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
27.44%
公平賠率
3.64
平局
28.9%
公平賠率
3.46
客隊 勝利
43.65%
公平賠率
2.29
最可能的比分
1 - 1
概率 12.87%
公平賠率 7.77
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 | 3.64 | — | |
| 平局 | 3.46 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.29 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.87% | 7.77 |
| 2 | 0-1 | 12.49% | 8.0 |
| 3 | 1-0 | 9.53% | 10.49 |
| 4 | 0-0 | 9.26% | 10.8 |
| 5 | 1-2 | 8.69% | 11.51 |
| 6 | 0-2 | 8.43% | 11.86 |
| 7 | 2-1 | 6.63% | 15.09 |
| 8 | 2-0 | 4.91% | 20.37 |
| 9 | 2-2 | 4.47% | 22.35 |
| 10 | 1-3 | 3.91% | 25.58 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.26%
10.8
|
12.49%
8.0
|
8.43%
11.86
|
3.8%
26.35
|
1.28%
78.07
|
0.35%
289.18
|
| 1 |
9.53%
10.49
|
12.87%
7.77
|
8.69%
11.51
|
3.91%
25.58
|
1.32%
75.8
|
0.36%
280.74
|
| 2 |
4.91%
20.37
|
6.63%
15.09
|
4.47%
22.35
|
2.01%
49.67
|
0.68%
147.19
|
0.18%
545.26
|
| 3 |
1.69%
59.33
|
2.28%
43.95
|
1.54%
65.1
|
0.69%
144.68
|
0.23%
428.63
|
0.06%
1587.3
|
| 4 |
0.43%
230.41
|
0.59%
170.68
|
0.4%
252.84
|
0.18%
561.8
|
0.06%
1663.89
|
0.02%
6172.84
|
| 5 |
0.09%
1118.57
|
0.12%
828.5
|
0.08%
1226.99
|
0.04%
2724.8
|
0.01%
8064.52
|
0.0%
30303.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.34%
·
公平：
296.47
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.26% | 10.80 |
| 1 | 22.03% | 4.54 |
| 2 | 26.21% | 3.82 |
| 3 | 20.80% | 4.81 |
| 4 | 12.37% | 8.08 |
| 5+ | 9.34% | 10.71 |
|
大球 2.5 42.51%
小球 2.5 57.49%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
27.44%
平局
28.90%
客隊 勝利
43.65%
大 / 小 2.5
大球 2.5
42.51%
小球 2.5
57.49%
雙方進球
是
47.63%
否
52.37%
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 | 3.06% 32.64 | 7.62% 13.12 | 89.32% 1.12 |
| -1.5 | 10.68% 9.36 | — | 89.32% 1.12 |
| -1.0 | 10.68% 9.36 | 17.89% 5.59 | 71.43% 1.4 |
| -0.5 | 28.57% 3.5 | — | 71.43% 1.4 |
| 0 (PK) | 28.57% 3.5 | 27.35% 3.66 | 44.08% 2.27 |
| +0.5 | 55.92% 1.79 | — | 44.08% 2.27 |
| +1.0 | 55.92% 1.79 | 23.44% 4.27 | 20.63% 4.85 |
| +1.5 | 79.37% 1.26 | — | 20.63% 4.85 |
| +2.0 | 79.37% 1.26 | 13.09% 7.64 | 7.54% 13.25 |
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。
