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
25.15%
公平賠率
3.98
平局
27.01%
公平賠率
3.7
客隊 勝利
47.83%
公平賠率
2.09
最可能的比分
1 - 1
概率 12.12%
公平賠率 8.25
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 | 3.98 | — | |
| 平局 | 3.7 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.09 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.12% | 8.25 |
| 2 | 0-1 | 11.44% | 8.74 |
| 3 | 1-2 | 9.34% | 10.71 |
| 4 | 0-2 | 8.81% | 11.35 |
| 5 | 1-0 | 7.87% | 12.7 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-1 | 6.43% | 15.56 |
| 8 | 2-2 | 4.95% | 20.21 |
| 9 | 1-3 | 4.79% | 20.87 |
| 10 | 0-3 | 4.52% | 22.12 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
11.44%
8.74
|
8.81%
11.35
|
4.52%
22.12
|
1.74%
57.45
|
0.54%
186.53
|
| 1 |
7.87%
12.7
|
12.12%
8.25
|
9.34%
10.71
|
4.79%
20.87
|
1.85%
54.2
|
0.57%
175.96
|
| 2 |
4.17%
23.97
|
6.43%
15.56
|
4.95%
20.21
|
2.54%
39.37
|
0.98%
102.26
|
0.3%
332.01
|
| 3 |
1.47%
67.82
|
2.27%
44.04
|
1.75%
57.2
|
0.9%
111.42
|
0.35%
289.44
|
0.11%
939.85
|
| 4 |
0.39%
255.95
|
0.6%
166.2
|
0.46%
215.84
|
0.24%
420.52
|
0.09%
1091.7
|
0.03%
3546.1
|
| 5 |
0.08%
1207.73
|
0.13%
783.7
|
0.1%
1018.33
|
0.05%
1984.13
|
0.02%
5154.64
|
0.01%
16666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.58%
·
公平：
171.14
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.35% | 34.65% |
| 1.5 | 28.63% | 71.37% |
| 2.5 | 9.17% | 90.83% |
| 3.5 | 2.29% | 97.71% |
| 4.5 | 0.47% | 99.53% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.15%
平局
27.01%
客隊 勝利
47.83%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
51.34%
否
48.66%
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 | 2.85% 35.08 | 6.96% 14.37 | 90.19% 1.11 |
| -1.5 | 9.81% 10.19 | — | 90.19% 1.11 |
| -1.0 | 9.81% 10.19 | 16.31% 6.13 | 73.88% 1.35 |
| -0.5 | 26.12% 3.83 | — | 73.88% 1.35 |
| 0 (PK) | 26.12% 3.83 | 25.5% 3.92 | 48.39% 2.07 |
| +0.5 | 51.61% 1.94 | — | 48.39% 2.07 |
| +1.0 | 51.61% 1.94 | 23.69% 4.22 | 24.7% 4.05 |
| +1.5 | 75.3% 1.33 | — | 24.7% 4.05 |
| +2.0 | 75.3% 1.33 | 14.69% 6.81 | 10.01% 9.99 |
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。
