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
59.0%
公平賠率
1.7
平局
22.52%
公平賠率
4.44
客隊 勝利
18.49%
公平賠率
5.41
最可能的比分
2 - 1
概率 9.94%
公平賠率 10.06
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 | 1.7 | — | |
| 平局 | 4.44 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.41 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.94% | 10.06 |
| 2 | 1-1 | 9.85% | 10.16 |
| 3 | 2-0 | 9.47% | 10.56 |
| 4 | 1-0 | 9.38% | 10.66 |
| 5 | 3-1 | 6.7% | 14.93 |
| 6 | 3-0 | 6.38% | 15.68 |
| 7 | 2-2 | 5.22% | 19.15 |
| 8 | 1-2 | 5.17% | 19.35 |
| 9 | 0-1 | 4.87% | 20.52 |
| 10 | 0-0 | 4.64% | 21.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.64%
21.54
|
4.87%
20.52
|
2.56%
39.08
|
0.9%
111.66
|
0.24%
425.35
|
0.05%
2024.29
|
| 1 |
9.38%
10.66
|
9.85%
10.16
|
5.17%
19.35
|
1.81%
55.27
|
0.47%
210.57
|
0.1%
1003.01
|
| 2 |
9.47%
10.56
|
9.94%
10.06
|
5.22%
19.15
|
1.83%
54.73
|
0.48%
208.46
|
0.1%
993.05
|
| 3 |
6.38%
15.68
|
6.7%
14.93
|
3.52%
28.45
|
1.23%
81.27
|
0.32%
309.6
|
0.07%
1474.93
|
| 4 |
3.22%
31.05
|
3.38%
29.57
|
1.78%
56.33
|
0.62%
160.95
|
0.16%
613.12
|
0.03%
2915.45
|
| 5 |
1.3%
76.86
|
1.37%
73.2
|
0.72%
139.43
|
0.25%
398.41
|
0.07%
1517.45
|
0.01%
7246.38
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.8%
·
公平：
55.44
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.73% | 13.27% |
| 1.5 | 59.94% | 40.06% |
| 2.5 | 32.87% | 67.13% |
| 3.5 | 14.65% | 85.35% |
| 4.5 | 5.45% | 94.55% |
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 | 4.64% | 21.54 |
| 1 | 14.25% | 7.02 |
| 2 | 21.88% | 4.57 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 17.18% | 5.82 |
| 5+ | 19.66% | 5.09 |
|
大球 2.5 59.23%
小球 2.5 40.77%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
59.00%
平局
22.52%
客隊 勝利
18.49%
大 / 小 2.5
大球 2.5
59.23%
小球 2.5
40.77%
雙方進球
是
56.38%
否
43.62%
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 | 18.06% 5.54 | 18.22% 5.49 | 63.72% 1.57 |
| -1.5 | 36.28% 2.76 | — | 63.72% 1.57 |
| -1.0 | 36.28% 2.76 | 23.53% 4.25 | 40.19% 2.49 |
| -0.5 | 59.81% 1.67 | — | 40.19% 2.49 |
| 0 (PK) | 59.81% 1.67 | 21.12% 4.74 | 19.07% 5.24 |
| +0.5 | 80.92% 1.24 | — | 19.07% 5.24 |
| +1.0 | 80.92% 1.24 | 12.23% 8.18 | 6.84% 14.61 |
| +1.5 | 93.16% 1.07 | — | 6.84% 14.61 |
| +2.0 | 93.16% 1.07 | 4.92% 20.32 | 1.92% 52.04 |
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。
