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
28.9%
公平賠率
3.46
平局
29.91%
公平賠率
3.34
客隊 勝利
41.19%
公平賠率
2.43
最可能的比分
1 - 1
概率 13.17%
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 | 3.46 | — | |
| 平局 | 3.34 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.43 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.17% | 7.59 |
| 2 | 0-1 | 12.91% | 7.74 |
| 3 | 1-0 | 10.54% | 9.49 |
| 4 | 0-0 | 10.33% | 9.68 |
| 5 | 1-2 | 8.23% | 12.15 |
| 6 | 0-2 | 8.07% | 12.39 |
| 7 | 2-1 | 6.72% | 14.89 |
| 8 | 2-0 | 5.37% | 18.61 |
| 9 | 2-2 | 4.2% | 23.82 |
| 10 | 1-3 | 3.43% | 29.15 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.33%
9.68
|
12.91%
7.74
|
8.07%
12.39
|
3.36%
29.74
|
1.05%
95.16
|
0.26%
380.66
|
| 1 |
10.54%
9.49
|
13.17%
7.59
|
8.23%
12.15
|
3.43%
29.15
|
1.07%
93.28
|
0.27%
373.13
|
| 2 |
5.37%
18.61
|
6.72%
14.89
|
4.2%
23.82
|
1.75%
57.16
|
0.55%
182.92
|
0.14%
731.53
|
| 3 |
1.83%
54.73
|
2.28%
43.78
|
1.43%
70.05
|
0.59%
168.12
|
0.19%
537.92
|
0.05%
2150.54
|
| 4 |
0.47%
214.59
|
0.58%
171.7
|
0.36%
274.73
|
0.15%
659.2
|
0.05%
2109.7
|
0.01%
8474.58
|
| 5 |
0.1%
1051.52
|
0.12%
841.75
|
0.07%
1345.9
|
0.03%
3236.25
|
0.01%
10309.28
|
0.0%
41666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.25%
·
公平：
400.8
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
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 | 10.33% | 9.68 |
| 1 | 23.45% | 4.26 |
| 2 | 26.62% | 3.76 |
| 3 | 20.14% | 4.97 |
| 4 | 11.43% | 8.75 |
| 5+ | 8.03% | 12.46 |
|
大球 2.5 39.6%
小球 2.5 60.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.90%
平局
29.91%
客隊 勝利
41.19%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.6%
小球 2.5
60.4%
雙方進球
是
45.62%
否
54.38%
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 | 3.23% 30.99 | 8.06% 12.41 | 88.72% 1.13 |
| -1.5 | 11.28% 8.86 | — | 88.72% 1.13 |
| -1.0 | 11.28% 8.86 | 18.85% 5.31 | 69.87% 1.43 |
| -0.5 | 30.13% 3.32 | — | 69.87% 1.43 |
| 0 (PK) | 30.13% 3.32 | 28.35% 3.53 | 41.53% 2.41 |
| +0.5 | 58.47% 1.71 | — | 41.53% 2.41 |
| +1.0 | 58.47% 1.71 | 23.09% 4.33 | 18.43% 5.43 |
| +1.5 | 81.57% 1.23 | — | 18.43% 5.43 |
| +2.0 | 81.57% 1.23 | 12.1% 8.27 | 6.33% 15.79 |
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。
