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
57.72%
公平賠率
1.73
平局
23.0%
公平賠率
4.35
客隊 勝利
19.29%
公平賠率
5.19
最可能的比分
1 - 1
概率 10.09%
公平賠率 9.91
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 | 1.73 | — | |
| 平局 | 4.35 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.19 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.09% | 9.91 |
| 2 | 2-1 | 9.94% | 10.06 |
| 3 | 1-0 | 9.52% | 10.51 |
| 4 | 2-0 | 9.38% | 10.67 |
| 5 | 3-1 | 6.53% | 15.32 |
| 6 | 3-0 | 6.16% | 16.24 |
| 7 | 1-2 | 5.35% | 18.7 |
| 8 | 2-2 | 5.27% | 18.99 |
| 9 | 0-1 | 5.12% | 19.53 |
| 10 | 0-0 | 4.83% | 20.7 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.83%
20.7
|
5.12%
19.53
|
2.71%
36.84
|
0.96%
104.26
|
0.25%
393.39
|
0.05%
1855.29
|
| 1 |
9.52%
10.51
|
10.09%
9.91
|
5.35%
18.7
|
1.89%
52.93
|
0.5%
199.72
|
0.11%
942.51
|
| 2 |
9.38%
10.67
|
9.94%
10.06
|
5.27%
18.99
|
1.86%
53.73
|
0.49%
202.76
|
0.1%
956.02
|
| 3 |
6.16%
16.24
|
6.53%
15.32
|
3.46%
28.91
|
1.22%
81.83
|
0.32%
308.74
|
0.07%
1455.6
|
| 4 |
3.03%
32.98
|
3.21%
31.11
|
1.7%
58.71
|
0.6%
166.14
|
0.16%
626.96
|
0.03%
2958.58
|
| 5 |
1.19%
83.7
|
1.27%
78.97
|
0.67%
148.99
|
0.24%
421.76
|
0.06%
1592.36
|
0.01%
7518.8
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.63%
·
公平：
61.41
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.05% | 13.95% |
| 1.5 | 58.58% | 41.42% |
| 2.5 | 31.52% | 68.48% |
| 3.5 | 13.75% | 86.25% |
| 4.5 | 5.0% | 95.0% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.35% | 34.65% |
| 1.5 | 28.63% | 71.37% |
| 2.5 | 9.17% | 90.83% |
| 3.5 | 2.29% | 97.71% |
| 4.5 | 0.47% | 99.53% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.83% | 20.70 |
| 1 | 14.64% | 6.83 |
| 2 | 22.18% | 4.51 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.97% | 5.89 |
| 5+ | 18.98% | 5.27 |
|
大球 2.5 58.35%
小球 2.5 41.65%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
57.72%
平局
23.00%
客隊 勝利
19.29%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.35%
小球 2.5
41.65%
雙方進球
是
56.24%
否
43.76%
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 | 17.06% 5.86 | 17.86% 5.6 | 65.08% 1.54 |
| -1.5 | 34.92% 2.86 | — | 65.08% 1.54 |
| -1.0 | 34.92% 2.86 | 23.58% 4.24 | 41.49% 2.41 |
| -0.5 | 58.51% 1.71 | — | 41.49% 2.41 |
| 0 (PK) | 58.51% 1.71 | 21.58% 4.63 | 19.91% 5.02 |
| +0.5 | 80.09% 1.25 | — | 19.91% 5.02 |
| +1.0 | 80.09% 1.25 | 12.69% 7.88 | 7.22% 13.85 |
| +1.5 | 92.78% 1.08 | — | 7.22% 13.85 |
| +2.0 | 92.78% 1.08 | 5.17% 19.34 | 2.05% 48.81 |
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。
