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
11.64%
公平賠率
8.59
平局
27.11%
公平賠率
3.69
客隊 勝利
61.25%
公平賠率
1.63
最可能的比分
0 - 1
概率 20.23%
公平賠率 4.94
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 | 8.59 | — | |
| 平局 | 3.69 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.63 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 20.23% | 4.94 |
| 2 | 0-2 | 15.28% | 6.55 |
| 3 | 0-0 | 13.4% | 7.46 |
| 4 | 1-1 | 10.12% | 9.89 |
| 5 | 0-3 | 7.69% | 13.01 |
| 6 | 1-2 | 7.64% | 13.09 |
| 7 | 1-0 | 6.7% | 14.93 |
| 8 | 1-3 | 3.84% | 26.01 |
| 9 | 0-4 | 2.9% | 34.45 |
| 10 | 2-1 | 2.53% | 39.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.4%
7.46
|
20.23%
4.94
|
15.28%
6.55
|
7.69%
13.01
|
2.9%
34.45
|
0.88%
114.09
|
| 1 |
6.7%
14.93
|
10.12%
9.89
|
7.64%
13.09
|
3.84%
26.01
|
1.45%
68.91
|
0.44%
228.15
|
| 2 |
1.67%
59.71
|
2.53%
39.54
|
1.91%
52.37
|
0.96%
104.05
|
0.36%
275.63
|
0.11%
912.41
|
| 3 |
0.28%
358.29
|
0.42%
237.25
|
0.32%
314.27
|
0.16%
624.22
|
0.06%
1652.89
|
0.02%
5464.48
|
| 4 |
0.03%
2865.33
|
0.05%
1897.53
|
0.04%
2512.56
|
0.02%
5000.0
|
0.01%
13157.89
|
0.0%
43478.26
|
| 5 |
0.0%
28571.43
|
0.01%
18867.92
|
0.0%
25000.0
|
0.0%
50000.0
|
0.0%
125000.0
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.46%
·
公平：
216.92
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 39.35% | 60.65% |
| 1.5 | 9.02% | 90.98% |
| 2.5 | 1.44% | 98.56% |
| 3.5 | 0.18% | 99.82% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.40% | 7.46 |
| 1 | 26.93% | 3.71 |
| 2 | 27.07% | 3.69 |
| 3 | 18.13% | 5.51 |
| 4 | 9.11% | 10.97 |
| 5+ | 5.36% | 18.67 |
|
大球 2.5 32.6%
小球 2.5 67.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
11.64%
平局
27.11%
客隊 勝利
61.25%
大 / 小 2.5
大球 2.5
32.6%
小球 2.5
67.4%
雙方進球
是
30.65%
否
69.35%
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 | 0.38% 262.61 | 2.14% 46.77 | 97.48% 1.03 |
| -1.5 | 2.52% 39.7 | — | 97.48% 1.03 |
| -1.0 | 2.52% 39.7 | 9.57% 10.45 | 87.91% 1.14 |
| -0.5 | 12.09% 8.27 | — | 87.91% 1.14 |
| 0 (PK) | 12.09% 8.27 | 25.59% 3.91 | 62.32% 1.6 |
| +0.5 | 37.68% 2.65 | — | 62.32% 1.6 |
| +1.0 | 37.68% 2.65 | 28.89% 3.46 | 33.43% 2.99 |
| +1.5 | 66.57% 1.5 | — | 33.43% 2.99 |
| +2.0 | 66.57% 1.5 | 19.5% 5.13 | 13.93% 7.18 |
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。
