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
30.81%
公平賠率
3.25
平局
30.29%
公平賠率
3.3
客隊 勝利
38.89%
公平賠率
2.57
最可能的比分
1 - 1
概率 13.3%
公平賠率 7.52
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 | 3.25 | — | |
| 平局 | 3.3 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.57 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.3% | 7.52 |
| 2 | 0-1 | 12.67% | 7.89 |
| 3 | 1-0 | 11.18% | 8.95 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 1-2 | 7.91% | 12.63 |
| 6 | 0-2 | 7.54% | 13.27 |
| 7 | 2-1 | 6.98% | 14.32 |
| 8 | 2-0 | 5.87% | 17.04 |
| 9 | 2-2 | 4.16% | 24.07 |
| 10 | 1-3 | 3.14% | 31.85 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
12.67%
7.89
|
7.54%
13.27
|
2.99%
33.44
|
0.89%
112.42
|
0.21%
472.37
|
| 1 |
11.18%
8.95
|
13.3%
7.52
|
7.91%
12.63
|
3.14%
31.85
|
0.93%
107.07
|
0.22%
449.84
|
| 2 |
5.87%
17.04
|
6.98%
14.32
|
4.16%
24.07
|
1.65%
60.67
|
0.49%
203.96
|
0.12%
856.9
|
| 3 |
2.05%
48.69
|
2.44%
40.91
|
1.45%
68.76
|
0.58%
173.34
|
0.17%
582.75
|
0.04%
2450.98
|
| 4 |
0.54%
185.46
|
0.64%
155.86
|
0.38%
261.92
|
0.15%
660.5
|
0.05%
2217.29
|
0.01%
9345.79
|
| 5 |
0.11%
883.39
|
0.13%
742.39
|
0.08%
1246.88
|
0.03%
3144.65
|
0.01%
10526.32
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.22%
·
公平：
454.13
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
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
30.81%
平局
30.29%
客隊 勝利
38.89%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.8%
小球 2.5
61.2%
雙方進球
是
45.23%
否
54.77%
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 | 3.64% 27.49 | 8.73% 11.46 | 87.63% 1.14 |
| -1.5 | 12.37% 8.09 | — | 87.63% 1.14 |
| -1.0 | 12.37% 8.09 | 19.78% 5.06 | 67.86% 1.47 |
| -0.5 | 32.14% 3.11 | — | 67.86% 1.47 |
| 0 (PK) | 32.14% 3.11 | 28.73% 3.48 | 39.13% 2.56 |
| +0.5 | 60.87% 1.64 | — | 39.13% 2.56 |
| +1.0 | 60.87% 1.64 | 22.41% 4.46 | 16.72% 5.98 |
| +1.5 | 83.28% 1.2 | — | 16.72% 5.98 |
| +2.0 | 83.28% 1.2 | 11.21% 8.92 | 5.51% 18.16 |
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。
