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
45.38%
公平賠率
2.2
平局
27.7%
公平賠率
3.61
客隊 勝利
26.92%
公平賠率
3.71
最可能的比分
1 - 1
概率 12.44%
公平賠率 8.04
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 | 2.2 | — | |
| 平局 | 3.61 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.71 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.44% | 8.04 |
| 2 | 1-0 | 11.51% | 8.68 |
| 3 | 2-1 | 9.08% | 11.02 |
| 4 | 0-1 | 8.52% | 11.74 |
| 5 | 2-0 | 8.41% | 11.9 |
| 6 | 0-0 | 7.89% | 12.68 |
| 7 | 1-2 | 6.72% | 14.89 |
| 8 | 2-2 | 4.9% | 20.4 |
| 9 | 0-2 | 4.6% | 21.74 |
| 10 | 3-1 | 4.42% | 22.63 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.89%
12.68
|
8.52%
11.74
|
4.6%
21.74
|
1.66%
60.39
|
0.45%
223.66
|
0.1%
1035.2
|
| 1 |
11.51%
8.68
|
12.44%
8.04
|
6.72%
14.89
|
2.42%
41.37
|
0.65%
153.21
|
0.14%
709.22
|
| 2 |
8.41%
11.9
|
9.08%
11.02
|
4.9%
20.4
|
1.76%
56.66
|
0.48%
209.86
|
0.1%
971.82
|
| 3 |
4.09%
24.45
|
4.42%
22.63
|
2.39%
41.92
|
0.86%
116.43
|
0.23%
431.22
|
0.05%
1996.01
|
| 4 |
1.49%
66.97
|
1.61%
62.01
|
0.87%
114.84
|
0.31%
318.98
|
0.08%
1182.03
|
0.02%
5464.48
|
| 5 |
0.44%
229.36
|
0.47%
212.36
|
0.25%
393.24
|
0.09%
1092.9
|
0.02%
4048.58
|
0.01%
18867.92
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.48%
·
公平：
208.64
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
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 | 7.89% | 12.68 |
| 1 | 20.03% | 4.99 |
| 2 | 25.44% | 3.93 |
| 3 | 21.54% | 4.64 |
| 4 | 13.68% | 7.31 |
| 5+ | 11.42% | 8.75 |
|
大球 2.5 46.64%
小球 2.5 53.36%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.38%
平局
27.70%
客隊 勝利
26.92%
大 / 小 2.5
大球 2.5
46.64%
小球 2.5
53.36%
雙方進球
是
50.7%
否
49.3%
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 | 8.74% 11.44 | 13.79% 7.25 | 77.47% 1.29 |
| -1.5 | 22.53% 4.44 | — | 77.47% 1.29 |
| -1.0 | 22.53% 4.44 | 23.32% 4.29 | 54.15% 1.85 |
| -0.5 | 45.85% 2.18 | — | 54.15% 1.85 |
| 0 (PK) | 45.85% 2.18 | 26.17% 3.82 | 27.98% 3.57 |
| +0.5 | 72.02% 1.39 | — | 27.98% 3.57 |
| +1.0 | 72.02% 1.39 | 17.25% 5.8 | 10.73% 9.32 |
| +1.5 | 89.27% 1.12 | — | 10.73% 9.32 |
| +2.0 | 89.27% 1.12 | 7.55% 13.25 | 3.18% 31.45 |
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。
