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
46.88%
公平賠率
2.13
平局
27.16%
公平賠率
3.68
客隊 勝利
25.96%
公平賠率
3.85
最可能的比分
1 - 1
概率 12.19%
公平賠率 8.2
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 | 2.13 | — | |
| 平局 | 3.68 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.85 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.19% | 8.2 |
| 2 | 1-0 | 11.29% | 8.86 |
| 3 | 2-1 | 9.27% | 10.79 |
| 4 | 2-0 | 8.58% | 11.65 |
| 5 | 0-1 | 8.02% | 12.47 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.58% | 15.19 |
| 8 | 2-2 | 5.0% | 19.98 |
| 9 | 3-1 | 4.7% | 21.3 |
| 10 | 3-0 | 4.35% | 23.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.02%
12.47
|
4.33%
23.09
|
1.56%
64.13
|
0.42%
237.53
|
0.09%
1100.11
|
| 1 |
11.29%
8.86
|
12.19%
8.2
|
6.58%
15.19
|
2.37%
42.19
|
0.64%
156.25
|
0.14%
723.59
|
| 2 |
8.58%
11.65
|
9.27%
10.79
|
5.0%
19.98
|
1.8%
55.51
|
0.49%
205.59
|
0.11%
951.47
|
| 3 |
4.35%
23.0
|
4.7%
21.3
|
2.54%
39.44
|
0.91%
109.57
|
0.25%
405.84
|
0.05%
1879.7
|
| 4 |
1.65%
60.53
|
1.78%
56.05
|
0.96%
103.8
|
0.35%
288.35
|
0.09%
1068.38
|
0.02%
4950.5
|
| 5 |
0.5%
199.12
|
0.54%
184.37
|
0.29%
341.41
|
0.11%
948.77
|
0.03%
3508.77
|
0.01%
16393.44
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.56%
·
公平：
177.84
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.88%
平局
27.16%
客隊 勝利
25.96%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
51.6%
否
48.4%
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 | 9.59% 10.43 | 14.35% 6.97 | 76.06% 1.31 |
| -1.5 | 23.94% 4.18 | — | 76.06% 1.31 |
| -1.0 | 23.94% 4.18 | 23.47% 4.26 | 52.59% 1.9 |
| -0.5 | 47.41% 2.11 | — | 52.59% 1.9 |
| 0 (PK) | 47.41% 2.11 | 25.64% 3.9 | 26.96% 3.71 |
| +0.5 | 73.04% 1.37 | — | 26.96% 3.71 |
| +1.0 | 73.04% 1.37 | 16.67% 6.0 | 10.28% 9.72 |
| +1.5 | 89.72% 1.11 | — | 10.28% 9.72 |
| +2.0 | 89.72% 1.11 | 7.25% 13.8 | 3.04% 32.92 |
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。
