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
19.26%
公平賠率
5.19
平局
23.4%
公平賠率
4.27
客隊 勝利
57.34%
公平賠率
1.74
最可能的比分
1 - 1
概率 10.35%
公平賠率 9.66
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 | 5.19 | — | |
| 平局 | 4.27 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.74 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.35% | 9.66 |
| 2 | 0-1 | 10.05% | 9.95 |
| 3 | 1-2 | 9.94% | 10.06 |
| 4 | 0-2 | 9.65% | 10.37 |
| 5 | 1-3 | 6.36% | 15.72 |
| 6 | 0-3 | 6.17% | 16.2 |
| 7 | 1-0 | 5.39% | 18.55 |
| 8 | 2-1 | 5.33% | 18.76 |
| 9 | 0-0 | 5.23% | 19.11 |
| 10 | 2-2 | 5.12% | 19.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.23%
19.11
|
10.05%
9.95
|
9.65%
10.37
|
6.17%
16.2
|
2.96%
33.74
|
1.14%
87.87
|
| 1 |
5.39%
18.55
|
10.35%
9.66
|
9.94%
10.06
|
6.36%
15.72
|
3.05%
32.76
|
1.17%
85.31
|
| 2 |
2.78%
36.02
|
5.33%
18.76
|
5.12%
19.54
|
3.28%
30.53
|
1.57%
63.61
|
0.6%
165.65
|
| 3 |
0.95%
104.91
|
1.83%
54.64
|
1.76%
56.92
|
1.12%
88.93
|
0.54%
185.29
|
0.21%
482.39
|
| 4 |
0.25%
407.33
|
0.47%
212.18
|
0.45%
221.04
|
0.29%
345.3
|
0.14%
719.42
|
0.05%
1872.66
|
| 5 |
0.05%
1976.28
|
0.1%
1029.87
|
0.09%
1072.96
|
0.06%
1677.85
|
0.03%
3496.5
|
0.01%
9090.91
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.45%
·
公平：
68.87
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
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 | 5.23% | 19.11 |
| 1 | 15.44% | 6.48 |
| 2 | 22.77% | 4.39 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.52% | 6.05 |
| 5+ | 17.64% | 5.67 |
|
大球 2.5 56.55%
小球 2.5 43.45%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
19.26%
平局
23.40%
客隊 勝利
57.34%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.55%
小球 2.5
43.45%
雙方進球
是
54.87%
否
45.13%
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 | 1.97% 50.71 | 5.12% 19.52 | 92.9% 1.08 |
| -1.5 | 7.1% 14.09 | — | 92.9% 1.08 |
| -1.0 | 7.1% 14.09 | 12.8% 7.81 | 80.1% 1.25 |
| -0.5 | 19.89% 5.03 | — | 80.1% 1.25 |
| 0 (PK) | 19.89% 5.03 | 21.98% 4.55 | 58.13% 1.72 |
| +0.5 | 41.87% 2.39 | — | 58.13% 1.72 |
| +1.0 | 41.87% 2.39 | 23.86% 4.19 | 34.27% 2.92 |
| +1.5 | 65.73% 1.52 | — | 34.27% 2.92 |
| +2.0 | 65.73% 1.52 | 17.8% 5.62 | 16.47% 6.07 |
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。
