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
12.66%
公平賠率
7.9
平局
28.96%
公平賠率
3.45
客隊 勝利
58.38%
公平賠率
1.71
最可能的比分
0 - 1
概率 20.94%
公平賠率 4.78
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 | 7.9 | — | |
| 平局 | 3.45 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.71 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 20.94% | 4.78 |
| 2 | 0-0 | 14.96% | 6.69 |
| 3 | 0-2 | 14.66% | 6.82 |
| 4 | 1-1 | 10.47% | 9.55 |
| 5 | 1-0 | 7.48% | 13.37 |
| 6 | 1-2 | 7.33% | 13.64 |
| 7 | 0-3 | 6.84% | 14.62 |
| 8 | 1-3 | 3.42% | 29.24 |
| 9 | 2-1 | 2.62% | 38.2 |
| 10 | 0-4 | 2.39% | 41.77 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.96%
6.69
|
20.94%
4.78
|
14.66%
6.82
|
6.84%
14.62
|
2.39%
41.77
|
0.67%
149.19
|
| 1 |
7.48%
13.37
|
10.47%
9.55
|
7.33%
13.64
|
3.42%
29.24
|
1.2%
83.54
|
0.34%
298.33
|
| 2 |
1.87%
53.49
|
2.62%
38.2
|
1.83%
54.58
|
0.85%
116.96
|
0.3%
334.11
|
0.08%
1193.32
|
| 3 |
0.31%
320.92
|
0.44%
229.25
|
0.31%
327.44
|
0.14%
701.75
|
0.05%
2004.01
|
0.01%
7142.86
|
| 4 |
0.04%
2564.1
|
0.05%
1834.86
|
0.04%
2617.8
|
0.02%
5617.98
|
0.01%
16129.03
|
0.0%
58823.53
|
| 5 |
0.0%
25641.03
|
0.01%
18181.82
|
0.0%
26315.79
|
0.0%
55555.56
|
0.0%
166666.67
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.32%
·
公平：
311.04
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 39.35% | 60.65% |
| 1.5 | 9.02% | 90.98% |
| 2.5 | 1.44% | 98.56% |
| 3.5 | 0.18% | 99.82% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.96% | 6.69 |
| 1 | 28.42% | 3.52 |
| 2 | 27.00% | 3.70 |
| 3 | 17.10% | 5.85 |
| 4 | 8.12% | 12.31 |
| 5+ | 4.41% | 22.69 |
|
大球 2.5 29.63%
小球 2.5 70.37%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
12.66%
平局
28.96%
客隊 勝利
58.38%
大 / 小 2.5
大球 2.5
29.63%
小球 2.5
70.37%
雙方進球
是
29.64%
否
70.36%
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 | 0.42% 238.33 | 2.35% 42.63 | 97.23% 1.03 |
| -1.5 | 2.77% 36.16 | — | 97.23% 1.03 |
| -1.0 | 2.77% 36.16 | 10.42% 9.6 | 86.81% 1.15 |
| -0.5 | 13.19% 7.58 | — | 86.81% 1.15 |
| 0 (PK) | 13.19% 7.58 | 27.41% 3.65 | 59.41% 1.68 |
| +0.5 | 40.59% 2.46 | — | 59.41% 1.68 |
| +1.0 | 40.59% 2.46 | 29.18% 3.43 | 30.23% 3.31 |
| +1.5 | 69.77% 1.43 | — | 30.23% 3.31 |
| +2.0 | 69.77% 1.43 | 18.39% 5.44 | 11.84% 8.45 |
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。
