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
18.21%
公平賠率
5.49
平局
26.03%
公平賠率
3.84
客隊 勝利
55.76%
公平賠率
1.79
最可能的比分
0 - 1
概率 13.87%
公平賠率 7.21
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 | 5.49 | — | |
| 平局 | 3.84 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.79 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.87% | 7.21 |
| 2 | 1-1 | 11.51% | 8.69 |
| 3 | 0-2 | 11.38% | 8.79 |
| 4 | 1-2 | 9.44% | 10.59 |
| 5 | 0-0 | 8.46% | 11.82 |
| 6 | 1-0 | 7.02% | 14.24 |
| 7 | 0-3 | 6.22% | 16.08 |
| 8 | 1-3 | 5.16% | 19.38 |
| 9 | 2-1 | 4.78% | 20.93 |
| 10 | 2-2 | 3.92% | 25.52 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.46%
11.82
|
13.87%
7.21
|
11.38%
8.79
|
6.22%
16.08
|
2.55%
39.22
|
0.84%
119.59
|
| 1 |
7.02%
14.24
|
11.51%
8.69
|
9.44%
10.59
|
5.16%
19.38
|
2.12%
47.26
|
0.69%
144.07
|
| 2 |
2.91%
34.32
|
4.78%
20.93
|
3.92%
25.52
|
2.14%
46.69
|
0.88%
113.87
|
0.29%
347.22
|
| 3 |
0.81%
124.05
|
1.32%
75.64
|
1.08%
92.25
|
0.59%
168.75
|
0.24%
411.52
|
0.08%
1254.71
|
| 4 |
0.17%
597.73
|
0.27%
364.56
|
0.22%
444.64
|
0.12%
813.01
|
0.05%
1984.13
|
0.02%
6060.61
|
| 5 |
0.03%
3597.12
|
0.05%
2197.8
|
0.04%
2680.97
|
0.02%
4901.96
|
0.01%
11904.76
|
0.0%
37037.04
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.7%
·
公平：
142.88
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.4% | 43.6% |
| 1.5 | 20.2% | 79.8% |
| 2.5 | 5.18% | 94.82% |
| 3.5 | 1.03% | 98.97% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.6% | 19.4% |
| 1.5 | 48.79% | 51.21% |
| 2.5 | 22.7% | 77.3% |
| 3.5 | 8.44% | 91.56% |
| 4.5 | 2.6% | 97.4% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.46% | 11.82 |
| 1 | 20.89% | 4.79 |
| 2 | 25.80% | 3.88 |
| 3 | 21.24% | 4.71 |
| 4 | 13.12% | 7.62 |
| 5+ | 10.48% | 9.54 |
|
大球 2.5 44.85%
小球 2.5 55.15%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
18.21%
平局
26.03%
客隊 勝利
55.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
44.85%
小球 2.5
55.15%
雙方進球
是
45.46%
否
54.54%
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 | 1.38% 72.52 | 4.48% 22.31 | 94.14% 1.06 |
| -1.5 | 5.86% 17.06 | — | 94.14% 1.06 |
| -1.0 | 5.86% 17.06 | 13.01% 7.68 | 81.12% 1.23 |
| -0.5 | 18.88% 5.3 | — | 81.12% 1.23 |
| 0 (PK) | 18.88% 5.3 | 24.54% 4.08 | 56.59% 1.77 |
| +0.5 | 43.41% 2.3 | — | 56.59% 1.77 |
| +1.0 | 43.41% 2.3 | 25.72% 3.89 | 30.87% 3.24 |
| +1.5 | 69.13% 1.45 | — | 30.87% 3.24 |
| +2.0 | 69.13% 1.45 | 17.5% 5.71 | 13.37% 7.48 |
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。
