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
18.9%
公平賠率
5.29
平局
23.12%
公平賠率
4.33
客隊 勝利
57.98%
公平賠率
1.72
最可能的比分
1 - 1
概率 10.2%
公平賠率 9.8
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 | 5.29 | — | |
| 平局 | 4.33 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.72 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.2% | 9.8 |
| 2 | 1-2 | 9.95% | 10.05 |
| 3 | 0-1 | 9.9% | 10.1 |
| 4 | 0-2 | 9.66% | 10.36 |
| 5 | 1-3 | 6.47% | 15.47 |
| 6 | 0-3 | 6.28% | 15.93 |
| 7 | 2-1 | 5.25% | 19.03 |
| 8 | 1-0 | 5.23% | 19.11 |
| 9 | 2-2 | 5.12% | 19.52 |
| 10 | 0-0 | 5.08% | 19.69 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.08%
19.69
|
9.9%
10.1
|
9.66%
10.36
|
6.28%
15.93
|
3.06%
32.68
|
1.19%
83.79
|
| 1 |
5.23%
19.11
|
10.2%
9.8
|
9.95%
10.05
|
6.47%
15.47
|
3.15%
31.73
|
1.23%
81.35
|
| 2 |
2.69%
37.12
|
5.25%
19.03
|
5.12%
19.52
|
3.33%
30.03
|
1.62%
61.61
|
0.63%
157.95
|
| 3 |
0.93%
108.1
|
1.8%
55.44
|
1.76%
56.86
|
1.14%
87.47
|
0.56%
179.44
|
0.22%
460.19
|
| 4 |
0.24%
419.82
|
0.46%
215.29
|
0.45%
220.8
|
0.29%
339.67
|
0.14%
696.86
|
0.06%
1785.71
|
| 5 |
0.05%
2036.66
|
0.1%
1044.93
|
0.09%
1071.81
|
0.06%
1650.17
|
0.03%
3378.38
|
0.01%
8695.65
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.55%
·
公平：
64.52
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 | 85.77% | 14.23% |
| 1.5 | 58.03% | 41.97% |
| 2.5 | 30.98% | 69.02% |
| 3.5 | 13.4% | 86.6% |
| 4.5 | 4.82% | 95.17% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.08% | 19.69 |
| 1 | 15.14% | 6.61 |
| 2 | 22.55% | 4.43 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.69% | 5.99 |
| 5+ | 18.14% | 5.51 |
|
大球 2.5 57.23%
小球 2.5 42.77%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
18.90%
平局
23.12%
客隊 勝利
57.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.23%
小球 2.5
42.77%
雙方進球
是
55.15%
否
44.85%
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 | 1.93% 51.91 | 5.02% 19.93 | 93.06% 1.07 |
| -1.5 | 6.94% 14.4 | — | 93.06% 1.07 |
| -1.0 | 6.94% 14.4 | 12.57% 7.96 | 80.49% 1.24 |
| -0.5 | 19.51% 5.12 | — | 80.49% 1.24 |
| 0 (PK) | 19.51% 5.12 | 21.7% 4.61 | 58.78% 1.7 |
| +0.5 | 41.22% 2.43 | — | 58.78% 1.7 |
| +1.0 | 41.22% 2.43 | 23.8% 4.2 | 34.98% 2.86 |
| +1.5 | 65.01% 1.54 | — | 34.98% 2.86 |
| +2.0 | 65.01% 1.54 | 17.98% 5.56 | 17.0% 5.88 |
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。
