.72% | 14.88 |
|
大球 2.5 36.39%
小球 2.5 63.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.68%
平局
30.97%
客隊 勝利
39.35%
大 / 小 2.5
大球 2.5
36.39%
小球 2.5
63.61%
雙方進球
是
43.14%
否
56.86%
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 | 3.21% 31.18 | 8.23% 12.15 | 88.56% 1.13 |
| -1.5 | 11.44% 8.74 | — | 88.56% 1.13 |
| -1.0 | 11.44% 8.74 | 19.55% 5.12 | 69.01% 1.45 |
| -0.5 | 30.99% 3.23 | — | 69.01% 1.45 |
| 0 (PK) | 30.99% 3.23 | 29.39% 3.4 | 39.62% 2.52 |
| +0.5 | 60.38% 1.66 | — | 39.62% 2.52 |
| +1.0 | 60.38% 1.66 | 22.91% 4.37 | 16.71% 5.98 |
| +1.5 | 83.29% 1.2 | — | 16.71% 5.98 |
| +2.0 | 83.29% 1.2 | 11.3% 8.85 | 5.41% 18.49 |
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。
