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
18.86%
公平賠率
5.3
平局
27.59%
公平賠率
3.62
客隊 勝利
53.55%
公平賠率
1.87
最可能的比分
0 - 1
概率 15.14%
公平賠率 6.61
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 | 5.3 | — | |
| 平局 | 3.62 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.87 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.14% | 6.61 |
| 2 | 1-1 | 11.96% | 8.36 |
| 3 | 0-2 | 11.43% | 8.75 |
| 4 | 0-0 | 10.03% | 9.97 |
| 5 | 1-2 | 9.03% | 11.07 |
| 6 | 1-0 | 7.92% | 12.63 |
| 7 | 0-3 | 5.75% | 17.38 |
| 8 | 2-1 | 4.72% | 21.17 |
| 9 | 1-3 | 4.54% | 22.0 |
| 10 | 2-2 | 3.57% | 28.04 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.03%
9.97
|
15.14%
6.61
|
11.43%
8.75
|
5.75%
17.38
|
2.17%
46.04
|
0.66%
152.46
|
| 1 |
7.92%
12.63
|
11.96%
8.36
|
9.03%
11.07
|
4.54%
22.0
|
1.72%
58.29
|
0.52%
193.01
|
| 2 |
3.13%
31.96
|
4.72%
21.17
|
3.57%
28.04
|
1.8%
55.7
|
0.68%
147.56
|
0.2%
488.52
|
| 3 |
0.82%
121.37
|
1.24%
80.39
|
0.94%
106.47
|
0.47%
211.51
|
0.18%
560.22
|
0.05%
1855.29
|
| 4 |
0.16%
614.63
|
0.25%
407.0
|
0.19%
539.08
|
0.09%
1070.66
|
0.04%
2840.91
|
0.01%
9433.96
|
| 5 |
0.03%
3891.05
|
0.04%
2577.32
|
0.03%
3412.97
|
0.01%
6756.76
|
0.01%
17857.14
|
0.0%
58823.53
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.48%
·
公平：
209.73
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 54.62% | 45.38% |
| 1.5 | 18.76% | 81.24% |
| 2.5 | 4.6% | 95.4% |
| 3.5 | 0.87% | 99.13% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
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 | 10.03% | 9.97 |
| 1 | 23.06% | 4.34 |
| 2 | 26.52% | 3.77 |
| 3 | 20.33% | 4.92 |
| 4 | 11.69% | 8.55 |
| 5+ | 8.38% | 11.94 |
|
大球 2.5 40.4%
小球 2.5 59.6%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
18.86%
平局
27.59%
客隊 勝利
53.55%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.4%
小球 2.5
59.6%
雙方進球
是
42.55%
否
57.45%
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 | 1.34% 74.5 | 4.57% 21.86 | 94.08% 1.06 |
| -1.5 | 5.92% 16.9 | — | 94.08% 1.06 |
| -1.0 | 5.92% 16.9 | 13.68% 7.31 | 80.4% 1.24 |
| -0.5 | 19.6% 5.1 | — | 80.4% 1.24 |
| 0 (PK) | 19.6% 5.1 | 26.06% 3.84 | 54.34% 1.84 |
| +0.5 | 45.66% 2.19 | — | 54.34% 1.84 |
| +1.0 | 45.66% 2.19 | 26.15% 3.82 | 28.19% 3.55 |
| +1.5 | 71.81% 1.39 | — | 28.19% 3.55 |
| +2.0 | 71.81% 1.39 | 16.71% 5.98 | 11.48% 8.71 |
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。
