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
31.36%
公平賠率
3.19
平局
29.78%
公平賠率
3.36
客隊 勝利
38.86%
公平賠率
2.57
最可能的比分
1 - 1
概率 13.2%
公平賠率 7.58
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 | 3.19 | — | |
| 平局 | 3.36 | — | |
| 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 | 13.2% | 7.58 |
| 2 | 0-1 | 12.11% | 8.26 |
| 3 | 1-0 | 10.82% | 9.24 |
| 4 | 0-0 | 9.93% | 10.07 |
| 5 | 1-2 | 8.05% | 12.42 |
| 6 | 0-2 | 7.39% | 13.54 |
| 7 | 2-1 | 7.19% | 13.9 |
| 8 | 2-0 | 5.9% | 16.96 |
| 9 | 2-2 | 4.39% | 22.79 |
| 10 | 1-3 | 3.27% | 30.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.93%
10.07
|
12.11%
8.26
|
7.39%
13.54
|
3.0%
33.29
|
0.92%
109.15
|
0.22%
447.23
|
| 1 |
10.82%
9.24
|
13.2%
7.58
|
8.05%
12.42
|
3.27%
30.54
|
1.0%
100.13
|
0.24%
410.34
|
| 2 |
5.9%
16.96
|
7.19%
13.9
|
4.39%
22.79
|
1.78%
56.03
|
0.54%
183.72
|
0.13%
753.01
|
| 3 |
2.14%
46.68
|
2.61%
38.26
|
1.59%
62.72
|
0.65%
154.23
|
0.2%
505.56
|
0.05%
2070.39
|
| 4 |
0.58%
171.29
|
0.71%
140.39
|
0.43%
230.15
|
0.18%
565.93
|
0.05%
1855.29
|
0.01%
7633.59
|
| 5 |
0.13%
785.55
|
0.16%
643.92
|
0.09%
1055.97
|
0.04%
2597.4
|
0.01%
8547.01
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.25%
·
公平：
392.46
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
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 | 9.93% | 10.07 |
| 1 | 22.93% | 4.36 |
| 2 | 26.48% | 3.78 |
| 3 | 20.39% | 4.90 |
| 4 | 11.78% | 8.49 |
| 5+ | 8.49% | 11.78 |
|
大球 2.5 40.66%
小球 2.5 59.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.36%
平局
29.78%
客隊 勝利
38.86%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.66%
小球 2.5
59.34%
雙方進球
是
46.78%
否
53.22%
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 | 3.91% 25.61 | 8.99% 11.13 | 87.11% 1.15 |
| -1.5 | 12.89% 7.76 | — | 87.11% 1.15 |
| -1.0 | 12.89% 7.76 | 19.8% 5.05 | 67.31% 1.49 |
| -0.5 | 32.69% 3.06 | — | 67.31% 1.49 |
| 0 (PK) | 32.69% 3.06 | 28.22% 3.54 | 39.09% 2.56 |
| +0.5 | 60.91% 1.64 | — | 39.09% 2.56 |
| +1.0 | 60.91% 1.64 | 22.16% 4.51 | 16.94% 5.9 |
| +1.5 | 83.06% 1.2 | — | 16.94% 5.9 |
| +2.0 | 83.06% 1.2 | 11.26% 8.88 | 5.68% 17.61 |
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。
