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
7.6%
公平賠率
13.16
平局
19.27%
公平賠率
5.19
客隊 勝利
73.13%
公平賠率
1.37
最可能的比分
0 - 2
概率 16.4%
公平賠率 6.1
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 | 13.16 | — | |
| 平局 | 5.19 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.37 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-2 | 16.4% | 6.1 |
| 2 | 0-1 | 15.93% | 6.28 |
| 3 | 0-3 | 11.26% | 8.88 |
| 4 | 1-2 | 8.2% | 12.19 |
| 5 | 1-1 | 7.96% | 12.56 |
| 6 | 0-0 | 7.73% | 12.94 |
| 7 | 0-4 | 5.8% | 17.24 |
| 8 | 1-3 | 5.63% | 17.76 |
| 9 | 1-0 | 3.87% | 25.87 |
| 10 | 1-4 | 2.9% | 34.48 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.73%
12.94
|
15.93%
6.28
|
16.4%
6.1
|
11.26%
8.88
|
5.8%
17.24
|
2.39%
41.84
|
| 1 |
3.87%
25.87
|
7.96%
12.56
|
8.2%
12.19
|
5.63%
17.76
|
2.9%
34.48
|
1.19%
83.69
|
| 2 |
0.97%
103.49
|
1.99%
50.24
|
2.05%
48.77
|
1.41%
71.03
|
0.73%
137.91
|
0.3%
334.78
|
| 3 |
0.16%
620.73
|
0.33%
301.39
|
0.34%
292.65
|
0.23%
426.26
|
0.12%
827.81
|
0.05%
2008.03
|
| 4 |
0.02%
4975.12
|
0.04%
2409.64
|
0.04%
2341.92
|
0.03%
3412.97
|
0.02%
6622.52
|
0.01%
16129.03
|
| 5 |
0.0%
50000.0
|
0.0%
24390.24
|
0.0%
23255.81
|
0.0%
34482.76
|
0.0%
66666.67
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.88%
·
公平：
53.1
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 39.35% | 60.65% |
| 1.5 | 9.02% | 90.98% |
| 2.5 | 1.44% | 98.56% |
| 3.5 | 0.18% | 99.82% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.25% | 12.75% |
| 1.5 | 61.0% | 39.0% |
| 2.5 | 33.95% | 66.04% |
| 3.5 | 15.39% | 84.61% |
| 4.5 | 5.82% | 94.18% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.73% | 12.94 |
| 1 | 19.79% | 5.05 |
| 2 | 25.33% | 3.95 |
| 3 | 21.62% | 4.63 |
| 4 | 13.83% | 7.23 |
| 5+ | 11.70% | 8.55 |
|
大球 2.5 47.15%
小球 2.5 52.85%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
7.60%
平局
19.27%
客隊 勝利
73.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
47.15%
小球 2.5
52.85%
雙方進球
是
34.33%
否
65.67%
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 | 0.23% 426.81 | 1.34% 74.41 | 98.42% 1.02 |
| -1.5 | 1.58% 63.37 | — | 98.42% 1.02 |
| -1.0 | 1.58% 63.37 | 6.23% 16.06 | 92.19% 1.08 |
| -0.5 | 7.81% 12.81 | — | 92.19% 1.08 |
| 0 (PK) | 7.81% 12.81 | 17.99% 5.56 | 74.2% 1.35 |
| +0.5 | 25.8% 3.88 | — | 74.2% 1.35 |
| +1.0 | 25.8% 3.88 | 25.66% 3.9 | 48.54% 2.06 |
| +1.5 | 51.46% 1.94 | — | 48.54% 2.06 |
| +2.0 | 51.46% 1.94 | 22.81% 4.38 | 25.73% 3.89 |
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。
