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
9.29%
公平賠率
10.76
平局
22.34%
公平賠率
4.48
客隊 勝利
68.36%
公平賠率
1.46
最可能的比分
0 - 1
概率 17.63%
公平賠率 5.67
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 | 10.76 | — | |
| 平局 | 4.48 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.46 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 17.63% | 5.67 |
| 2 | 0-2 | 16.13% | 6.2 |
| 3 | 0-3 | 9.84% | 10.16 |
| 4 | 0-0 | 9.63% | 10.38 |
| 5 | 1-1 | 8.99% | 11.12 |
| 6 | 1-2 | 8.23% | 12.16 |
| 7 | 1-3 | 5.02% | 19.93 |
| 8 | 1-0 | 4.91% | 20.36 |
| 9 | 0-4 | 4.5% | 22.22 |
| 10 | 1-4 | 2.3% | 43.56 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.63%
10.38
|
17.63%
5.67
|
16.13%
6.2
|
9.84%
10.16
|
4.5%
22.22
|
1.65%
60.7
|
| 1 |
4.91%
20.36
|
8.99%
11.12
|
8.23%
12.16
|
5.02%
19.93
|
2.3%
43.56
|
0.84%
119.02
|
| 2 |
1.25%
79.83
|
2.29%
43.62
|
2.1%
47.67
|
1.28%
78.15
|
0.59%
170.82
|
0.21%
466.64
|
| 3 |
0.21%
469.48
|
0.39%
256.61
|
0.36%
280.43
|
0.22%
459.77
|
0.1%
1005.03
|
0.04%
2747.25
|
| 4 |
0.03%
3676.47
|
0.05%
2012.07
|
0.05%
2197.8
|
0.03%
3610.11
|
0.01%
7874.02
|
0.0%
21739.13
|
| 5 |
0.0%
35714.29
|
0.01%
19607.84
|
0.0%
21739.13
|
0.0%
35714.29
|
0.0%
76923.08
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.12%
·
公平：
89.34
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 39.95% | 60.05% |
| 1.5 | 9.33% | 90.67% |
| 2.5 | 1.52% | 98.48% |
| 3.5 | 0.19% | 99.81% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.96% | 16.04% |
| 1.5 | 54.6% | 45.4% |
| 2.5 | 27.74% | 72.26% |
| 3.5 | 11.36% | 88.64% |
| 4.5 | 3.86% | 96.14% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.63% | 10.38 |
| 1 | 22.54% | 4.44 |
| 2 | 26.37% | 3.79 |
| 3 | 20.57% | 4.86 |
| 4 | 12.03% | 8.31 |
| 5+ | 8.85% | 11.30 |
|
大球 2.5 41.45%
小球 2.5 58.55%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
9.29%
平局
22.34%
客隊 勝利
68.36%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.45%
小球 2.5
58.55%
雙方進球
是
33.54%
否
66.46%
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 | 0.3% 329.28 | 1.69% 59.14 | 98.01% 1.02 |
| -1.5 | 1.99% 50.14 | — | 98.01% 1.02 |
| -1.0 | 1.99% 50.14 | 7.59% 13.17 | 90.41% 1.11 |
| -0.5 | 9.59% 10.43 | — | 90.41% 1.11 |
| 0 (PK) | 9.59% 10.43 | 20.95% 4.77 | 69.46% 1.44 |
| +0.5 | 30.54% 3.27 | — | 69.46% 1.44 |
| +1.0 | 30.54% 3.27 | 27.24% 3.67 | 42.22% 2.37 |
| +1.5 | 57.77% 1.73 | — | 42.22% 2.37 |
| +2.0 | 57.77% 1.73 | 21.77% 4.59 | 20.45% 4.89 |
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。
