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
31.91%
公平賠率
3.13
平局
29.66%
公平賠率
3.37
客隊 勝利
38.44%
公平賠率
2.6
最可能的比分
1 - 1
概率 13.18%
公平賠率 7.59
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 | 3.13 | — | |
| 平局 | 3.37 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.6 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.18% | 7.59 |
| 2 | 0-1 | 11.87% | 8.42 |
| 3 | 1-0 | 10.8% | 9.26 |
| 4 | 0-0 | 9.73% | 10.28 |
| 5 | 1-2 | 8.04% | 12.44 |
| 6 | 2-1 | 7.31% | 13.68 |
| 7 | 0-2 | 7.24% | 13.81 |
| 8 | 2-0 | 5.99% | 16.68 |
| 9 | 2-2 | 4.46% | 22.42 |
| 10 | 1-3 | 3.27% | 30.6 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.73%
10.28
|
11.87%
8.42
|
7.24%
13.81
|
2.94%
33.96
|
0.9%
111.35
|
0.22%
456.41
|
| 1 |
10.8%
9.26
|
13.18%
7.59
|
8.04%
12.44
|
3.27%
30.6
|
1.0%
100.31
|
0.24%
411.18
|
| 2 |
5.99%
16.68
|
7.31%
13.68
|
4.46%
22.42
|
1.81%
55.13
|
0.55%
180.73
|
0.14%
740.74
|
| 3 |
2.22%
45.09
|
2.71%
36.96
|
1.65%
60.59
|
0.67%
148.99
|
0.2%
488.52
|
0.05%
2004.01
|
| 4 |
0.62%
162.5
|
0.75%
133.19
|
0.46%
218.34
|
0.19%
536.77
|
0.06%
1760.56
|
0.01%
7194.24
|
| 5 |
0.14%
732.06
|
0.17%
599.88
|
0.1%
983.28
|
0.04%
2421.31
|
0.01%
7936.51
|
0.0%
32258.06
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.26%
·
公平：
378.64
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
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 | 9.73% | 10.28 |
| 1 | 22.67% | 4.41 |
| 2 | 26.41% | 3.79 |
| 3 | 20.51% | 4.88 |
| 4 | 11.95% | 8.37 |
| 5+ | 8.73% | 11.46 |
|
大球 2.5 41.19%
小球 2.5 58.81%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.91%
平局
29.66%
客隊 勝利
38.44%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.19%
小球 2.5
58.81%
雙方進球
是
47.25%
否
52.75%
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 | 4.09% 24.47 | 9.2% 10.87 | 86.71% 1.15 |
| -1.5 | 13.29% 7.53 | — | 86.71% 1.15 |
| -1.0 | 13.29% 7.53 | 19.96% 5.01 | 66.75% 1.5 |
| -0.5 | 33.25% 3.01 | — | 66.75% 1.5 |
| 0 (PK) | 33.25% 3.01 | 28.1% 3.56 | 38.65% 2.59 |
| +0.5 | 61.35% 1.63 | — | 38.65% 2.59 |
| +1.0 | 61.35% 1.63 | 21.94% 4.56 | 16.71% 5.98 |
| +1.5 | 83.29% 1.2 | — | 16.71% 5.98 |
| +2.0 | 83.29% 1.2 | 11.12% 9.0 | 5.6% 17.87 |
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。
