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
21.77%
公平賠率
4.59
平局
26.86%
公平賠率
3.72
客隊 勝利
51.38%
公平賠率
1.95
最可能的比分
0 - 1
概率 12.76%
公平賠率 7.84
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 | 4.59 | — | |
| 平局 | 3.72 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.95 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 12.76% | 7.84 |
| 2 | 1-1 | 11.99% | 8.34 |
| 3 | 0-2 | 10.02% | 9.98 |
| 4 | 1-2 | 9.41% | 10.62 |
| 5 | 0-0 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 1-0 | 7.64% | 13.09 |
| 7 | 2-1 | 5.64% | 17.74 |
| 8 | 0-3 | 5.24% | 19.08 |
| 9 | 1-3 | 4.93% | 20.3 |
| 10 | 2-2 | 4.42% | 22.6 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.13%
12.3
|
12.76%
7.84
|
10.02%
9.98
|
5.24%
19.08
|
2.06%
48.61
|
0.65%
154.8
|
| 1 |
7.64%
13.09
|
11.99%
8.34
|
9.41%
10.62
|
4.93%
20.3
|
1.93%
51.71
|
0.61%
164.69
|
| 2 |
3.59%
27.85
|
5.64%
17.74
|
4.42%
22.6
|
2.32%
43.18
|
0.91%
110.02
|
0.29%
350.39
|
| 3 |
1.12%
88.89
|
1.77%
56.62
|
1.39%
72.12
|
0.73%
137.82
|
0.28%
351.12
|
0.09%
1118.57
|
| 4 |
0.26%
378.21
|
0.42%
240.91
|
0.33%
306.94
|
0.17%
586.51
|
0.07%
1494.77
|
0.02%
4761.9
|
| 5 |
0.05%
2012.07
|
0.08%
1282.05
|
0.06%
1631.32
|
0.03%
3115.26
|
0.01%
7936.51
|
0.0%
25000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.6%
·
公平：
167.93
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 | 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 | 8.13% | 12.30 |
| 1 | 20.40% | 4.90 |
| 2 | 25.60% | 3.91 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 13.44% | 7.44 |
| 5+ | 11.02% | 9.08 |
|
大球 2.5 45.87%
小球 2.5 54.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
21.77%
平局
26.86%
客隊 勝利
51.38%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.87%
小球 2.5
54.13%
雙方進球
是
48.26%
否
51.74%
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 | 2.03% 49.17 | 5.72% 17.49 | 92.25% 1.08 |
| -1.5 | 7.75% 12.9 | — | 92.25% 1.08 |
| -1.0 | 7.75% 12.9 | 14.85% 6.74 | 77.4% 1.29 |
| -0.5 | 22.6% 4.43 | — | 77.4% 1.29 |
| 0 (PK) | 22.6% 4.43 | 25.34% 3.95 | 52.06% 1.92 |
| +0.5 | 47.94% 2.09 | — | 52.06% 1.92 |
| +1.0 | 47.94% 2.09 | 24.8% 4.03 | 27.26% 3.67 |
| +1.5 | 72.74% 1.37 | — | 27.26% 3.67 |
| +2.0 | 72.74% 1.37 | 15.95% 6.27 | 11.32% 8.84 |
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。
