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
49.74%
公平賠率
2.01
平局
26.69%
公平賠率
3.75
客隊 勝利
23.58%
公平賠率
4.24
最可能的比分
1 - 1
概率 11.97%
公平賠率 8.35
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 | 2.01 | — | |
| 平局 | 3.75 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.24 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.97% | 8.35 |
| 2 | 1-0 | 11.74% | 8.52 |
| 3 | 2-1 | 9.46% | 10.57 |
| 4 | 2-0 | 9.27% | 10.79 |
| 5 | 0-1 | 7.58% | 13.2 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.1% | 16.38 |
| 8 | 3-1 | 4.98% | 20.08 |
| 9 | 3-0 | 4.88% | 20.48 |
| 10 | 2-2 | 4.82% | 20.74 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.58%
13.2
|
3.86%
25.88
|
1.31%
76.12
|
0.34%
298.51
|
0.07%
1464.13
|
| 1 |
11.74%
8.52
|
11.97%
8.35
|
6.1%
16.38
|
2.08%
48.18
|
0.53%
188.93
|
0.11%
925.93
|
| 2 |
9.27%
10.79
|
9.46%
10.57
|
4.82%
20.74
|
1.64%
60.99
|
0.42%
239.18
|
0.09%
1172.33
|
| 3 |
4.88%
20.48
|
4.98%
20.08
|
2.54%
39.37
|
0.86%
115.79
|
0.22%
454.13
|
0.04%
2227.17
|
| 4 |
1.93%
51.85
|
1.97%
50.83
|
1.0%
99.67
|
0.34%
293.17
|
0.09%
1149.43
|
0.02%
5649.72
|
| 5 |
0.61%
164.07
|
0.62%
160.88
|
0.32%
315.46
|
0.11%
927.64
|
0.03%
3636.36
|
0.01%
17857.14
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.63%
·
公平：
157.48
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
49.74%
平局
26.69%
客隊 勝利
23.58%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
50.77%
否
49.23%
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 | 10.89% 9.19 | 15.37% 6.51 | 73.74% 1.36 |
| -1.5 | 26.26% 3.81 | — | 73.74% 1.36 |
| -1.0 | 26.26% 3.81 | 24.1% 4.15 | 49.64% 2.01 |
| -0.5 | 50.36% 1.99 | — | 49.64% 2.01 |
| 0 (PK) | 50.36% 1.99 | 25.18% 3.97 | 24.47% 4.09 |
| +0.5 | 75.53% 1.32 | — | 24.47% 4.09 |
| +1.0 | 75.53% 1.32 | 15.56% 6.43 | 8.91% 11.23 |
| +1.5 | 91.09% 1.1 | — | 8.91% 11.23 |
| +2.0 | 91.09% 1.1 | 6.41% 15.61 | 2.5% 39.99 |
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。
