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
16.73%
公平賠率
5.98
平局
23.11%
公平賠率
4.33
客隊 勝利
60.16%
公平賠率
1.66
最可能的比分
0 - 1
概率 11.33%
公平賠率 8.83
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 | 5.98 | — | |
| 平局 | 4.33 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.66 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 11.33% | 8.83 |
| 2 | 0-2 | 10.88% | 9.19 |
| 3 | 1-1 | 10.31% | 9.7 |
| 4 | 1-2 | 9.9% | 10.1 |
| 5 | 0-3 | 6.96% | 14.36 |
| 6 | 1-3 | 6.33% | 15.79 |
| 7 | 0-0 | 5.9% | 16.95 |
| 8 | 1-0 | 5.37% | 18.62 |
| 9 | 2-1 | 4.69% | 21.32 |
| 10 | 2-2 | 4.5% | 22.2 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.9%
16.95
|
11.33%
8.83
|
10.88%
9.19
|
6.96%
14.36
|
3.34%
29.93
|
1.28%
77.94
|
| 1 |
5.37%
18.62
|
10.31%
9.7
|
9.9%
10.1
|
6.33%
15.79
|
3.04%
32.89
|
1.17%
85.64
|
| 2 |
2.44%
40.93
|
4.69%
21.32
|
4.5%
22.2
|
2.88%
34.69
|
1.38%
72.28
|
0.53%
188.22
|
| 3 |
0.74%
134.92
|
1.42%
70.27
|
1.37%
73.2
|
0.87%
114.38
|
0.42%
238.27
|
0.16%
620.35
|
| 4 |
0.17%
593.12
|
0.32%
308.93
|
0.31%
321.75
|
0.2%
502.77
|
0.1%
1047.12
|
0.04%
2724.8
|
| 5 |
0.03%
3257.33
|
0.06%
1697.79
|
0.06%
1766.78
|
0.04%
2762.43
|
0.02%
5747.13
|
0.01%
14925.37
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.42%
·
公平：
70.43
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.75% | 40.25% |
| 1.5 | 23.12% | 76.88% |
| 2.5 | 6.45% | 93.55% |
| 3.5 | 1.4% | 98.6% |
| 4.5 | 0.25% | 99.75% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.34% | 14.66% |
| 1.5 | 57.19% | 42.81% |
| 2.5 | 30.17% | 69.83% |
| 3.5 | 12.87% | 87.13% |
| 4.5 | 4.57% | 95.43% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.90% | 16.95 |
| 1 | 16.70% | 5.99 |
| 2 | 23.63% | 4.23 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 15.77% | 6.34 |
| 5+ | 15.70% | 6.37 |
|
大球 2.5 53.77%
小球 2.5 46.23%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
16.73%
平局
23.11%
客隊 勝利
60.16%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.77%
小球 2.5
46.23%
雙方進球
是
50.99%
否
49.01%
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 | 1.41% 70.83 | 4.22% 23.72 | 94.37% 1.06 |
| -1.5 | 5.63% 17.77 | — | 94.37% 1.06 |
| -1.0 | 5.63% 17.77 | 11.65% 8.59 | 82.73% 1.21 |
| -0.5 | 17.27% 5.79 | — | 82.73% 1.21 |
| 0 (PK) | 17.27% 5.79 | 21.69% 4.61 | 61.03% 1.64 |
| +0.5 | 38.97% 2.57 | — | 61.03% 1.64 |
| +1.0 | 38.97% 2.57 | 24.57% 4.07 | 36.46% 2.74 |
| +1.5 | 63.54% 1.57 | — | 36.46% 2.74 |
| +2.0 | 63.54% 1.57 | 18.77% 5.33 | 17.69% 5.65 |
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。
