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
44.32%
公平賠率
2.26
平局
28.19%
公平賠率
3.55
客隊 勝利
27.48%
公平賠率
3.64
最可能的比分
1 - 1
概率 12.63%
公平賠率 7.91
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 | 2.26 | — | |
| 平局 | 3.55 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.64 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.63% | 7.91 |
| 2 | 1-0 | 11.81% | 8.47 |
| 3 | 0-1 | 8.96% | 11.16 |
| 4 | 2-1 | 8.91% | 11.23 |
| 5 | 0-0 | 8.37% | 11.94 |
| 6 | 2-0 | 8.32% | 12.01 |
| 7 | 1-2 | 6.76% | 14.79 |
| 8 | 0-2 | 4.79% | 20.86 |
| 9 | 2-2 | 4.77% | 20.98 |
| 10 | 3-1 | 4.19% | 23.89 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.37%
11.94
|
8.96%
11.16
|
4.79%
20.86
|
1.71%
58.49
|
0.46%
218.63
|
0.1%
1021.45
|
| 1 |
11.81%
8.47
|
12.63%
7.91
|
6.76%
14.79
|
2.41%
41.48
|
0.64%
155.06
|
0.14%
724.64
|
| 2 |
8.32%
12.01
|
8.91%
11.23
|
4.77%
20.98
|
1.7%
58.84
|
0.45%
219.93
|
0.1%
1027.75
|
| 3 |
3.91%
25.56
|
4.19%
23.89
|
2.24%
44.65
|
0.8%
125.19
|
0.21%
467.95
|
0.05%
2188.18
|
| 4 |
1.38%
72.51
|
1.48%
67.76
|
0.79%
126.66
|
0.28%
355.11
|
0.08%
1328.02
|
0.02%
6211.18
|
| 5 |
0.39%
257.14
|
0.42%
240.33
|
0.22%
449.24
|
0.08%
1259.45
|
0.02%
4716.98
|
0.0%
22222.22
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.42%
·
公平：
240.73
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
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 | 8.37% | 11.94 |
| 1 | 20.77% | 4.82 |
| 2 | 25.75% | 3.88 |
| 3 | 21.29% | 4.70 |
| 4 | 13.20% | 7.58 |
| 5+ | 10.62% | 9.42 |
|
大球 2.5 45.1%
小球 2.5 54.9%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.32%
平局
28.19%
客隊 勝利
27.48%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.1%
小球 2.5
54.9%
雙方進球
是
49.66%
否
50.34%
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 | 8.12% 12.32 | 13.39% 7.47 | 78.5% 1.27 |
| -1.5 | 21.5% 4.65 | — | 78.5% 1.27 |
| -1.0 | 21.5% 4.65 | 23.26% 4.3 | 55.24% 1.81 |
| -0.5 | 44.76% 2.23 | — | 55.24% 1.81 |
| 0 (PK) | 44.76% 2.23 | 26.65% 3.75 | 28.58% 3.5 |
| +0.5 | 71.42% 1.4 | — | 28.58% 3.5 |
| +1.0 | 71.42% 1.4 | 17.65% 5.67 | 10.93% 9.15 |
| +1.5 | 89.07% 1.12 | — | 10.93% 9.15 |
| +2.0 | 89.07% 1.12 | 7.71% 12.97 | 3.23% 31.01 |
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。
