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
21.11%
公平賠率
4.74
平局
26.54%
公平賠率
3.77
客隊 勝利
52.35%
公平賠率
1.91
最可能的比分
0 - 1
概率 12.75%
公平賠率 7.85
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 | 4.74 | — | |
| 平局 | 3.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.91 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 12.75% | 7.85 |
| 2 | 1-1 | 11.85% | 8.44 |
| 3 | 0-2 | 10.2% | 9.81 |
| 4 | 1-2 | 9.48% | 10.55 |
| 5 | 0-0 | 7.97% | 12.55 |
| 6 | 1-0 | 7.41% | 13.5 |
| 7 | 2-1 | 5.51% | 18.14 |
| 8 | 0-3 | 5.44% | 18.39 |
| 9 | 1-3 | 5.06% | 19.77 |
| 10 | 2-2 | 4.41% | 22.68 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.97%
12.55
|
12.75%
7.85
|
10.2%
9.81
|
5.44%
18.39
|
2.18%
45.97
|
0.7%
143.66
|
| 1 |
7.41%
13.5
|
11.85%
8.44
|
9.48%
10.55
|
5.06%
19.77
|
2.02%
49.43
|
0.65%
154.49
|
| 2 |
3.44%
29.03
|
5.51%
18.14
|
4.41%
22.68
|
2.35%
42.52
|
0.94%
106.3
|
0.3%
332.23
|
| 3 |
1.07%
93.64
|
1.71%
58.53
|
1.37%
73.16
|
0.73%
137.17
|
0.29%
342.94
|
0.09%
1071.81
|
| 4 |
0.25%
402.74
|
0.4%
251.7
|
0.32%
314.66
|
0.17%
589.97
|
0.07%
1474.93
|
0.02%
4608.29
|
| 5 |
0.05%
2164.5
|
0.07%
1353.18
|
0.06%
1692.05
|
0.03%
3174.6
|
0.01%
7936.51
|
0.0%
25000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.64%
·
公平：
155.18
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.54% | 39.46% |
| 1.5 | 23.85% | 76.15% |
| 2.5 | 6.79% | 93.21% |
| 3.5 | 1.5% | 98.5% |
| 4.5 | 0.27% | 99.73% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.97% | 12.55 |
| 1 | 20.15% | 4.96 |
| 2 | 25.49% | 3.92 |
| 3 | 21.50% | 4.65 |
| 4 | 13.60% | 7.35 |
| 5+ | 11.29% | 8.86 |
|
大球 2.5 46.39%
小球 2.5 53.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
21.11%
平局
26.54%
客隊 勝利
52.35%
大 / 小 2.5
大球 2.5
46.39%
小球 2.5
53.61%
雙方進球
是
48.32%
否
51.68%
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 | 1.93% 51.8 | 5.5% 18.17 | 92.56% 1.08 |
| -1.5 | 7.44% 13.45 | — | 92.56% 1.08 |
| -1.0 | 7.44% 13.45 | 14.47% 6.91 | 78.09% 1.28 |
| -0.5 | 21.91% 4.57 | — | 78.09% 1.28 |
| 0 (PK) | 21.91% 4.57 | 25.03% 4.0 | 53.07% 1.88 |
| +0.5 | 46.93% 2.13 | — | 53.07% 1.88 |
| +1.0 | 46.93% 2.13 | 24.89% 4.02 | 28.17% 3.55 |
| +1.5 | 71.83% 1.39 | — | 28.17% 3.55 |
| +2.0 | 71.83% 1.39 | 16.29% 6.14 | 11.88% 8.42 |
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。
