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
55.12%
公平賠率
1.81
平局
24.19%
公平賠率
4.13
客隊 勝利
20.69%
公平賠率
4.83
最可能的比分
1 - 1
概率 10.74%
公平賠率 9.31
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 | 1.81 | — | |
| 平局 | 4.13 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.83 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.74% | 9.31 |
| 2 | 1-0 | 10.23% | 9.78 |
| 3 | 2-1 | 9.88% | 10.12 |
| 4 | 2-0 | 9.41% | 10.63 |
| 5 | 3-1 | 6.06% | 16.51 |
| 6 | 0-1 | 5.84% | 17.14 |
| 7 | 3-0 | 5.77% | 17.33 |
| 8 | 1-2 | 5.64% | 17.74 |
| 9 | 0-0 | 5.56% | 17.99 |
| 10 | 2-2 | 5.19% | 19.28 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.56%
17.99
|
5.84%
17.14
|
3.06%
32.64
|
1.07%
93.26
|
0.28%
355.24
|
0.06%
1692.05
|
| 1 |
10.23%
9.78
|
10.74%
9.31
|
5.64%
17.74
|
1.97%
50.68
|
0.52%
193.09
|
0.11%
919.12
|
| 2 |
9.41%
10.63
|
9.88%
10.12
|
5.19%
19.28
|
1.82%
55.09
|
0.48%
209.86
|
0.1%
999.0
|
| 3 |
5.77%
17.33
|
6.06%
16.51
|
3.18%
31.44
|
1.11%
89.82
|
0.29%
342.23
|
0.06%
1628.66
|
| 4 |
2.65%
37.67
|
2.79%
35.88
|
1.46%
68.34
|
0.51%
195.27
|
0.13%
744.05
|
0.03%
3546.1
|
| 5 |
0.98%
102.38
|
1.03%
97.5
|
0.54%
185.7
|
0.19%
530.5
|
0.05%
2020.2
|
0.01%
9615.38
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.22%
·
公平：
81.93
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.12% | 15.88% |
| 1.5 | 54.9% | 45.1% |
| 2.5 | 28.01% | 71.99% |
| 3.5 | 11.52% | 88.48% |
| 4.5 | 3.94% | 96.06% |
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 | 5.56% | 17.99 |
| 1 | 16.06% | 6.23 |
| 2 | 23.21% | 4.31 |
| 3 | 22.36% | 4.47 |
| 4 | 16.15% | 6.19 |
| 5+ | 16.66% | 6.00 |
|
大球 2.5 55.17%
小球 2.5 44.83%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.12%
平局
24.19%
客隊 勝利
20.69%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.17%
小球 2.5
44.83%
雙方進球
是
54.68%
否
45.32%
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 | 14.88% 6.72 | 17.13% 5.84 | 67.99% 1.47 |
| -1.5 | 32.01% 3.12 | — | 67.99% 1.47 |
| -1.0 | 32.01% 3.12 | 23.85% 4.19 | 44.14% 2.27 |
| -0.5 | 55.86% 1.79 | — | 44.14% 2.27 |
| 0 (PK) | 55.86% 1.79 | 22.74% 4.4 | 21.4% 4.67 |
| +0.5 | 78.6% 1.27 | — | 21.4% 4.67 |
| +1.0 | 78.6% 1.27 | 13.61% 7.35 | 7.79% 12.84 |
| +1.5 | 92.21% 1.08 | — | 7.79% 12.84 |
| +2.0 | 92.21% 1.08 | 5.58% 17.92 | 2.21% 45.29 |
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。
