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
29.53%
公平賠率
3.39
平局
30.05%
公平賠率
3.33
客隊 勝利
40.42%
公平賠率
2.47
最可能的比分
1 - 1
概率 13.22%
公平賠率 7.56
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 | 3.39 | — | |
| 平局 | 3.33 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.47 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.22% | 7.56 |
| 2 | 0-1 | 12.84% | 7.79 |
| 3 | 1-0 | 10.75% | 9.3 |
| 4 | 0-0 | 10.44% | 9.58 |
| 5 | 1-2 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 0-2 | 7.89% | 12.67 |
| 7 | 2-1 | 6.81% | 14.69 |
| 8 | 2-0 | 5.54% | 18.07 |
| 9 | 2-2 | 4.19% | 23.88 |
| 10 | 1-3 | 3.33% | 30.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.44%
9.58
|
12.84%
7.79
|
7.89%
12.67
|
3.24%
30.9
|
1.0%
100.48
|
0.24%
408.5
|
| 1 |
10.75%
9.3
|
13.22%
7.56
|
8.13%
12.3
|
3.33%
30.0
|
1.03%
97.56
|
0.25%
396.51
|
| 2 |
5.54%
18.07
|
6.81%
14.69
|
4.19%
23.88
|
1.72%
58.25
|
0.53%
189.43
|
0.13%
769.82
|
| 3 |
1.9%
52.62
|
2.34%
42.78
|
1.44%
69.56
|
0.59%
169.66
|
0.18%
551.88
|
0.04%
2242.15
|
| 4 |
0.49%
204.33
|
0.6%
166.14
|
0.37%
270.12
|
0.15%
658.76
|
0.05%
2141.33
|
0.01%
8695.65
|
| 5 |
0.1%
992.06
|
0.12%
806.45
|
0.08%
1310.62
|
0.03%
3194.89
|
0.01%
10416.67
|
0.0%
41666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.24%
·
公平：
419.29
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.44% | 9.58 |
| 1 | 23.58% | 4.24 |
| 2 | 26.65% | 3.75 |
| 3 | 20.08% | 4.98 |
| 4 | 11.34% | 8.82 |
| 5+ | 7.91% | 12.64 |
|
大球 2.5 39.33%
小球 2.5 60.67%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.53%
平局
30.05%
客隊 勝利
40.42%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.33%
小球 2.5
60.67%
雙方進球
是
45.51%
否
54.49%
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 | 3.36% 29.76 | 8.28% 12.08 | 88.36% 1.13 |
| -1.5 | 11.64% 8.59 | — | 88.36% 1.13 |
| -1.0 | 11.64% 8.59 | 19.16% 5.22 | 69.21% 1.44 |
| -0.5 | 30.79% 3.25 | — | 69.21% 1.44 |
| 0 (PK) | 30.79% 3.25 | 28.48% 3.51 | 40.73% 2.46 |
| +0.5 | 59.27% 1.69 | — | 40.73% 2.46 |
| +1.0 | 59.27% 1.69 | 22.88% 4.37 | 17.85% 5.6 |
| +1.5 | 82.15% 1.22 | — | 17.85% 5.6 |
| +2.0 | 82.15% 1.22 | 11.8% 8.47 | 6.05% 16.53 |
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。
