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
40.1%
公平賠率
2.49
平局
29.64%
公平賠率
3.37
客隊 勝利
30.26%
公平賠率
3.3
最可能的比分
1 - 1
概率 13.14%
公平賠率 7.61
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 | 2.49 | — | |
| 平局 | 3.37 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.3 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.14% | 7.61 |
| 2 | 1-0 | 12.28% | 8.14 |
| 3 | 0-1 | 10.52% | 9.51 |
| 4 | 0-0 | 9.83% | 10.18 |
| 5 | 2-1 | 8.22% | 12.17 |
| 6 | 2-0 | 7.68% | 13.02 |
| 7 | 1-2 | 7.03% | 14.22 |
| 8 | 0-2 | 5.63% | 17.78 |
| 9 | 2-2 | 4.4% | 22.75 |
| 10 | 3-1 | 3.42% | 29.21 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.83%
10.18
|
10.52%
9.51
|
5.63%
17.78
|
2.01%
49.84
|
0.54%
186.32
|
0.11%
870.32
|
| 1 |
12.28%
8.14
|
13.14%
7.61
|
7.03%
14.22
|
2.51%
39.87
|
0.67%
149.05
|
0.14%
696.38
|
| 2 |
7.68%
13.02
|
8.22%
12.17
|
4.4%
22.75
|
1.57%
63.79
|
0.42%
238.49
|
0.09%
1114.83
|
| 3 |
3.2%
31.26
|
3.42%
29.21
|
1.83%
54.61
|
0.65%
153.09
|
0.17%
572.41
|
0.04%
2673.8
|
| 4 |
1.0%
100.03
|
1.07%
93.48
|
0.57%
174.73
|
0.2%
489.96
|
0.05%
1831.5
|
0.01%
8547.01
|
| 5 |
0.25%
400.16
|
0.27%
373.97
|
0.14%
698.81
|
0.05%
1960.78
|
0.01%
7352.94
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.27%
·
公平：
373.69
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.83% | 10.18 |
| 1 | 22.80% | 4.39 |
| 2 | 26.45% | 3.78 |
| 3 | 20.45% | 4.89 |
| 4 | 11.86% | 8.43 |
| 5+ | 8.61% | 11.61 |
|
大球 2.5 40.93%
小球 2.5 59.07%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.10%
平局
29.64%
客隊 勝利
30.26%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.93%
小球 2.5
59.07%
雙方進球
是
46.88%
否
53.12%
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 | 6.11% 16.37 | 11.73% 8.53 | 82.16% 1.22 |
| -1.5 | 17.84% 5.61 | — | 82.16% 1.22 |
| -1.0 | 17.84% 5.61 | 22.55% 4.43 | 59.62% 1.68 |
| -0.5 | 40.38% 2.48 | — | 59.62% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.38% 2.48 | 28.08% 3.56 | 31.54% 3.17 |
| +0.5 | 68.46% 1.46 | — | 31.54% 3.17 |
| +1.0 | 68.46% 1.46 | 19.3% 5.18 | 12.24% 8.17 |
| +1.5 | 87.76% 1.14 | — | 12.24% 8.17 |
| +2.0 | 87.76% 1.14 | 8.59% 11.64 | 3.64% 27.45 |
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。
