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
27.52%
公平賠率
3.63
平局
30.17%
公平賠率
3.31
客隊 勝利
42.31%
公平賠率
2.36
最可能的比分
0 - 1
概率 13.58%
公平賠率 7.37
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 | 3.63 | — | |
| 平局 | 3.31 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.36 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.58% | 7.37 |
| 2 | 1-1 | 13.17% | 7.59 |
| 3 | 0-0 | 10.86% | 9.21 |
| 4 | 1-0 | 10.54% | 9.49 |
| 5 | 0-2 | 8.49% | 11.79 |
| 6 | 1-2 | 8.23% | 12.15 |
| 7 | 2-1 | 6.39% | 15.66 |
| 8 | 2-0 | 5.11% | 19.57 |
| 9 | 2-2 | 3.99% | 25.05 |
| 10 | 0-3 | 3.54% | 28.28 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.86%
9.21
|
13.58%
7.37
|
8.49%
11.79
|
3.54%
28.28
|
1.1%
90.51
|
0.28%
362.06
|
| 1 |
10.54%
9.49
|
13.17%
7.59
|
8.23%
12.15
|
3.43%
29.16
|
1.07%
93.31
|
0.27%
373.27
|
| 2 |
5.11%
19.57
|
6.39%
15.66
|
3.99%
25.05
|
1.66%
60.12
|
0.52%
192.38
|
0.13%
769.82
|
| 3 |
1.65%
60.53
|
2.07%
48.42
|
1.29%
77.48
|
0.54%
185.94
|
0.17%
594.88
|
0.04%
2380.95
|
| 4 |
0.4%
249.63
|
0.5%
199.68
|
0.31%
319.49
|
0.13%
766.87
|
0.04%
2450.98
|
0.01%
9803.92
|
| 5 |
0.08%
1287.0
|
0.1%
1028.81
|
0.06%
1647.45
|
0.03%
3952.57
|
0.01%
12658.23
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.23%
·
公平：
426.8
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
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 | 10.86% | 9.21 |
| 1 | 24.11% | 4.15 |
| 2 | 26.76% | 3.74 |
| 3 | 19.80% | 5.05 |
| 4 | 10.99% | 9.10 |
| 5+ | 7.47% | 13.39 |
|
大球 2.5 38.26%
小球 2.5 61.74%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
27.52%
平局
30.17%
客隊 勝利
42.31%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.26%
小球 2.5
61.74%
雙方進球
是
44.3%
否
55.7%
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 | 2.84% 35.23 | 7.51% 13.31 | 89.65% 1.12 |
| -1.5 | 10.35% 9.66 | — | 89.65% 1.12 |
| -1.0 | 10.35% 9.66 | 18.35% 5.45 | 71.3% 1.4 |
| -0.5 | 28.7% 3.48 | — | 71.3% 1.4 |
| 0 (PK) | 28.7% 3.48 | 28.6% 3.5 | 42.69% 2.34 |
| +0.5 | 57.31% 1.75 | — | 42.69% 2.34 |
| +1.0 | 57.31% 1.75 | 23.65% 4.23 | 19.05% 5.25 |
| +1.5 | 80.95% 1.24 | — | 19.05% 5.25 |
| +2.0 | 80.95% 1.24 | 12.48% 8.01 | 6.57% 15.23 |
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。
