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
24.07%
公平賠率
4.16
平局
29.89%
公平賠率
3.35
客隊 勝利
46.05%
公平賠率
2.17
最可能的比分
0 - 1
概率 14.66%
公平賠率 6.82
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 | 4.16 | — | |
| 平局 | 3.35 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.17 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.66% | 6.82 |
| 2 | 1-1 | 12.9% | 7.75 |
| 3 | 0-0 | 11.19% | 8.94 |
| 4 | 1-0 | 9.85% | 10.15 |
| 5 | 0-2 | 9.6% | 10.41 |
| 6 | 1-2 | 8.45% | 11.83 |
| 7 | 2-1 | 5.68% | 17.62 |
| 8 | 2-0 | 4.33% | 23.08 |
| 9 | 0-3 | 4.19% | 23.85 |
| 10 | 2-2 | 3.72% | 26.89 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.19%
8.94
|
14.66%
6.82
|
9.6%
10.41
|
4.19%
23.85
|
1.37%
72.82
|
0.36%
277.93
|
| 1 |
9.85%
10.15
|
12.9%
7.75
|
8.45%
11.83
|
3.69%
27.1
|
1.21%
82.75
|
0.32%
315.86
|
| 2 |
4.33%
23.08
|
5.68%
17.62
|
3.72%
26.89
|
1.62%
61.59
|
0.53%
188.08
|
0.14%
717.88
|
| 3 |
1.27%
78.67
|
1.67%
60.05
|
1.09%
91.68
|
0.48%
209.95
|
0.16%
641.03
|
0.04%
2444.99
|
| 4 |
0.28%
357.65
|
0.37%
273.0
|
0.24%
416.67
|
0.1%
954.2
|
0.03%
2915.45
|
0.01%
11111.11
|
| 5 |
0.05%
2032.52
|
0.06%
1550.39
|
0.04%
2369.67
|
0.02%
5434.78
|
0.01%
16666.67
|
0.0%
62500.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.26%
·
公平：
381.53
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.52% | 41.48% |
| 1.5 | 22.02% | 77.98% |
| 2.5 | 5.96% | 94.04% |
| 3.5 | 1.25% | 98.75% |
| 4.5 | 0.21% | 99.79% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.19% | 8.94 |
| 1 | 24.51% | 4.08 |
| 2 | 26.84% | 3.73 |
| 3 | 19.59% | 5.10 |
| 4 | 10.73% | 9.32 |
| 5+ | 7.14% | 14.00 |
|
大球 2.5 37.46%
小球 2.5 62.54%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
24.07%
平局
29.89%
客隊 勝利
46.05%
大 / 小 2.5
大球 2.5
37.46%
小球 2.5
62.54%
雙方進球
是
42.73%
否
57.27%
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 | 2.1% 47.57 | 6.26% 15.98 | 91.64% 1.09 |
| -1.5 | 8.36% 11.96 | — | 91.64% 1.09 |
| -1.0 | 8.36% 11.96 | 16.73% 5.98 | 74.91% 1.33 |
| -0.5 | 25.09% 3.99 | — | 74.91% 1.33 |
| 0 (PK) | 25.09% 3.99 | 28.32% 3.53 | 46.59% 2.15 |
| +0.5 | 53.41% 1.87 | — | 46.59% 2.15 |
| +1.0 | 53.41% 1.87 | 24.9% 4.02 | 21.69% 4.61 |
| +1.5 | 78.31% 1.28 | — | 21.69% 4.61 |
| +2.0 | 78.31% 1.28 | 13.87% 7.21 | 7.82% 12.79 |
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。
