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
64.47%
公平賠率
1.55
平局
19.96%
公平賠率
5.01
客隊 勝利
15.57%
公平賠率
6.42
最可能的比分
2 - 1
概率 9.73%
公平賠率 10.28
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 | 1.55 | — | |
| 平局 | 5.01 | — | |
| 客隊 勝利 | 6.42 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.73% | 10.28 |
| 2 | 2-0 | 9.18% | 10.9 |
| 3 | 1-1 | 8.42% | 11.88 |
| 4 | 1-0 | 7.94% | 12.59 |
| 5 | 3-1 | 7.49% | 13.35 |
| 6 | 3-0 | 7.07% | 14.15 |
| 7 | 2-2 | 5.15% | 19.4 |
| 8 | 1-2 | 4.46% | 22.41 |
| 9 | 4-1 | 4.32% | 23.12 |
| 10 | 4-0 | 4.08% | 24.51 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.44%
29.08
|
3.65%
27.43
|
1.93%
51.76
|
0.68%
146.48
|
0.18%
552.79
|
0.04%
2604.17
|
| 1 |
7.94%
12.59
|
8.42%
11.88
|
4.46%
22.41
|
1.58%
63.41
|
0.42%
239.29
|
0.09%
1128.67
|
| 2 |
9.18%
10.9
|
9.73%
10.28
|
5.15%
19.4
|
1.82%
54.9
|
0.48%
207.17
|
0.1%
977.52
|
| 3 |
7.07%
14.15
|
7.49%
13.35
|
3.97%
25.19
|
1.4%
71.3
|
0.37%
269.03
|
0.08%
1269.04
|
| 4 |
4.08%
24.51
|
4.32%
23.12
|
2.29%
43.63
|
0.81%
123.47
|
0.21%
465.98
|
0.05%
2197.8
|
| 5 |
1.88%
53.05
|
2.0%
50.05
|
1.06%
94.43
|
0.37%
267.24
|
0.1%
1008.06
|
0.02%
4761.9
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.13%
·
公平：
31.99
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 90.07% | 9.93% |
| 1.5 | 67.14% | 32.86% |
| 2.5 | 40.66% | 59.34% |
| 3.5 | 20.27% | 79.73% |
| 4.5 | 8.49% | 91.51% |
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 | 3.44% | 29.08 |
| 1 | 11.59% | 8.63 |
| 2 | 19.53% | 5.12 |
| 3 | 21.94% | 4.56 |
| 4 | 18.48% | 5.41 |
| 5+ | 25.02% | 4.00 |
|
大球 2.5 65.44%
小球 2.5 34.56%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
64.47%
平局
19.96%
客隊 勝利
15.57%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.44%
小球 2.5
34.56%
雙方進球
是
58.87%
否
41.13%
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 | 23.41% 4.27 | 19.37% 5.16 | 57.22% 1.75 |
| -1.5 | 42.78% 2.34 | — | 57.22% 1.75 |
| -1.0 | 42.78% 2.34 | 22.56% 4.43 | 34.66% 2.89 |
| -0.5 | 65.34% 1.53 | — | 34.66% 2.89 |
| 0 (PK) | 65.34% 1.53 | 18.65% 5.36 | 16.01% 6.25 |
| +0.5 | 83.99% 1.19 | — | 16.01% 6.25 |
| +1.0 | 83.99% 1.19 | 10.35% 9.66 | 5.66% 17.68 |
| +1.5 | 94.34% 1.06 | — | 5.66% 17.68 |
| +2.0 | 94.34% 1.06 | 4.08% 24.52 | 1.58% 63.45 |
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。
