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
27.37%
公平賠率
3.65
平局
28.67%
公平賠率
3.49
客隊 勝利
43.96%
公平賠率
2.28
最可能的比分
1 - 1
概率 12.8%
公平賠率 7.81
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 | 3.65 | — | |
| 平局 | 3.49 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.28 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.8% | 7.81 |
| 2 | 0-1 | 12.3% | 8.13 |
| 3 | 1-0 | 9.34% | 10.71 |
| 4 | 0-0 | 8.98% | 11.13 |
| 5 | 1-2 | 8.77% | 11.41 |
| 6 | 0-2 | 8.43% | 11.86 |
| 7 | 2-1 | 6.65% | 15.03 |
| 8 | 2-0 | 4.86% | 20.59 |
| 9 | 2-2 | 4.56% | 21.94 |
| 10 | 1-3 | 4.0% | 24.98 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.98%
11.13
|
12.3%
8.13
|
8.43%
11.86
|
3.85%
25.98
|
1.32%
75.86
|
0.36%
276.85
|
| 1 |
9.34%
10.71
|
12.8%
7.81
|
8.77%
11.41
|
4.0%
24.98
|
1.37%
72.93
|
0.38%
266.17
|
| 2 |
4.86%
20.59
|
6.65%
15.03
|
4.56%
21.94
|
2.08%
48.04
|
0.71%
140.27
|
0.2%
512.03
|
| 3 |
1.68%
59.39
|
2.31%
43.35
|
1.58%
63.28
|
0.72%
138.58
|
0.25%
404.53
|
0.07%
1477.1
|
| 4 |
0.44%
228.41
|
0.6%
166.72
|
0.41%
243.37
|
0.19%
533.05
|
0.06%
1555.21
|
0.02%
5681.82
|
| 5 |
0.09%
1097.69
|
0.12%
801.28
|
0.09%
1169.59
|
0.04%
2564.1
|
0.01%
7462.69
|
0.0%
27027.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.36%
·
公平：
277.47
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.98% | 11.13 |
| 1 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 26.08% | 3.83 |
| 3 | 20.95% | 4.77 |
| 4 | 12.62% | 7.92 |
| 5+ | 9.71% | 10.30 |
|
大球 2.5 43.29%
小球 2.5 56.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
27.37%
平局
28.67%
客隊 勝利
43.96%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.29%
小球 2.5
56.71%
雙方進球
是
48.23%
否
51.77%
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 | 3.09% 32.34 | 7.62% 13.13 | 89.29% 1.12 |
| -1.5 | 10.71% 9.34 | — | 89.29% 1.12 |
| -1.0 | 10.71% 9.34 | 17.78% 5.63 | 71.51% 1.4 |
| -0.5 | 28.49% 3.51 | — | 71.51% 1.4 |
| 0 (PK) | 28.49% 3.51 | 27.13% 3.69 | 44.39% 2.25 |
| +0.5 | 55.61% 1.8 | — | 44.39% 2.25 |
| +1.0 | 55.61% 1.8 | 23.42% 4.27 | 20.97% 4.77 |
| +1.5 | 79.03% 1.27 | — | 20.97% 4.77 |
| +2.0 | 79.03% 1.27 | 13.22% 7.57 | 7.75% 12.9 |
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。
