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
20.66%
公平賠率
4.84
平局
28.06%
公平賠率
3.56
客隊 勝利
51.28%
公平賠率
1.95
最可能的比分
0 - 1
概率 14.59%
公平賠率 6.85
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 | 4.84 | — | |
| 平局 | 3.56 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.95 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.59% | 6.85 |
| 2 | 1-1 | 12.26% | 8.16 |
| 3 | 0-2 | 10.72% | 9.32 |
| 4 | 0-0 | 9.93% | 10.07 |
| 5 | 1-2 | 9.01% | 11.1 |
| 6 | 1-0 | 8.34% | 11.99 |
| 7 | 0-3 | 5.26% | 19.03 |
| 8 | 2-1 | 5.15% | 19.43 |
| 9 | 1-3 | 4.41% | 22.65 |
| 10 | 2-2 | 3.78% | 26.43 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.93%
10.07
|
14.59%
6.85
|
10.72%
9.32
|
5.26%
19.03
|
1.93%
51.78
|
0.57%
176.12
|
| 1 |
8.34%
11.99
|
12.26%
8.16
|
9.01%
11.1
|
4.41%
22.65
|
1.62%
61.64
|
0.48%
209.69
|
| 2 |
3.5%
28.56
|
5.15%
19.43
|
3.78%
26.43
|
1.85%
53.94
|
0.68%
146.78
|
0.2%
499.25
|
| 3 |
0.98%
101.99
|
1.44%
69.38
|
1.06%
94.39
|
0.52%
192.64
|
0.19%
524.11
|
0.06%
1782.53
|
| 4 |
0.21%
485.67
|
0.3%
330.36
|
0.22%
449.44
|
0.11%
917.43
|
0.04%
2493.77
|
0.01%
8474.58
|
| 5 |
0.03%
2890.17
|
0.05%
1964.64
|
0.04%
2673.8
|
0.02%
5464.48
|
0.01%
14925.37
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.43%
·
公平：
233.26
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.83% | 43.17% |
| 1.5 | 20.57% | 79.43% |
| 2.5 | 5.33% | 94.67% |
| 3.5 | 1.07% | 98.93% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.01% | 22.99% |
| 1.5 | 43.21% | 56.79% |
| 2.5 | 18.37% | 81.63% |
| 3.5 | 6.19% | 93.81% |
| 4.5 | 1.72% | 98.28% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.93% | 10.07 |
| 1 | 22.93% | 4.36 |
| 2 | 26.48% | 3.78 |
| 3 | 20.39% | 4.90 |
| 4 | 11.78% | 8.49 |
| 5+ | 8.49% | 11.78 |
|
大球 2.5 40.66%
小球 2.5 59.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
20.66%
平局
28.06%
客隊 勝利
51.28%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.66%
小球 2.5
59.34%
雙方進球
是
43.76%
否
56.24%
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 | 1.63% 61.18 | 5.19% 19.29 | 93.18% 1.07 |
| -1.5 | 6.82% 14.66 | — | 93.18% 1.07 |
| -1.0 | 6.82% 14.66 | 14.66% 6.82 | 78.52% 1.27 |
| -0.5 | 21.48% 4.66 | — | 78.52% 1.27 |
| 0 (PK) | 21.48% 4.66 | 26.53% 3.77 | 51.99% 1.92 |
| +0.5 | 48.01% 2.08 | — | 51.99% 1.92 |
| +1.0 | 48.01% 2.08 | 25.66% 3.9 | 26.33% 3.8 |
| +1.5 | 73.67% 1.36 | — | 26.33% 3.8 |
| +2.0 | 73.67% 1.36 | 15.88% 6.3 | 10.45% 9.57 |
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。
