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
50.26%
公平賠率
1.99
平局
26.17%
公平賠率
3.82
客隊 勝利
23.57%
公平賠率
4.24
最可能的比分
1 - 1
概率 11.73%
公平賠率 8.52
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 | 1.99 | — | |
| 平局 | 3.82 | — | |
| 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 | 11.73% | 8.52 |
| 2 | 1-0 | 11.18% | 8.95 |
| 3 | 2-1 | 9.56% | 10.46 |
| 4 | 2-0 | 9.11% | 10.98 |
| 5 | 0-1 | 7.2% | 13.89 |
| 6 | 0-0 | 6.86% | 14.59 |
| 7 | 1-2 | 6.16% | 16.23 |
| 8 | 3-1 | 5.2% | 19.24 |
| 9 | 2-2 | 5.02% | 19.92 |
| 10 | 3-0 | 4.95% | 20.21 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.86%
14.59
|
7.2%
13.89
|
3.78%
26.46
|
1.32%
75.6
|
0.35%
288.02
|
0.07%
1371.74
|
| 1 |
11.18%
8.95
|
11.73%
8.52
|
6.16%
16.23
|
2.16%
46.38
|
0.57%
176.68
|
0.12%
841.04
|
| 2 |
9.11%
10.98
|
9.56%
10.46
|
5.02%
19.92
|
1.76%
56.91
|
0.46%
216.78
|
0.1%
1031.99
|
| 3 |
4.95%
20.21
|
5.2%
19.24
|
2.73%
36.66
|
0.95%
104.73
|
0.25%
399.04
|
0.05%
1901.14
|
| 4 |
2.02%
49.59
|
2.12%
47.23
|
1.11%
89.95
|
0.39%
257.0
|
0.1%
979.43
|
0.02%
4672.9
|
| 5 |
0.66%
152.11
|
0.69%
144.86
|
0.36%
275.94
|
0.13%
788.64
|
0.03%
3003.0
|
0.01%
14285.71
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.73%
·
公平：
136.07
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 6.86% | 14.59 |
| 1 | 18.37% | 5.44 |
| 2 | 24.62% | 4.06 |
| 3 | 22.00% | 4.55 |
| 4 | 14.74% | 6.79 |
| 5+ | 13.41% | 7.46 |
|
大球 2.5 50.15%
小球 2.5 49.85%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
50.26%
平局
26.17%
客隊 勝利
23.57%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.15%
小球 2.5
49.85%
雙方進球
是
52.27%
否
47.73%
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 | 11.44% 8.74 | 15.55% 6.43 | 73.01% 1.37 |
| -1.5 | 26.99% 3.7 | — | 73.01% 1.37 |
| -1.0 | 26.99% 3.7 | 23.89% 4.19 | 49.12% 2.04 |
| -0.5 | 50.88% 1.97 | — | 49.12% 2.04 |
| 0 (PK) | 50.88% 1.97 | 24.68% 4.05 | 24.44% 4.09 |
| +0.5 | 75.56% 1.32 | — | 24.44% 4.09 |
| +1.0 | 75.56% 1.32 | 15.39% 6.5 | 9.05% 11.05 |
| +1.5 | 90.95% 1.1 | — | 9.05% 11.05 |
| +2.0 | 90.95% 1.1 | 6.45% 15.5 | 2.6% 38.53 |
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。
