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
16.65%
公平賠率
6.01
平局
26.77%
公平賠率
3.74
客隊 勝利
56.58%
公平賠率
1.77
最可能的比分
0 - 1
概率 15.74%
公平賠率 6.35
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 | 6.01 | — | |
| 平局 | 3.74 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.77 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.74% | 6.35 |
| 2 | 0-2 | 12.36% | 8.09 |
| 3 | 1-1 | 11.49% | 8.7 |
| 4 | 0-0 | 10.03% | 9.97 |
| 5 | 1-2 | 9.02% | 11.09 |
| 6 | 1-0 | 7.32% | 13.66 |
| 7 | 0-3 | 6.47% | 15.46 |
| 8 | 1-3 | 4.72% | 21.18 |
| 9 | 2-1 | 4.19% | 23.84 |
| 10 | 2-2 | 3.29% | 30.37 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.03%
9.97
|
15.74%
6.35
|
12.36%
8.09
|
6.47%
15.46
|
2.54%
39.4
|
0.8%
125.47
|
| 1 |
7.32%
13.66
|
11.49%
8.7
|
9.02%
11.09
|
4.72%
21.18
|
1.85%
53.97
|
0.58%
171.88
|
| 2 |
2.67%
37.43
|
4.19%
23.84
|
3.29%
30.37
|
1.72%
58.04
|
0.68%
147.86
|
0.21%
470.81
|
| 3 |
0.65%
153.85
|
1.02%
97.98
|
0.8%
124.83
|
0.42%
238.49
|
0.16%
607.53
|
0.05%
1934.24
|
| 4 |
0.12%
843.17
|
0.19%
536.77
|
0.15%
683.99
|
0.08%
1307.19
|
0.03%
3333.33
|
0.01%
10638.3
|
| 5 |
0.02%
5780.35
|
0.03%
3676.47
|
0.02%
4694.84
|
0.01%
8928.57
|
0.0%
22727.27
|
0.0%
71428.57
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.56%
·
公平：
177.4
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 51.81% | 48.19% |
| 1.5 | 16.63% | 83.37% |
| 2.5 | 3.79% | 96.21% |
| 3.5 | 0.66% | 99.34% |
| 4.5 | 0.09% | 99.91% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
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
16.65%
平局
26.77%
客隊 勝利
56.58%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.4%
小球 2.5
59.6%
雙方進球
是
41.03%
否
58.97%
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 | 1.03% 96.97 | 3.85% 25.97 | 95.12% 1.05 |
| -1.5 | 4.88% 20.49 | — | 95.12% 1.05 |
| -1.0 | 4.88% 20.49 | 12.4% 8.07 | 82.72% 1.21 |
| -0.5 | 17.28% 5.79 | — | 82.72% 1.21 |
| 0 (PK) | 17.28% 5.79 | 25.26% 3.96 | 57.46% 1.74 |
| +0.5 | 42.54% 2.35 | — | 57.46% 1.74 |
| +1.0 | 42.54% 2.35 | 26.66% 3.75 | 30.81% 3.25 |
| +1.5 | 69.19% 1.45 | — | 30.81% 3.25 |
| +2.0 | 69.19% 1.45 | 17.81% 5.62 | 13.0% 7.69 |
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。
