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
18.6%
公平賠率
5.38
平局
25.0%
公平賠率
4.0
客隊 勝利
56.4%
公平賠率
1.77
最可能的比分
0 - 1
概率 12.42%
公平賠率 8.05
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 | 5.38 | — | |
| 平局 | 4.0 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.77 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 12.42% | 8.05 |
| 2 | 1-1 | 11.18% | 8.95 |
| 3 | 0-2 | 10.8% | 9.26 |
| 4 | 1-2 | 9.72% | 10.29 |
| 5 | 0-0 | 7.14% | 14.01 |
| 6 | 1-0 | 6.42% | 15.57 |
| 7 | 0-3 | 6.27% | 15.96 |
| 8 | 1-3 | 5.64% | 17.73 |
| 9 | 2-1 | 5.03% | 19.89 |
| 10 | 2-2 | 4.38% | 22.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.14%
14.01
|
12.42%
8.05
|
10.8%
9.26
|
6.27%
15.96
|
2.73%
36.69
|
0.95%
105.43
|
| 1 |
6.42%
15.57
|
11.18%
8.95
|
9.72%
10.29
|
5.64%
17.73
|
2.45%
40.77
|
0.85%
117.15
|
| 2 |
2.89%
34.6
|
5.03%
19.89
|
4.38%
22.86
|
2.54%
39.41
|
1.1%
90.6
|
0.38%
260.35
|
| 3 |
0.87%
115.34
|
1.51%
66.28
|
1.31%
76.19
|
0.76%
131.35
|
0.33%
301.93
|
0.12%
868.06
|
| 4 |
0.2%
512.56
|
0.34%
294.64
|
0.3%
338.64
|
0.17%
583.77
|
0.07%
1342.28
|
0.03%
3861.0
|
| 5 |
0.04%
2849.0
|
0.06%
1636.66
|
0.05%
1879.7
|
0.03%
3246.75
|
0.01%
7462.69
|
0.0%
21276.6
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.92%
·
公平：
108.25
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.45% | 17.55% |
| 1.5 | 51.91% | 48.09% |
| 2.5 | 25.34% | 74.66% |
| 3.5 | 9.93% | 90.07% |
| 4.5 | 3.22% | 96.78% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.14% | 14.01 |
| 1 | 18.84% | 5.31 |
| 2 | 24.87% | 4.02 |
| 3 | 21.88% | 4.57 |
| 4 | 14.44% | 6.92 |
| 5+ | 12.83% | 7.79 |
|
大球 2.5 49.16%
小球 2.5 50.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
18.60%
平局
25.00%
客隊 勝利
56.40%
大 / 小 2.5
大球 2.5
49.16%
小球 2.5
50.84%
雙方進球
是
48.93%
否
51.07%
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 | 1.58% 63.2 | 4.73% 21.15 | 93.69% 1.07 |
| -1.5 | 6.31% 15.85 | — | 93.69% 1.07 |
| -1.0 | 6.31% 15.85 | 12.95% 7.72 | 80.74% 1.24 |
| -0.5 | 19.26% 5.19 | — | 80.74% 1.24 |
| 0 (PK) | 19.26% 5.19 | 23.53% 4.25 | 57.21% 1.75 |
| +0.5 | 42.79% 2.34 | — | 57.21% 1.75 |
| +1.0 | 42.79% 2.34 | 25.04% 3.99 | 32.18% 3.11 |
| +1.5 | 67.82% 1.47 | — | 32.18% 3.11 |
| +2.0 | 67.82% 1.47 | 17.67% 5.66 | 14.51% 6.89 |
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。
