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
14.64%
公平賠率
6.83
平局
28.14%
公平賠率
3.55
客隊 勝利
57.21%
公平賠率
1.75
最可能的比分
0 - 1
概率 18.61%
公平賠率 5.37
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 | 6.83 | — | |
| 平局 | 3.55 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.75 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 18.61% | 5.37 |
| 2 | 0-2 | 13.58% | 7.36 |
| 3 | 0-0 | 12.75% | 7.85 |
| 4 | 1-1 | 11.16% | 8.96 |
| 5 | 1-2 | 8.15% | 12.27 |
| 6 | 1-0 | 7.65% | 13.08 |
| 7 | 0-3 | 6.61% | 15.13 |
| 8 | 1-3 | 3.97% | 25.21 |
| 9 | 2-1 | 3.35% | 29.86 |
| 10 | 2-2 | 2.45% | 40.9 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.75%
7.85
|
18.61%
5.37
|
13.58%
7.36
|
6.61%
15.13
|
2.41%
41.44
|
0.7%
141.92
|
| 1 |
7.65%
13.08
|
11.16%
8.96
|
8.15%
12.27
|
3.97%
25.21
|
1.45%
69.07
|
0.42%
236.52
|
| 2 |
2.29%
43.59
|
3.35%
29.86
|
2.45%
40.9
|
1.19%
84.03
|
0.43%
230.26
|
0.13%
788.64
|
| 3 |
0.46%
217.96
|
0.67%
149.28
|
0.49%
204.5
|
0.24%
420.17
|
0.09%
1150.75
|
0.03%
3937.01
|
| 4 |
0.07%
1453.49
|
0.1%
995.02
|
0.07%
1362.4
|
0.04%
2801.12
|
0.01%
7692.31
|
0.0%
26315.79
|
| 5 |
0.01%
12048.19
|
0.01%
8264.46
|
0.01%
11363.64
|
0.0%
23255.81
|
0.0%
62500.0
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.4%
·
公平：
252.91
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 45.12% | 54.88% |
| 1.5 | 12.19% | 87.81% |
| 2.5 | 2.31% | 97.69% |
| 3.5 | 0.34% | 99.66% |
| 4.5 | 0.04% | 99.96% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.75% | 7.85 |
| 1 | 26.26% | 3.81 |
| 2 | 27.04% | 3.70 |
| 3 | 18.57% | 5.39 |
| 4 | 9.56% | 10.46 |
| 5+ | 5.82% | 17.17 |
|
大球 2.5 33.96%
小球 2.5 66.04%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
14.64%
平局
28.14%
客隊 勝利
57.21%
大 / 小 2.5
大球 2.5
33.96%
小球 2.5
66.04%
雙方進球
是
34.64%
否
65.36%
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 | 0.66% 151.3 | 3.04% 32.87 | 96.3% 1.04 |
| -1.5 | 3.7% 27.01 | — | 96.3% 1.04 |
| -1.0 | 3.7% 27.01 | 11.52% 8.68 | 84.77% 1.18 |
| -0.5 | 15.23% 6.57 | — | 84.77% 1.18 |
| 0 (PK) | 15.23% 6.57 | 26.61% 3.76 | 58.17% 1.72 |
| +0.5 | 41.83% 2.39 | — | 58.17% 1.72 |
| +1.0 | 41.83% 2.39 | 28.04% 3.57 | 30.13% 3.32 |
| +1.5 | 69.87% 1.43 | — | 30.13% 3.32 |
| +2.0 | 69.87% 1.43 | 18.01% 5.55 | 12.12% 8.25 |
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。
