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
37.43%
公平賠率
2.67
平局
30.36%
公平賠率
3.29
客隊 勝利
32.22%
公平賠率
3.1
最可能的比分
1 - 1
概率 13.34%
公平賠率 7.5
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 | 2.67 | — | |
| 平局 | 3.29 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.1 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.34% | 7.5 |
| 2 | 1-0 | 12.35% | 8.1 |
| 3 | 0-1 | 11.5% | 8.7 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 2-1 | 7.74% | 12.93 |
| 6 | 1-2 | 7.2% | 13.89 |
| 7 | 2-0 | 7.16% | 13.96 |
| 8 | 0-2 | 6.21% | 16.11 |
| 9 | 2-2 | 4.18% | 23.94 |
| 10 | 3-1 | 2.99% | 33.43 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
11.5%
8.7
|
6.21%
16.11
|
2.24%
44.74
|
0.6%
165.7
|
0.13%
766.87
|
| 1 |
12.35%
8.1
|
13.34%
7.5
|
7.2%
13.89
|
2.59%
38.57
|
0.7%
142.86
|
0.15%
661.38
|
| 2 |
7.16%
13.96
|
7.74%
12.93
|
4.18%
23.94
|
1.5%
66.5
|
0.41%
246.31
|
0.09%
1140.25
|
| 3 |
2.77%
36.11
|
2.99%
33.43
|
1.62%
61.91
|
0.58%
171.97
|
0.16%
636.94
|
0.03%
2949.85
|
| 4 |
0.8%
124.5
|
0.87%
115.29
|
0.47%
213.49
|
0.17%
593.12
|
0.05%
2197.8
|
0.01%
10204.08
|
| 5 |
0.19%
536.77
|
0.2%
497.02
|
0.11%
919.96
|
0.04%
2557.54
|
0.01%
9433.96
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.21%
·
公平：
465.77
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.65% | 31.35% |
| 1.5 | 32.29% | 67.71% |
| 2.5 | 11.2% | 88.8% |
| 3.5 | 3.04% | 96.96% |
| 4.5 | 0.68% | 99.32% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
大球 2.5 38.8%
小球 2.5 61.2%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.43%
平局
30.36%
客隊 勝利
32.22%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.8%
小球 2.5
61.2%
雙方進球
是
45.34%
否
54.66%
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 | 5.06% 19.76 | 10.66% 9.38 | 84.28% 1.19 |
| -1.5 | 15.72% 6.36 | — | 84.28% 1.19 |
| -1.0 | 15.72% 6.36 | 21.88% 4.57 | 62.4% 1.6 |
| -0.5 | 37.6% 2.66 | — | 62.4% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.6% 2.66 | 28.79% 3.47 | 33.61% 2.98 |
| +0.5 | 66.39% 1.51 | — | 33.61% 2.98 |
| +1.0 | 66.39% 1.51 | 20.37% 4.91 | 13.24% 7.55 |
| +1.5 | 86.76% 1.15 | — | 13.24% 7.55 |
| +2.0 | 86.76% 1.15 | 9.24% 10.82 | 3.99% 25.04 |
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。
