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
18.87%
公平賠率
5.3
平局
28.37%
公平賠率
3.53
客隊 勝利
52.76%
公平賠率
1.9
最可能的比分
0 - 1
概率 15.91%
公平賠率 6.29
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 | 5.3 | — | |
| 平局 | 3.53 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.9 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.91% | 6.29 |
| 2 | 1-1 | 12.09% | 8.27 |
| 3 | 0-2 | 11.53% | 8.67 |
| 4 | 0-0 | 10.97% | 9.12 |
| 5 | 1-2 | 8.76% | 11.41 |
| 6 | 1-0 | 8.34% | 11.99 |
| 7 | 0-3 | 5.57% | 17.94 |
| 8 | 2-1 | 4.59% | 21.77 |
| 9 | 1-3 | 4.24% | 23.61 |
| 10 | 2-2 | 3.33% | 30.03 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.97%
9.12
|
15.91%
6.29
|
11.53%
8.67
|
5.57%
17.94
|
2.02%
49.49
|
0.59%
170.65
|
| 1 |
8.34%
11.99
|
12.09%
8.27
|
8.76%
11.41
|
4.24%
23.61
|
1.54%
65.12
|
0.45%
224.57
|
| 2 |
3.17%
31.56
|
4.59%
21.77
|
3.33%
30.03
|
1.61%
62.12
|
0.58%
171.38
|
0.17%
591.02
|
| 3 |
0.8%
124.6
|
1.16%
85.93
|
0.84%
118.53
|
0.41%
245.22
|
0.15%
676.59
|
0.04%
2331.0
|
| 4 |
0.15%
655.74
|
0.22%
452.28
|
0.16%
623.83
|
0.08%
1290.32
|
0.03%
3558.72
|
0.01%
12345.68
|
| 5 |
0.02%
4310.34
|
0.03%
2976.19
|
0.02%
4098.36
|
0.01%
8474.58
|
0.0%
23255.81
|
0.0%
83333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.39%
·
公平：
254.52
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.23% | 46.77% |
| 1.5 | 17.69% | 82.31% |
| 2.5 | 4.18% | 95.82% |
| 3.5 | 0.76% | 99.24% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.97% | 9.12 |
| 1 | 24.24% | 4.12 |
| 2 | 26.79% | 3.73 |
| 3 | 19.73% | 5.07 |
| 4 | 10.90% | 9.17 |
| 5+ | 7.36% | 13.59 |
|
大球 2.5 38.0%
小球 2.5 62.0%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
18.87%
平局
28.37%
客隊 勝利
52.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.0%
小球 2.5
62.0%
雙方進球
是
40.75%
否
59.25%
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 | 1.27% 78.7 | 4.5% 22.2 | 94.22% 1.06 |
| -1.5 | 5.78% 17.32 | — | 94.22% 1.06 |
| -1.0 | 5.78% 17.32 | 13.86% 7.22 | 80.37% 1.24 |
| -0.5 | 19.63% 5.09 | — | 80.37% 1.24 |
| 0 (PK) | 19.63% 5.09 | 26.83% 3.73 | 53.54% 1.87 |
| +0.5 | 46.46% 2.15 | — | 53.54% 1.87 |
| +1.0 | 46.46% 2.15 | 26.44% 3.78 | 27.1% 3.69 |
| +1.5 | 72.9% 1.37 | — | 27.1% 3.69 |
| +2.0 | 72.9% 1.37 | 16.4% 6.1 | 10.71% 9.34 |
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。
