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
40.32%
公平賠率
2.48
平局
27.82%
公平賠率
3.59
客隊 勝利
31.85%
公平賠率
3.14
最可能的比分
1 - 1
概率 12.5%
公平賠率 8.0
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 | 2.48 | — | |
| 平局 | 3.59 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.14 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.5% | 8.0 |
| 2 | 1-0 | 10.25% | 9.76 |
| 3 | 0-1 | 9.06% | 11.04 |
| 4 | 2-1 | 8.63% | 11.59 |
| 5 | 1-2 | 7.63% | 13.11 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 7.07% | 14.14 |
| 8 | 0-2 | 5.53% | 18.09 |
| 9 | 2-2 | 5.26% | 19.0 |
| 10 | 3-1 | 3.97% | 25.2 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.06%
11.04
|
5.53%
18.09
|
2.25%
44.49
|
0.69%
145.86
|
0.17%
597.73
|
| 1 |
10.25%
9.76
|
12.5%
8.0
|
7.63%
13.11
|
3.1%
32.24
|
0.95%
105.7
|
0.23%
433.09
|
| 2 |
7.07%
14.14
|
8.63%
11.59
|
5.26%
19.0
|
2.14%
46.72
|
0.65%
153.19
|
0.16%
627.75
|
| 3 |
3.25%
30.74
|
3.97%
25.2
|
2.42%
41.3
|
0.98%
101.56
|
0.3%
333.0
|
0.07%
1364.26
|
| 4 |
1.12%
89.09
|
1.37%
73.03
|
0.84%
119.72
|
0.34%
294.38
|
0.1%
965.25
|
0.03%
3952.57
|
| 5 |
0.31%
322.79
|
0.38%
264.62
|
0.23%
433.84
|
0.09%
1066.1
|
0.03%
3496.5
|
0.01%
14285.71
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.46%
·
公平：
217.06
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.32%
平局
27.82%
客隊 勝利
31.85%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.75%
否
47.25%
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 | 6.95% 14.38 | 11.98% 8.35 | 81.07% 1.23 |
| -1.5 | 18.93% 5.28 | — | 81.07% 1.23 |
| -1.0 | 18.93% 5.28 | 21.67% 4.61 | 59.4% 1.68 |
| -0.5 | 40.6% 2.46 | — | 59.4% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.6% 2.46 | 26.29% 3.8 | 33.11% 3.02 |
| +0.5 | 66.89% 1.49 | — | 33.11% 3.02 |
| +1.0 | 66.89% 1.49 | 19.16% 5.22 | 13.95% 7.17 |
| +1.5 | 86.05% 1.16 | — | 13.95% 7.17 |
| +2.0 | 86.05% 1.16 | 9.36% 10.68 | 4.59% 21.77 |
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。
