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
25.32%
公平賠率
3.95
平局
29.85%
公平賠率
3.35
客隊 勝利
44.83%
公平賠率
2.23
最可能的比分
0 - 1
概率 14.12%
公平賠率 7.08
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 | 3.95 | — | |
| 平局 | 3.35 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.23 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.12% | 7.08 |
| 2 | 1-1 | 12.99% | 7.7 |
| 3 | 0-0 | 10.86% | 9.21 |
| 4 | 1-0 | 9.99% | 10.01 |
| 5 | 0-2 | 9.18% | 10.9 |
| 6 | 1-2 | 8.44% | 11.84 |
| 7 | 2-1 | 5.98% | 16.74 |
| 8 | 2-0 | 4.6% | 21.76 |
| 9 | 0-3 | 3.98% | 25.15 |
| 10 | 2-2 | 3.88% | 25.75 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.86%
9.21
|
14.12%
7.08
|
9.18%
10.9
|
3.98%
25.15
|
1.29%
77.37
|
0.34%
297.62
|
| 1 |
9.99%
10.01
|
12.99%
7.7
|
8.44%
11.84
|
3.66%
27.33
|
1.19%
84.1
|
0.31%
323.42
|
| 2 |
4.6%
21.76
|
5.98%
16.74
|
3.88%
25.75
|
1.68%
59.42
|
0.55%
182.82
|
0.14%
703.23
|
| 3 |
1.41%
70.95
|
1.83%
54.57
|
1.19%
83.96
|
0.52%
193.76
|
0.17%
596.3
|
0.04%
2293.58
|
| 4 |
0.32%
308.45
|
0.42%
237.25
|
0.27%
365.1
|
0.12%
842.46
|
0.04%
2590.67
|
0.01%
10000.0
|
| 5 |
0.06%
1675.04
|
0.08%
1290.32
|
0.05%
1984.13
|
0.02%
4587.16
|
0.01%
14084.51
|
0.0%
55555.56
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.26%
·
公平：
382.12
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
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
25.32%
平局
29.85%
客隊 勝利
44.83%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.26%
小球 2.5
61.74%
雙方進球
是
43.76%
否
56.24%
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 | 2.38% 42.02 | 6.73% 14.87 | 90.89% 1.1 |
| -1.5 | 9.11% 10.98 | — | 90.89% 1.1 |
| -1.0 | 9.11% 10.98 | 17.28% 5.79 | 73.61% 1.36 |
| -0.5 | 26.39% 3.79 | — | 73.61% 1.36 |
| 0 (PK) | 26.39% 3.79 | 28.29% 3.53 | 45.32% 2.21 |
| +0.5 | 54.68% 1.83 | — | 45.32% 2.21 |
| +1.0 | 54.68% 1.83 | 24.42% 4.09 | 20.9% 4.79 |
| +1.5 | 79.1% 1.26 | — | 20.9% 4.79 |
| +2.0 | 79.1% 1.26 | 13.43% 7.45 | 7.47% 13.39 |
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。
