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
26.68%
公平賠率
3.75
平局
29.65%
公平賠率
3.37
客隊 勝利
43.68%
公平賠率
2.29
最可能的比分
0 - 1
概率 13.43%
公平賠率 7.45
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 | 3.75 | — | |
| 平局 | 3.37 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.29 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.43% | 7.45 |
| 2 | 1-1 | 13.03% | 7.68 |
| 3 | 0-0 | 10.33% | 9.68 |
| 4 | 1-0 | 10.02% | 9.98 |
| 5 | 0-2 | 8.73% | 11.45 |
| 6 | 1-2 | 8.47% | 11.81 |
| 7 | 2-1 | 6.32% | 15.83 |
| 8 | 2-0 | 4.86% | 20.57 |
| 9 | 2-2 | 4.11% | 24.35 |
| 10 | 0-3 | 3.78% | 26.43 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.33%
9.68
|
13.43%
7.45
|
8.73%
11.45
|
3.78%
26.43
|
1.23%
81.33
|
0.32%
312.79
|
| 1 |
10.02%
9.98
|
13.03%
7.68
|
8.47%
11.81
|
3.67%
27.25
|
1.19%
83.85
|
0.31%
322.48
|
| 2 |
4.86%
20.57
|
6.32%
15.83
|
4.11%
24.35
|
1.78%
56.19
|
0.58%
172.89
|
0.15%
664.89
|
| 3 |
1.57%
63.63
|
2.04%
48.95
|
1.33%
75.31
|
0.58%
173.79
|
0.19%
534.76
|
0.05%
2057.61
|
| 4 |
0.38%
262.4
|
0.5%
201.86
|
0.32%
310.56
|
0.14%
716.85
|
0.05%
2202.64
|
0.01%
8474.58
|
| 5 |
0.07%
1353.18
|
0.1%
1040.58
|
0.06%
1600.0
|
0.03%
3690.04
|
0.01%
11363.64
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.27%
·
公平：
365.63
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 | 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 | 10.33% | 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
26.68%
平局
29.65%
客隊 勝利
43.68%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.6%
小球 2.5
60.4%
雙方進球
是
45.17%
否
54.83%
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 | 2.73% 36.64 | 7.25% 13.79 | 90.02% 1.11 |
| -1.5 | 9.98% 10.02 | — | 90.02% 1.11 |
| -1.0 | 9.98% 10.02 | 17.82% 5.61 | 72.2% 1.39 |
| -0.5 | 27.8% 3.6 | — | 72.2% 1.39 |
| 0 (PK) | 27.8% 3.6 | 28.09% 3.56 | 44.11% 2.27 |
| +0.5 | 55.89% 1.79 | — | 44.11% 2.27 |
| +1.0 | 55.89% 1.79 | 23.88% 4.19 | 20.23% 4.94 |
| +1.5 | 79.77% 1.25 | — | 20.23% 4.94 |
| +2.0 | 79.77% 1.25 | 13.03% 7.68 | 7.2% 13.88 |
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。
