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
20.18%
公平賠率
4.96
平局
25.78%
公平賠率
3.88
客隊 勝利
54.04%
公平賠率
1.85
最可能的比分
0 - 1
概率 12.4%
公平賠率 8.06
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 | 4.96 | — | |
| 平局 | 3.88 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.85 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 12.4% | 8.06 |
| 2 | 1-1 | 11.54% | 8.67 |
| 3 | 0-2 | 10.36% | 9.66 |
| 4 | 1-2 | 9.63% | 10.38 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 1-0 | 6.91% | 14.48 |
| 7 | 0-3 | 5.77% | 17.34 |
| 8 | 2-1 | 5.36% | 18.64 |
| 9 | 1-3 | 5.36% | 18.65 |
| 10 | 2-2 | 4.48% | 22.33 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
12.4%
8.06
|
10.36%
9.66
|
5.77%
17.34
|
2.41%
41.54
|
0.8%
124.38
|
| 1 |
6.91%
14.48
|
11.54%
8.67
|
9.63%
10.38
|
5.36%
18.65
|
2.24%
44.67
|
0.75%
133.74
|
| 2 |
3.21%
31.13
|
5.36%
18.64
|
4.48%
22.33
|
2.49%
40.11
|
1.04%
96.07
|
0.35%
287.6
|
| 3 |
1.0%
100.43
|
1.66%
60.14
|
1.39%
72.02
|
0.77%
129.38
|
0.32%
309.89
|
0.11%
927.64
|
| 4 |
0.23%
431.97
|
0.39%
258.67
|
0.32%
309.79
|
0.18%
556.48
|
0.07%
1333.33
|
0.03%
3984.06
|
| 5 |
0.04%
2320.19
|
0.07%
1390.82
|
0.06%
1666.67
|
0.03%
2994.01
|
0.01%
7142.86
|
0.0%
21276.6
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.78%
·
公平：
128.68
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 | 81.18% | 18.82% |
| 1.5 | 49.74% | 50.26% |
| 2.5 | 23.49% | 76.51% |
| 3.5 | 8.88% | 91.12% |
| 4.5 | 2.77% | 97.23% |
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
20.18%
平局
25.78%
客隊 勝利
54.04%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
49.15%
否
50.85%
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 | 1.83% 54.75 | 5.23% 19.11 | 92.94% 1.08 |
| -1.5 | 7.06% 14.17 | — | 92.94% 1.08 |
| -1.0 | 7.06% 14.17 | 13.85% 7.22 | 79.09% 1.26 |
| -0.5 | 20.91% 4.78 | — | 79.09% 1.26 |
| 0 (PK) | 20.91% 4.78 | 24.29% 4.12 | 54.79% 1.83 |
| +0.5 | 45.21% 2.21 | — | 54.79% 1.83 |
| +1.0 | 45.21% 2.21 | 24.88% 4.02 | 29.91% 3.34 |
| +1.5 | 70.09% 1.43 | — | 29.91% 3.34 |
| +2.0 | 70.09% 1.43 | 16.87% 5.93 | 13.04% 7.67 |
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。
