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
26.32%
公平賠率
3.8
平局
27.88%
公平賠率
3.59
客隊 勝利
45.8%
公平賠率
2.18
最可能的比分
1 - 1
概率 12.5%
公平賠率 8.0
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 | 3.8 | — | |
| 平局 | 3.59 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.18 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.5% | 8.0 |
| 2 | 0-1 | 11.9% | 8.4 |
| 3 | 1-2 | 9.06% | 11.04 |
| 4 | 0-2 | 8.63% | 11.59 |
| 5 | 1-0 | 8.62% | 11.6 |
| 6 | 0-0 | 8.21% | 12.18 |
| 7 | 2-1 | 6.56% | 15.24 |
| 8 | 2-2 | 4.76% | 21.02 |
| 9 | 2-0 | 4.52% | 22.1 |
| 10 | 1-3 | 4.38% | 22.83 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.21%
12.18
|
11.9%
8.4
|
8.63%
11.59
|
4.17%
23.98
|
1.51%
66.14
|
0.44%
228.05
|
| 1 |
8.62%
11.6
|
12.5%
8.0
|
9.06%
11.04
|
4.38%
22.83
|
1.59%
62.99
|
0.46%
217.2
|
| 2 |
4.52%
22.1
|
6.56%
15.24
|
4.76%
21.02
|
2.3%
43.5
|
0.83%
119.99
|
0.24%
413.74
|
| 3 |
1.58%
63.14
|
2.3%
43.55
|
1.66%
60.06
|
0.8%
124.27
|
0.29%
342.82
|
0.08%
1182.03
|
| 4 |
0.42%
240.56
|
0.6%
165.89
|
0.44%
228.83
|
0.21%
473.48
|
0.08%
1305.48
|
0.02%
4504.5
|
| 5 |
0.09%
1145.48
|
0.13%
789.89
|
0.09%
1089.32
|
0.04%
2252.25
|
0.02%
6211.18
|
0.0%
21276.6
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.46%
·
公平：
219.68
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
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 | 8.21% | 12.18 |
| 1 | 20.52% | 4.87 |
| 2 | 25.65% | 3.90 |
| 3 | 21.38% | 4.68 |
| 4 | 13.36% | 7.48 |
| 5+ | 10.88% | 9.19 |
|
大球 2.5 45.62%
小球 2.5 54.38%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
26.32%
平局
27.88%
客隊 勝利
45.80%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.62%
小球 2.5
54.38%
雙方進球
是
49.76%
否
50.24%
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 | 2.98% 33.55 | 7.31% 13.69 | 89.71% 1.11 |
| -1.5 | 10.29% 9.72 | — | 89.71% 1.11 |
| -1.0 | 10.29% 9.72 | 17.07% 5.86 | 72.64% 1.38 |
| -0.5 | 27.36% 3.66 | — | 72.64% 1.38 |
| 0 (PK) | 27.36% 3.66 | 26.35% 3.8 | 46.29% 2.16 |
| +0.5 | 53.71% 1.86 | — | 46.29% 2.16 |
| +1.0 | 53.71% 1.86 | 23.58% 4.24 | 22.71% 4.4 |
| +1.5 | 77.29% 1.29 | — | 22.71% 4.4 |
| +2.0 | 77.29% 1.29 | 13.93% 7.18 | 8.78% 11.39 |
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。
