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
61.75%
公平賠率
1.62
平局
21.57%
公平賠率
4.64
客隊 勝利
16.69%
公平賠率
5.99
最可能的比分
2 - 1
概率 9.93%
公平賠率 10.07
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 | 1.62 | — | |
| 平局 | 4.64 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.99 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.93% | 10.07 |
| 2 | 2-0 | 9.83% | 10.17 |
| 3 | 1-1 | 9.41% | 10.63 |
| 4 | 1-0 | 9.32% | 10.73 |
| 5 | 3-1 | 6.98% | 14.32 |
| 6 | 3-0 | 6.91% | 14.46 |
| 7 | 2-2 | 5.01% | 19.95 |
| 8 | 1-2 | 4.75% | 21.04 |
| 9 | 0-1 | 4.46% | 22.42 |
| 10 | 0-0 | 4.42% | 22.65 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.42%
22.65
|
4.46%
22.42
|
2.25%
44.4
|
0.76%
131.87
|
0.19%
522.19
|
0.04%
2583.98
|
| 1 |
9.32%
10.73
|
9.41%
10.63
|
4.75%
21.04
|
1.6%
62.5
|
0.4%
247.52
|
0.08%
1225.49
|
| 2 |
9.83%
10.17
|
9.93%
10.07
|
5.01%
19.95
|
1.69%
59.25
|
0.43%
234.63
|
0.09%
1161.44
|
| 3 |
6.91%
14.46
|
6.98%
14.32
|
3.53%
28.36
|
1.19%
84.23
|
0.3%
333.56
|
0.06%
1650.17
|
| 4 |
3.65%
27.42
|
3.68%
27.15
|
1.86%
53.76
|
0.63%
159.69
|
0.16%
632.51
|
0.03%
3134.8
|
| 5 |
1.54%
64.98
|
1.55%
64.33
|
0.78%
127.39
|
0.26%
378.36
|
0.07%
1499.25
|
0.01%
7407.41
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.15%
·
公平：
46.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.87% | 12.12% |
| 1.5 | 62.29% | 37.71% |
| 2.5 | 35.31% | 64.69% |
| 3.5 | 16.32% | 83.67% |
| 4.5 | 6.31% | 93.69% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.58% | 36.42% |
| 1.5 | 26.79% | 73.21% |
| 2.5 | 8.21% | 91.79% |
| 3.5 | 1.96% | 98.04% |
| 4.5 | 0.38% | 99.62% |
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
61.75%
平局
21.57%
客隊 勝利
16.69%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.31%
小球 2.5
39.68%
雙方進球
是
55.87%
否
44.13%
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 | 20.18% 4.96 | 18.96% 5.27 | 60.86% 1.64 |
| -1.5 | 39.14% 2.56 | — | 60.86% 1.64 |
| -1.0 | 39.14% 2.56 | 23.47% 4.26 | 37.39% 2.67 |
| -0.5 | 62.61% 1.6 | — | 37.39% 2.67 |
| 0 (PK) | 62.61% 1.6 | 20.2% 4.95 | 17.19% 5.82 |
| +0.5 | 82.81% 1.21 | — | 17.19% 5.82 |
| +1.0 | 82.81% 1.21 | 11.23% 8.9 | 5.96% 16.78 |
| +1.5 | 94.04% 1.06 | — | 5.96% 16.78 |
| +2.0 | 94.04% 1.06 | 4.34% 23.02 | 1.61% 61.98 |
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。
