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
23.21%
公平賠率
4.31
平局
27.93%
公平賠率
3.58
客隊 勝利
48.86%
公平賠率
2.05
最可能的比分
0 - 1
概率 13.2%
公平賠率 7.57
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 | 4.31 | — | |
| 平局 | 3.58 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.05 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.2% | 7.57 |
| 2 | 1-1 | 12.41% | 8.06 |
| 3 | 0-2 | 9.7% | 10.3 |
| 4 | 1-2 | 9.12% | 10.96 |
| 5 | 0-0 | 8.98% | 11.13 |
| 6 | 1-0 | 8.44% | 11.84 |
| 7 | 2-1 | 5.83% | 17.14 |
| 8 | 0-3 | 4.75% | 21.03 |
| 9 | 1-3 | 4.47% | 22.37 |
| 10 | 2-2 | 4.29% | 23.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.98%
11.13
|
13.2%
7.57
|
9.7%
10.3
|
4.75%
21.03
|
1.75%
57.22
|
0.51%
194.63
|
| 1 |
8.44%
11.84
|
12.41%
8.06
|
9.12%
10.96
|
4.47%
22.37
|
1.64%
60.88
|
0.48%
207.08
|
| 2 |
3.97%
25.2
|
5.83%
17.14
|
4.29%
23.32
|
2.1%
47.6
|
0.77%
129.53
|
0.23%
440.53
|
| 3 |
1.24%
80.43
|
1.83%
54.71
|
1.34%
74.44
|
0.66%
151.93
|
0.24%
413.39
|
0.07%
1406.47
|
| 4 |
0.29%
342.23
|
0.43%
232.83
|
0.32%
316.76
|
0.15%
646.41
|
0.06%
1760.56
|
0.02%
5988.02
|
| 5 |
0.05%
1821.49
|
0.08%
1239.16
|
0.06%
1686.34
|
0.03%
3436.43
|
0.01%
9345.79
|
0.0%
32258.06
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.45%
·
公平：
223.31
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.94% | 39.06% |
| 1.5 | 24.22% | 75.78% |
| 2.5 | 6.96% | 93.04% |
| 3.5 | 1.55% | 98.45% |
| 4.5 | 0.28% | 99.72% |
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 | 8.98% | 11.13 |
| 1 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 26.08% | 3.83 |
| 3 | 20.95% | 4.77 |
| 4 | 12.62% | 7.92 |
| 5+ | 9.71% | 10.30 |
|
大球 2.5 43.29%
小球 2.5 56.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
23.21%
平局
27.93%
客隊 勝利
48.86%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.29%
小球 2.5
56.71%
雙方進球
是
46.93%
否
53.07%
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 | 2.2% 45.44 | 6.14% 16.28 | 91.66% 1.09 |
| -1.5 | 8.34% 11.99 | — | 91.66% 1.09 |
| -1.0 | 8.34% 11.99 | 15.78% 6.34 | 75.87% 1.32 |
| -0.5 | 24.13% 4.14 | — | 75.87% 1.32 |
| 0 (PK) | 24.13% 4.14 | 26.4% 3.79 | 49.47% 2.02 |
| +0.5 | 50.53% 1.98 | — | 49.47% 2.02 |
| +1.0 | 50.53% 1.98 | 24.68% 4.05 | 24.79% 4.03 |
| +1.5 | 75.21% 1.33 | — | 24.79% 4.03 |
| +2.0 | 75.21% 1.33 | 15.02% 6.66 | 9.77% 10.24 |
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。
