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
22.25%
公平賠率
4.49
平局
29.68%
公平賠率
3.37
客隊 勝利
48.07%
公平賠率
2.08
最可能的比分
0 - 1
概率 15.3%
公平賠率 6.54
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 | 4.49 | — | |
| 平局 | 3.37 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.08 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.3% | 6.54 |
| 2 | 1-1 | 12.7% | 7.87 |
| 3 | 0-0 | 11.42% | 8.76 |
| 4 | 0-2 | 10.25% | 9.76 |
| 5 | 1-0 | 9.48% | 10.55 |
| 6 | 1-2 | 8.51% | 11.75 |
| 7 | 2-1 | 5.27% | 18.98 |
| 8 | 0-3 | 4.58% | 21.84 |
| 9 | 2-0 | 3.93% | 25.43 |
| 10 | 1-3 | 3.8% | 26.31 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.42%
8.76
|
15.3%
6.54
|
10.25%
9.76
|
4.58%
21.84
|
1.53%
65.19
|
0.41%
243.25
|
| 1 |
9.48%
10.55
|
12.7%
7.87
|
8.51%
11.75
|
3.8%
26.31
|
1.27%
78.55
|
0.34%
293.08
|
| 2 |
3.93%
25.43
|
5.27%
18.98
|
3.53%
28.32
|
1.58%
63.41
|
0.53%
189.29
|
0.14%
706.21
|
| 3 |
1.09%
91.9
|
1.46%
68.59
|
0.98%
102.36
|
0.44%
229.2
|
0.15%
683.99
|
0.04%
2551.02
|
| 4 |
0.23%
442.87
|
0.3%
330.58
|
0.2%
493.34
|
0.09%
1104.97
|
0.03%
3300.33
|
0.01%
12345.68
|
| 5 |
0.04%
2666.67
|
0.05%
1992.03
|
0.03%
2976.19
|
0.01%
6666.67
|
0.01%
20000.0
|
0.0%
76923.08
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.28%
·
公平：
355.11
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.4% | 43.6% |
| 1.5 | 20.2% | 79.8% |
| 2.5 | 5.18% | 94.82% |
| 3.5 | 1.03% | 98.97% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.42% | 8.76 |
| 1 | 24.78% | 4.04 |
| 2 | 26.88% | 3.72 |
| 3 | 19.45% | 5.14 |
| 4 | 10.55% | 9.48 |
| 5+ | 6.93% | 14.43 |
|
大球 2.5 36.92%
小球 2.5 63.08%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
22.25%
平局
29.68%
客隊 勝利
48.07%
大 / 小 2.5
大球 2.5
36.92%
小球 2.5
63.08%
雙方進球
是
41.63%
否
58.37%
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 | 1.76% 56.84 | 5.61% 17.83 | 92.63% 1.08 |
| -1.5 | 7.37% 13.57 | — | 92.63% 1.08 |
| -1.0 | 7.37% 13.57 | 15.82% 6.32 | 76.81% 1.3 |
| -0.5 | 23.19% 4.31 | — | 76.81% 1.3 |
| 0 (PK) | 23.19% 4.31 | 28.12% 3.56 | 48.7% 2.05 |
| +0.5 | 51.3% 1.95 | — | 48.7% 2.05 |
| +1.0 | 51.3% 1.95 | 25.54% 3.92 | 23.16% 4.32 |
| +1.5 | 76.84% 1.3 | — | 23.16% 4.32 |
| +2.0 | 76.84% 1.3 | 14.62% 6.84 | 8.54% 11.71 |
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。
