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
11.69%
公平賠率
8.55
平局
19.02%
公平賠率
5.26
客隊 勝利
69.29%
公平賠率
1.44
最可能的比分
0 - 2
概率 11.58%
公平賠率 8.64
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 | 8.55 | — | |
| 平局 | 5.26 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.44 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-2 | 11.58% | 8.64 |
| 2 | 0-1 | 10.11% | 9.89 |
| 3 | 1-2 | 9.61% | 10.41 |
| 4 | 0-3 | 8.84% | 11.31 |
| 5 | 1-1 | 8.39% | 11.91 |
| 6 | 1-3 | 7.34% | 13.63 |
| 7 | 0-4 | 5.06% | 19.76 |
| 8 | 0-0 | 4.42% | 22.65 |
| 9 | 1-4 | 4.2% | 23.81 |
| 10 | 2-2 | 3.99% | 25.07 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.42%
22.65
|
10.11%
9.89
|
11.58%
8.64
|
8.84%
11.31
|
5.06%
19.76
|
2.32%
43.15
|
| 1 |
3.67%
27.28
|
8.39%
11.91
|
9.61%
10.41
|
7.34%
13.63
|
4.2%
23.81
|
1.92%
51.99
|
| 2 |
1.52%
65.75
|
3.48%
28.71
|
3.99%
25.07
|
3.04%
32.85
|
1.74%
57.38
|
0.8%
125.28
|
| 3 |
0.42%
237.64
|
0.96%
103.77
|
1.1%
90.63
|
0.84%
118.72
|
0.48%
207.38
|
0.22%
452.9
|
| 4 |
0.09%
1145.48
|
0.2%
500.0
|
0.23%
436.68
|
0.17%
572.08
|
0.1%
999.0
|
0.05%
2183.41
|
| 5 |
0.01%
6896.55
|
0.03%
3012.05
|
0.04%
2631.58
|
0.03%
3448.28
|
0.02%
6024.1
|
0.01%
13157.89
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.96%
·
公平：
33.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.4% | 43.6% |
| 1.5 | 20.2% | 79.8% |
| 2.5 | 5.18% | 94.82% |
| 3.5 | 1.03% | 98.97% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.87% | 10.13% |
| 1.5 | 66.68% | 33.32% |
| 2.5 | 40.13% | 59.87% |
| 3.5 | 19.86% | 80.14% |
| 4.5 | 8.26% | 91.74% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.42% | 22.65 |
| 1 | 13.78% | 7.26 |
| 2 | 21.49% | 4.65 |
| 3 | 22.35% | 4.47 |
| 4 | 17.43% | 5.74 |
| 5+ | 20.53% | 4.87 |
|
大球 2.5 60.31%
小球 2.5 39.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
11.69%
平局
19.02%
客隊 勝利
69.29%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.31%
小球 2.5
39.68%
雙方進球
是
50.68%
否
49.32%
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 | 0.81% 123.14 | 2.75% 36.43 | 96.44% 1.04 |
| -1.5 | 3.56% 28.11 | — | 96.44% 1.04 |
| -1.0 | 3.56% 28.11 | 8.44% 11.84 | 88.0% 1.14 |
| -0.5 | 12.0% 8.33 | — | 88.0% 1.14 |
| 0 (PK) | 12.0% 8.33 | 17.75% 5.63 | 70.25% 1.42 |
| +0.5 | 29.75% 3.36 | — | 70.25% 1.42 |
| +1.0 | 29.75% 3.36 | 23.3% 4.29 | 46.95% 2.13 |
| +1.5 | 53.05% 1.89 | — | 46.95% 2.13 |
| +2.0 | 53.05% 1.89 | 20.9% 4.79 | 26.06% 3.84 |
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。
