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
55.76%
公平賠率
1.79
平局
23.75%
公平賠率
4.21
客隊 勝利
20.49%
公平賠率
4.88
最可能的比分
1 - 1
概率 10.48%
公平賠率 9.54
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 | 1.79 | — | |
| 平局 | 4.21 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.88 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.48% | 9.54 |
| 2 | 2-1 | 9.9% | 10.1 |
| 3 | 1-0 | 9.79% | 10.21 |
| 4 | 2-0 | 9.26% | 10.8 |
| 5 | 3-1 | 6.24% | 16.03 |
| 6 | 3-0 | 5.83% | 17.15 |
| 7 | 1-2 | 5.61% | 17.84 |
| 8 | 0-1 | 5.54% | 18.04 |
| 9 | 2-2 | 5.3% | 18.87 |
| 10 | 0-0 | 5.18% | 19.3 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.18%
19.3
|
5.54%
18.04
|
2.97%
33.71
|
1.06%
94.52
|
0.28%
353.36
|
0.06%
1650.17
|
| 1 |
9.79%
10.21
|
10.48%
9.54
|
5.61%
17.84
|
2.0%
50.01
|
0.53%
186.95
|
0.11%
873.36
|
| 2 |
9.26%
10.8
|
9.9%
10.1
|
5.3%
18.87
|
1.89%
52.92
|
0.51%
197.82
|
0.11%
924.21
|
| 3 |
5.83%
17.15
|
6.24%
16.03
|
3.34%
29.96
|
1.19%
84.0
|
0.32%
313.97
|
0.07%
1468.43
|
| 4 |
2.76%
36.3
|
2.95%
33.92
|
1.58%
63.41
|
0.56%
177.78
|
0.15%
664.45
|
0.03%
3105.59
|
| 5 |
1.04%
96.02
|
1.11%
89.74
|
0.6%
167.73
|
0.21%
470.37
|
0.06%
1757.47
|
0.01%
8196.72
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.37%
·
公平：
72.8
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.89% | 15.11% |
| 1.5 | 56.34% | 43.66% |
| 2.5 | 29.36% | 70.64% |
| 3.5 | 12.36% | 87.64% |
| 4.5 | 4.33% | 95.67% |
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 | 5.18% | 19.30 |
| 1 | 15.34% | 6.52 |
| 2 | 22.70% | 4.41 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.57% | 6.03 |
| 5+ | 17.81% | 5.62 |
|
大球 2.5 56.78%
小球 2.5 43.22%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.76%
平局
23.75%
客隊 勝利
20.49%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.78%
小球 2.5
43.22%
雙方進球
是
55.77%
否
44.23%
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 | 15.55% 6.43 | 17.3% 5.78 | 67.14% 1.49 |
| -1.5 | 32.86% 3.04 | — | 67.14% 1.49 |
| -1.0 | 32.86% 3.04 | 23.66% 4.23 | 43.49% 2.3 |
| -0.5 | 56.51% 1.77 | — | 43.49% 2.3 |
| 0 (PK) | 56.51% 1.77 | 22.31% 4.48 | 21.17% 4.72 |
| +0.5 | 78.83% 1.27 | — | 21.17% 4.72 |
| +1.0 | 78.83% 1.27 | 13.39% 7.47 | 7.78% 12.85 |
| +1.5 | 92.22% 1.08 | — | 7.78% 12.85 |
| +2.0 | 92.22% 1.08 | 5.55% 18.03 | 2.23% 44.77 |
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。
