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
20.21%
公平賠率
4.95
平局
31.89%
公平賠率
3.14
客隊 勝利
47.9%
公平賠率
2.09
最可能的比分
0 - 1
概率 18.1%
公平賠率 5.53
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 | 4.95 | — | |
| 平局 | 3.14 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.09 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 18.1% | 5.53 |
| 2 | 0-0 | 14.96% | 6.69 |
| 3 | 1-1 | 12.49% | 8.01 |
| 4 | 0-2 | 10.95% | 9.13 |
| 5 | 1-0 | 10.32% | 9.69 |
| 6 | 1-2 | 7.55% | 13.24 |
| 7 | 0-3 | 4.42% | 22.64 |
| 8 | 2-1 | 4.31% | 23.21 |
| 9 | 2-0 | 3.56% | 28.09 |
| 10 | 1-3 | 3.05% | 32.82 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.96%
6.69
|
18.1%
5.53
|
10.95%
9.13
|
4.42%
22.64
|
1.34%
74.86
|
0.32%
309.31
|
| 1 |
10.32%
9.69
|
12.49%
8.01
|
7.55%
13.24
|
3.05%
32.82
|
0.92%
108.48
|
0.22%
448.23
|
| 2 |
3.56%
28.09
|
4.31%
23.21
|
2.61%
38.37
|
1.05%
95.12
|
0.32%
314.47
|
0.08%
1298.7
|
| 3 |
0.82%
122.12
|
0.99%
100.92
|
0.6%
166.81
|
0.24%
413.56
|
0.07%
1367.99
|
0.02%
5649.72
|
| 4 |
0.14%
707.71
|
0.17%
585.14
|
0.1%
967.12
|
0.04%
2398.08
|
0.01%
7936.51
|
0.0%
32258.06
|
| 5 |
0.02%
5128.21
|
0.02%
4237.29
|
0.01%
6993.01
|
0.01%
17241.38
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.16%
·
公平：
608.64
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 49.84% | 50.16% |
| 1.5 | 15.23% | 84.77% |
| 2.5 | 3.29% | 96.71% |
| 3.5 | 0.55% | 99.45% |
| 4.5 | 0.07% | 99.93% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.96% | 6.69 |
| 1 | 28.42% | 3.52 |
| 2 | 27.00% | 3.70 |
| 3 | 17.10% | 5.85 |
| 4 | 8.12% | 12.31 |
| 5+ | 4.41% | 22.68 |
|
大球 2.5 29.63%
小球 2.5 70.37%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
20.21%
平局
31.89%
客隊 勝利
47.90%
大 / 小 2.5
大球 2.5
29.63%
小球 2.5
70.37%
雙方進球
是
34.98%
否
65.02%
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 | 1.2% 83.58 | 4.66% 21.46 | 94.14% 1.06 |
| -1.5 | 5.86% 17.07 | — | 94.14% 1.06 |
| -1.0 | 5.86% 17.07 | 15.27% 6.55 | 78.87% 1.27 |
| -0.5 | 21.13% 4.73 | — | 78.87% 1.27 |
| 0 (PK) | 21.13% 4.73 | 30.31% 3.3 | 48.57% 2.06 |
| +0.5 | 51.43% 1.94 | — | 48.57% 2.06 |
| +1.0 | 51.43% 1.94 | 26.78% 3.73 | 21.79% 4.59 |
| +1.5 | 78.21% 1.28 | — | 21.79% 4.59 |
| +2.0 | 78.21% 1.28 | 14.33% 6.98 | 7.45% 13.42 |
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。
