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
28.32%
公平賠率
3.53
平局
30.42%
公平賠率
3.29
客隊 勝利
41.25%
公平賠率
2.42
最可能的比分
0 - 1
概率 13.52%
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 | 3.53 | — | |
| 平局 | 3.29 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.42 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.52% | 7.4 |
| 2 | 1-1 | 13.25% | 7.55 |
| 3 | 0-0 | 11.08% | 9.03 |
| 4 | 1-0 | 10.86% | 9.21 |
| 5 | 0-2 | 8.25% | 12.13 |
| 6 | 1-2 | 8.08% | 12.37 |
| 7 | 2-1 | 6.49% | 15.41 |
| 8 | 2-0 | 5.32% | 18.79 |
| 9 | 2-2 | 3.96% | 25.25 |
| 10 | 0-3 | 3.35% | 29.82 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.08%
9.03
|
13.52%
7.4
|
8.25%
12.13
|
3.35%
29.82
|
1.02%
97.77
|
0.25%
400.64
|
| 1 |
10.86%
9.21
|
13.25%
7.55
|
8.08%
12.37
|
3.29%
30.43
|
1.0%
99.77
|
0.24%
408.83
|
| 2 |
5.32%
18.79
|
6.49%
15.41
|
3.96%
25.25
|
1.61%
62.1
|
0.49%
203.62
|
0.12%
834.72
|
| 3 |
1.74%
57.53
|
2.12%
47.16
|
1.29%
77.31
|
0.53%
190.11
|
0.16%
623.44
|
0.04%
2557.54
|
| 4 |
0.43%
234.85
|
0.52%
192.49
|
0.32%
315.56
|
0.13%
775.8
|
0.04%
2544.53
|
0.01%
10416.67
|
| 5 |
0.08%
1197.6
|
0.1%
982.32
|
0.06%
1610.31
|
0.03%
3952.57
|
0.01%
12987.01
|
0.0%
52631.58
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.22%
·
公平：
462.11
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.48% | 29.52% |
| 1.5 | 34.46% | 65.54% |
| 2.5 | 12.49% | 87.51% |
| 3.5 | 3.55% | 96.45% |
| 4.5 | 0.83% | 99.17% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.08% | 9.03 |
| 1 | 24.38% | 4.10 |
| 2 | 26.81% | 3.73 |
| 3 | 19.66% | 5.09 |
| 4 | 10.82% | 9.25 |
| 5+ | 7.25% | 13.79 |
|
大球 2.5 37.73%
小球 2.5 62.27%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.32%
平局
30.42%
客隊 勝利
41.25%
大 / 小 2.5
大球 2.5
37.73%
小球 2.5
62.27%
雙方進球
是
44.03%
否
55.97%
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 | 2.98% 33.53 | 7.78% 12.85 | 89.23% 1.12 |
| -1.5 | 10.77% 9.29 | — | 89.23% 1.12 |
| -1.0 | 10.77% 9.29 | 18.78% 5.32 | 70.45% 1.42 |
| -0.5 | 29.55% 3.38 | — | 70.45% 1.42 |
| 0 (PK) | 29.55% 3.38 | 28.85% 3.47 | 41.6% 2.4 |
| +0.5 | 58.4% 1.71 | — | 41.6% 2.4 |
| +1.0 | 58.4% 1.71 | 23.38% 4.28 | 18.22% 5.49 |
| +1.5 | 81.78% 1.22 | — | 18.22% 5.49 |
| +2.0 | 81.78% 1.22 | 12.06% 8.29 | 6.15% 16.25 |
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。
