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
48.83%
公平賠率
2.05
平局
26.53%
公平賠率
3.77
客隊 勝利
24.64%
公平賠率
4.06
最可能的比分
1 - 1
概率 11.9%
公平賠率 8.4
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 | 2.05 | — | |
| 平局 | 3.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.06 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.9% | 8.4 |
| 2 | 1-0 | 11.12% | 8.99 |
| 3 | 2-1 | 9.46% | 10.57 |
| 4 | 2-0 | 8.84% | 11.31 |
| 5 | 0-1 | 7.48% | 13.36 |
| 6 | 0-0 | 6.99% | 14.3 |
| 7 | 1-2 | 6.37% | 15.71 |
| 8 | 2-2 | 5.06% | 19.76 |
| 9 | 3-1 | 5.01% | 19.94 |
| 10 | 3-0 | 4.69% | 21.34 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.99%
14.3
|
7.48%
13.36
|
4.0%
24.97
|
1.43%
70.02
|
0.38%
261.78
|
0.08%
1222.49
|
| 1 |
11.12%
8.99
|
11.9%
8.4
|
6.37%
15.71
|
2.27%
44.04
|
0.61%
164.64
|
0.13%
769.23
|
| 2 |
8.84%
11.31
|
9.46%
10.57
|
5.06%
19.76
|
1.81%
55.39
|
0.48%
207.08
|
0.1%
968.05
|
| 3 |
4.69%
21.34
|
5.01%
19.94
|
2.68%
37.28
|
0.96%
104.52
|
0.26%
390.78
|
0.05%
1824.82
|
| 4 |
1.86%
53.69
|
1.99%
50.17
|
1.07%
93.78
|
0.38%
262.95
|
0.1%
983.28
|
0.02%
4587.16
|
| 5 |
0.59%
168.8
|
0.63%
157.78
|
0.34%
294.9
|
0.12%
827.13
|
0.03%
3086.42
|
0.01%
14492.75
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.67%
·
公平：
149.23
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
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 | 6.99% | 14.30 |
| 1 | 18.61% | 5.37 |
| 2 | 24.75% | 4.04 |
| 3 | 21.94% | 4.56 |
| 4 | 14.59% | 6.85 |
| 5+ | 13.12% | 7.62 |
|
大球 2.5 49.65%
小球 2.5 50.35%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.83%
平局
26.53%
客隊 勝利
24.64%
大 / 小 2.5
大球 2.5
49.65%
小球 2.5
50.35%
雙方進球
是
52.3%
否
47.7%
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 | 10.68% 9.36 | 15.05% 6.64 | 74.27% 1.35 |
| -1.5 | 25.73% 3.89 | — | 74.27% 1.35 |
| -1.0 | 25.73% 3.89 | 23.68% 4.22 | 50.59% 1.98 |
| -0.5 | 49.41% 2.02 | — | 50.59% 1.98 |
| 0 (PK) | 49.41% 2.02 | 25.02% 4.0 | 25.56% 3.91 |
| +0.5 | 74.44% 1.34 | — | 25.56% 3.91 |
| +1.0 | 74.44% 1.34 | 15.94% 6.28 | 9.63% 10.39 |
| +1.5 | 90.37% 1.11 | — | 9.63% 10.39 |
| +2.0 | 90.37% 1.11 | 6.82% 14.67 | 2.81% 35.57 |
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。
