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
25.58%
公平賠率
3.91
平局
30.5%
公平賠率
3.28
客隊 勝利
43.92%
公平賠率
2.28
最可能的比分
0 - 1
概率 14.56%
公平賠率 6.87
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 | 3.91 | — | |
| 平局 | 3.28 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.28 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.56% | 6.87 |
| 2 | 1-1 | 13.1% | 7.63 |
| 3 | 0-0 | 11.65% | 8.58 |
| 4 | 1-0 | 10.48% | 9.54 |
| 5 | 0-2 | 9.1% | 10.99 |
| 6 | 1-2 | 8.19% | 12.21 |
| 7 | 2-1 | 5.9% | 16.96 |
| 8 | 2-0 | 4.72% | 21.2 |
| 9 | 0-3 | 3.79% | 26.37 |
| 10 | 2-2 | 3.69% | 27.13 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.65%
8.58
|
14.56%
6.87
|
9.1%
10.99
|
3.79%
26.37
|
1.18%
84.4
|
0.3%
337.61
|
| 1 |
10.48%
9.54
|
13.1%
7.63
|
8.19%
12.21
|
3.41%
29.3
|
1.07%
93.77
|
0.27%
375.09
|
| 2 |
4.72%
21.2
|
5.9%
16.96
|
3.69%
27.13
|
1.54%
65.12
|
0.48%
208.38
|
0.12%
833.33
|
| 3 |
1.42%
70.66
|
1.77%
56.53
|
1.11%
90.44
|
0.46%
217.06
|
0.14%
694.44
|
0.04%
2777.78
|
| 4 |
0.32%
314.07
|
0.4%
251.26
|
0.25%
401.93
|
0.1%
964.32
|
0.03%
3086.42
|
0.01%
12345.68
|
| 5 |
0.06%
1745.2
|
0.07%
1396.65
|
0.04%
2232.14
|
0.02%
5347.59
|
0.01%
17241.38
|
0.0%
66666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.22%
·
公平：
458.3
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.65% | 8.58 |
| 1 | 25.04% | 3.99 |
| 2 | 26.92% | 3.71 |
| 3 | 19.29% | 5.18 |
| 4 | 10.37% | 9.64 |
| 5+ | 6.72% | 14.88 |
|
大球 2.5 36.39%
小球 2.5 63.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.58%
平局
30.50%
客隊 勝利
43.92%
大 / 小 2.5
大球 2.5
36.39%
小球 2.5
63.61%
雙方進球
是
42.34%
否
57.66%
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 | 2.34% 42.76 | 6.76% 14.8 | 90.91% 1.1 |
| -1.5 | 9.09% 11.0 | — | 90.91% 1.1 |
| -1.0 | 9.09% 11.0 | 17.6% 5.68 | 73.31% 1.36 |
| -0.5 | 26.69% 3.75 | — | 73.31% 1.36 |
| 0 (PK) | 26.69% 3.75 | 28.93% 3.46 | 44.38% 2.25 |
| +0.5 | 55.62% 1.8 | — | 44.38% 2.25 |
| +1.0 | 55.62% 1.8 | 24.44% 4.09 | 19.94% 5.02 |
| +1.5 | 80.06% 1.25 | — | 19.94% 5.02 |
| +2.0 | 80.06% 1.25 | 13.03% 7.67 | 6.91% 14.48 |
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。
