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
39.11%
公平賠率
2.56
平局
30.36%
公平賠率
3.29
客隊 勝利
30.54%
公平賠率
3.27
最可能的比分
1 - 1
概率 13.31%
公平賠率 7.51
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 | 2.56 | — | |
| 平局 | 3.29 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.27 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.31% | 7.51 |
| 2 | 1-0 | 12.8% | 7.82 |
| 3 | 0-1 | 11.18% | 8.94 |
| 4 | 0-0 | 10.75% | 9.3 |
| 5 | 2-1 | 7.92% | 12.63 |
| 6 | 2-0 | 7.61% | 13.13 |
| 7 | 1-2 | 6.92% | 14.45 |
| 8 | 0-2 | 5.82% | 17.2 |
| 9 | 2-2 | 4.12% | 24.29 |
| 10 | 3-1 | 3.14% | 31.84 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.75%
9.3
|
11.18%
8.94
|
5.82%
17.2
|
2.02%
49.61
|
0.52%
190.8
|
0.11%
917.43
|
| 1 |
12.8%
7.82
|
13.31%
7.51
|
6.92%
14.45
|
2.4%
41.69
|
0.62%
160.33
|
0.13%
771.01
|
| 2 |
7.61%
13.13
|
7.92%
12.63
|
4.12%
24.29
|
1.43%
70.06
|
0.37%
269.47
|
0.08%
1295.34
|
| 3 |
3.02%
33.11
|
3.14%
31.84
|
1.63%
61.23
|
0.57%
176.62
|
0.15%
679.35
|
0.03%
3267.97
|
| 4 |
0.9%
111.3
|
0.93%
107.02
|
0.49%
205.8
|
0.17%
593.82
|
0.04%
2283.11
|
0.01%
10989.01
|
| 5 |
0.21%
467.73
|
0.22%
449.64
|
0.12%
865.05
|
0.04%
2493.77
|
0.01%
9615.38
|
0.0%
45454.55
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.22%
·
公平：
461.25
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.75% | 9.30 |
| 1 | 23.98% | 4.17 |
| 2 | 26.74% | 3.74 |
| 3 | 19.87% | 5.03 |
| 4 | 11.08% | 9.03 |
| 5+ | 7.58% | 13.20 |
|
大球 2.5 38.53%
小球 2.5 61.47%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.11%
平局
30.36%
客隊 勝利
30.54%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.53%
小球 2.5
61.47%
雙方進球
是
44.99%
否
55.01%
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 | 5.55% 18.03 | 11.28% 8.86 | 83.17% 1.2 |
| -1.5 | 16.83% 5.94 | — | 83.17% 1.2 |
| -1.0 | 16.83% 5.94 | 22.53% 4.44 | 60.64% 1.65 |
| -0.5 | 39.35% 2.54 | — | 60.64% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.35% 2.54 | 28.79% 3.47 | 31.85% 3.14 |
| +0.5 | 68.15% 1.47 | — | 31.85% 3.14 |
| +1.0 | 68.15% 1.47 | 19.69% 5.08 | 12.17% 8.22 |
| +1.5 | 87.83% 1.14 | — | 12.17% 8.22 |
| +2.0 | 87.83% 1.14 | 8.62% 11.6 | 3.55% 28.17 |
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。
