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
21.66%
公平賠率
4.62
平局
26.21%
公平賠率
3.81
客隊 勝利
52.13%
公平賠率
1.92
最可能的比分
0 - 1
概率 12.11%
公平賠率 8.26
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 | 4.62 | — | |
| 平局 | 3.81 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.92 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 12.11% | 8.26 |
| 2 | 1-1 | 11.74% | 8.52 |
| 3 | 0-2 | 9.87% | 10.13 |
| 4 | 1-2 | 9.57% | 10.45 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 1-0 | 7.2% | 13.88 |
| 7 | 2-1 | 5.7% | 17.56 |
| 8 | 0-3 | 5.36% | 18.65 |
| 9 | 1-3 | 5.2% | 19.23 |
| 10 | 2-2 | 4.64% | 21.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
12.11%
8.26
|
9.87%
10.13
|
5.36%
18.65
|
2.18%
45.77
|
0.71%
140.41
|
| 1 |
7.2%
13.88
|
11.74%
8.52
|
9.57%
10.45
|
5.2%
19.23
|
2.12%
47.19
|
0.69%
144.76
|
| 2 |
3.49%
28.62
|
5.7%
17.56
|
4.64%
21.54
|
2.52%
39.65
|
1.03%
97.3
|
0.34%
298.51
|
| 3 |
1.13%
88.51
|
1.84%
54.3
|
1.5%
66.63
|
0.82%
122.62
|
0.33%
300.93
|
0.11%
923.36
|
| 4 |
0.27%
364.96
|
0.45%
223.91
|
0.36%
274.73
|
0.2%
505.56
|
0.08%
1240.69
|
0.03%
3802.28
|
| 5 |
0.05%
1879.7
|
0.09%
1154.73
|
0.07%
1416.43
|
0.04%
2604.17
|
0.02%
6410.26
|
0.01%
19607.84
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.71%
·
公平：
141.12
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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
21.66%
平局
26.21%
客隊 勝利
52.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
49.93%
否
50.07%
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 | 2.11% 47.45 | 5.74% 17.42 | 92.15% 1.09 |
| -1.5 | 7.85% 12.74 | — | 92.15% 1.09 |
| -1.0 | 7.85% 12.74 | 14.62% 6.84 | 77.54% 1.29 |
| -0.5 | 22.46% 4.45 | — | 77.54% 1.29 |
| 0 (PK) | 22.46% 4.45 | 24.71% 4.05 | 52.82% 1.89 |
| +0.5 | 47.18% 2.12 | — | 52.82% 1.89 |
| +1.0 | 47.18% 2.12 | 24.56% 4.07 | 28.26% 3.54 |
| +1.5 | 71.74% 1.39 | — | 28.26% 3.54 |
| +2.0 | 71.74% 1.39 | 16.21% 6.17 | 12.05% 8.3 |
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。
