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
40.8%
公平賠率
2.45
平局
29.66%
公平賠率
3.37
客隊 勝利
29.54%
公平賠率
3.39
最可能的比分
1 - 1
概率 13.13%
公平賠率 7.61
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 | 2.45 | — | |
| 平局 | 3.37 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.39 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.13% | 7.61 |
| 2 | 1-0 | 12.51% | 8.0 |
| 3 | 0-1 | 10.42% | 9.59 |
| 4 | 0-0 | 9.93% | 10.07 |
| 5 | 2-1 | 8.27% | 12.09 |
| 6 | 2-0 | 7.88% | 12.69 |
| 7 | 1-2 | 6.89% | 14.5 |
| 8 | 0-2 | 5.47% | 18.28 |
| 9 | 2-2 | 4.34% | 23.02 |
| 10 | 3-1 | 3.47% | 28.78 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.93%
10.07
|
10.42%
9.59
|
5.47%
18.28
|
1.92%
52.22
|
0.5%
198.93
|
0.11%
946.97
|
| 1 |
12.51%
8.0
|
13.13%
7.61
|
6.89%
14.5
|
2.41%
41.44
|
0.63%
157.88
|
0.13%
751.88
|
| 2 |
7.88%
12.69
|
8.27%
12.09
|
4.34%
23.02
|
1.52%
65.78
|
0.4%
250.56
|
0.08%
1193.32
|
| 3 |
3.31%
30.22
|
3.47%
28.78
|
1.82%
54.82
|
0.64%
156.62
|
0.17%
596.66
|
0.04%
2840.91
|
| 4 |
1.04%
95.93
|
1.09%
91.36
|
0.57%
174.03
|
0.2%
497.27
|
0.05%
1893.94
|
0.01%
9009.01
|
| 5 |
0.26%
380.66
|
0.28%
362.58
|
0.14%
690.61
|
0.05%
1972.39
|
0.01%
7518.8
|
0.0%
35714.29
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.27%
·
公平：
373.83
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.93% | 10.07 |
| 1 | 22.93% | 4.36 |
| 2 | 26.48% | 3.78 |
| 3 | 20.39% | 4.90 |
| 4 | 11.78% | 8.49 |
| 5+ | 8.49% | 11.78 |
|
大球 2.5 40.66%
小球 2.5 59.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.80%
平局
29.66%
客隊 勝利
29.54%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.66%
小球 2.5
59.34%
雙方進球
是
46.57%
否
53.43%
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 | 6.32% 15.83 | 11.98% 8.35 | 81.7% 1.22 |
| -1.5 | 18.3% 5.46 | — | 81.7% 1.22 |
| -1.0 | 18.3% 5.46 | 22.82% 4.38 | 58.88% 1.7 |
| -0.5 | 41.12% 2.43 | — | 58.88% 1.7 |
| 0 (PK) | 41.12% 2.43 | 28.1% 3.56 | 30.78% 3.25 |
| +0.5 | 69.22% 1.44 | — | 30.78% 3.25 |
| +1.0 | 69.22% 1.44 | 19.02% 5.26 | 11.77% 8.5 |
| +1.5 | 88.23% 1.13 | — | 11.77% 8.5 |
| +2.0 | 88.23% 1.13 | 8.32% 12.02 | 3.45% 29.01 |
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。
