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
42.15%
公平賠率
2.37
平局
29.19%
公平賠率
3.43
客隊 勝利
28.66%
公平賠率
3.49
最可能的比分
1 - 1
概率 12.99%
公平賠率 7.7
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 | 2.37 | — | |
| 平局 | 3.43 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.49 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.99% | 7.7 |
| 2 | 1-0 | 12.37% | 8.08 |
| 3 | 0-1 | 9.91% | 10.09 |
| 4 | 0-0 | 9.44% | 10.59 |
| 5 | 2-1 | 8.51% | 11.76 |
| 6 | 2-0 | 8.1% | 12.34 |
| 7 | 1-2 | 6.82% | 14.67 |
| 8 | 0-2 | 5.2% | 19.21 |
| 9 | 2-2 | 4.47% | 22.39 |
| 10 | 3-1 | 3.71% | 26.92 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.44%
10.59
|
9.91%
10.09
|
5.2%
19.21
|
1.82%
54.89
|
0.48%
209.12
|
0.1%
996.02
|
| 1 |
12.37%
8.08
|
12.99%
7.7
|
6.82%
14.67
|
2.39%
41.9
|
0.63%
159.64
|
0.13%
759.88
|
| 2 |
8.1%
12.34
|
8.51%
11.76
|
4.47%
22.39
|
1.56%
63.98
|
0.41%
243.72
|
0.09%
1160.09
|
| 3 |
3.54%
28.27
|
3.71%
26.92
|
1.95%
51.28
|
0.68%
146.5
|
0.18%
558.04
|
0.04%
2659.57
|
| 4 |
1.16%
86.31
|
1.22%
82.2
|
0.64%
156.57
|
0.22%
447.43
|
0.06%
1703.58
|
0.01%
8130.08
|
| 5 |
0.3%
329.38
|
0.32%
313.77
|
0.17%
597.73
|
0.06%
1706.48
|
0.02%
6493.51
|
0.0%
31250.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.31%
·
公平：
324.78
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
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 | 9.44% | 10.59 |
| 1 | 22.28% | 4.49 |
| 2 | 26.29% | 3.80 |
| 3 | 20.68% | 4.83 |
| 4 | 12.20% | 8.19 |
| 5+ | 9.09% | 11.00 |
|
大球 2.5 41.98%
小球 2.5 58.02%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.15%
平局
29.19%
客隊 勝利
28.66%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.98%
小球 2.5
58.02%
雙方進球
是
47.47%
否
52.53%
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 | 6.93% 14.43 | 12.52% 7.99 | 80.55% 1.24 |
| -1.5 | 19.45% 5.14 | — | 80.55% 1.24 |
| -1.0 | 19.45% 5.14 | 23.07% 4.34 | 57.49% 1.74 |
| -0.5 | 42.51% 2.35 | — | 57.49% 1.74 |
| 0 (PK) | 42.51% 2.35 | 27.64% 3.62 | 29.85% 3.35 |
| +0.5 | 70.15% 1.43 | — | 29.85% 3.35 |
| +1.0 | 70.15% 1.43 | 18.49% 5.41 | 11.36% 8.8 |
| +1.5 | 88.64% 1.13 | — | 11.36% 8.8 |
| +2.0 | 88.64% 1.13 | 8.04% 12.44 | 3.32% 30.14 |
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。
