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
23.92%
公平賠率
4.18
平局
28.23%
公平賠率
3.54
客隊 勝利
47.85%
公平賠率
2.09
最可能的比分
0 - 1
概率 13.19%
公平賠率 7.58
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 | 4.18 | — | |
| 平局 | 3.54 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.09 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.19% | 7.58 |
| 2 | 1-1 | 12.53% | 7.98 |
| 3 | 0-2 | 9.5% | 10.53 |
| 4 | 0-0 | 9.16% | 10.91 |
| 5 | 1-2 | 9.03% | 11.08 |
| 6 | 1-0 | 8.7% | 11.49 |
| 7 | 2-1 | 5.95% | 16.8 |
| 8 | 0-3 | 4.56% | 21.93 |
| 9 | 1-3 | 4.33% | 23.08 |
| 10 | 2-2 | 4.29% | 23.33 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.16%
10.91
|
13.19%
7.58
|
9.5%
10.53
|
4.56%
21.93
|
1.64%
60.92
|
0.47%
211.51
|
| 1 |
8.7%
11.49
|
12.53%
7.98
|
9.03%
11.08
|
4.33%
23.08
|
1.56%
64.12
|
0.45%
222.67
|
| 2 |
4.13%
24.18
|
5.95%
16.8
|
4.29%
23.33
|
2.06%
48.6
|
0.74%
134.99
|
0.21%
468.82
|
| 3 |
1.31%
76.37
|
1.89%
53.04
|
1.36%
73.66
|
0.65%
153.47
|
0.23%
426.26
|
0.07%
1479.29
|
| 4 |
0.31%
321.54
|
0.45%
223.31
|
0.32%
310.17
|
0.15%
645.99
|
0.06%
1795.33
|
0.02%
6250.0
|
| 5 |
0.06%
1692.05
|
0.09%
1175.09
|
0.06%
1631.32
|
0.03%
3401.36
|
0.01%
9433.96
|
0.0%
33333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.41%
·
公平：
242.78
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.33% | 38.67% |
| 1.5 | 24.59% | 75.41% |
| 2.5 | 7.13% | 92.87% |
| 3.5 | 1.61% | 98.39% |
| 4.5 | 0.29% | 99.71% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.16% | 10.91 |
| 1 | 21.90% | 4.57 |
| 2 | 26.17% | 3.82 |
| 3 | 20.85% | 4.80 |
| 4 | 12.46% | 8.03 |
| 5+ | 9.46% | 10.57 |
|
大球 2.5 42.77%
小球 2.5 57.23%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
23.92%
平局
28.23%
客隊 勝利
47.85%
大 / 小 2.5
大球 2.5
42.77%
小球 2.5
57.23%
雙方進球
是
46.8%
否
53.2%
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 | 2.32% 43.16 | 6.37% 15.69 | 91.31% 1.1 |
| -1.5 | 8.69% 11.51 | — | 91.31% 1.1 |
| -1.0 | 8.69% 11.51 | 16.18% 6.18 | 75.13% 1.33 |
| -0.5 | 24.87% 4.02 | — | 75.13% 1.33 |
| 0 (PK) | 24.87% 4.02 | 26.7% 3.75 | 48.43% 2.06 |
| +0.5 | 51.57% 1.94 | — | 48.43% 2.06 |
| +1.0 | 51.57% 1.94 | 24.53% 4.08 | 23.9% 4.18 |
| +1.5 | 76.1% 1.31 | — | 23.9% 4.18 |
| +2.0 | 76.1% 1.31 | 14.64% 6.83 | 9.26% 10.8 |
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。
