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
44.65%
公平賠率
2.24
平局
27.85%
公平賠率
3.59
客隊 勝利
27.5%
公平賠率
3.64
最可能的比分
1 - 1
概率 12.5%
公平賠率 8.0
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 | 2.24 | — | |
| 平局 | 3.59 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.64 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.5% | 8.0 |
| 2 | 1-0 | 11.47% | 8.72 |
| 3 | 2-1 | 9.0% | 11.11 |
| 4 | 0-1 | 8.68% | 11.52 |
| 5 | 2-0 | 8.26% | 12.11 |
| 6 | 0-0 | 7.97% | 12.55 |
| 7 | 1-2 | 6.81% | 14.68 |
| 8 | 2-2 | 4.91% | 20.38 |
| 9 | 0-2 | 4.73% | 21.13 |
| 10 | 3-1 | 4.32% | 23.14 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.97%
12.55
|
8.68%
11.52
|
4.73%
21.13
|
1.72%
58.16
|
0.47%
213.45
|
0.1%
979.43
|
| 1 |
11.47%
8.72
|
12.5%
8.0
|
6.81%
14.68
|
2.48%
40.39
|
0.67%
148.21
|
0.15%
679.81
|
| 2 |
8.26%
12.11
|
9.0%
11.11
|
4.91%
20.38
|
1.78%
56.1
|
0.49%
205.85
|
0.11%
944.29
|
| 3 |
3.96%
25.23
|
4.32%
23.14
|
2.35%
42.46
|
0.86%
116.86
|
0.23%
428.82
|
0.05%
1968.5
|
| 4 |
1.43%
70.07
|
1.56%
64.28
|
0.85%
117.95
|
0.31%
324.68
|
0.08%
1191.9
|
0.02%
5464.48
|
| 5 |
0.41%
243.31
|
0.45%
223.21
|
0.24%
409.5
|
0.09%
1127.4
|
0.02%
4132.23
|
0.01%
18867.92
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.46%
·
公平：
218.01
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.97% | 12.55 |
| 1 | 20.15% | 4.96 |
| 2 | 25.49% | 3.92 |
| 3 | 21.50% | 4.65 |
| 4 | 13.60% | 7.35 |
| 5+ | 11.29% | 8.86 |
|
大球 2.5 46.39%
小球 2.5 53.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.65%
平局
27.85%
客隊 勝利
27.50%
大 / 小 2.5
大球 2.5
46.39%
小球 2.5
53.61%
雙方進球
是
50.65%
否
49.35%
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 | 8.41% 11.89 | 13.52% 7.39 | 78.07% 1.28 |
| -1.5 | 21.93% 4.56 | — | 78.07% 1.28 |
| -1.0 | 21.93% 4.56 | 23.16% 4.32 | 54.91% 1.82 |
| -0.5 | 45.09% 2.22 | — | 54.91% 1.82 |
| 0 (PK) | 45.09% 2.22 | 26.32% 3.8 | 28.59% 3.5 |
| +0.5 | 71.41% 1.4 | — | 28.59% 3.5 |
| +1.0 | 71.41% 1.4 | 17.53% 5.7 | 11.05% 9.05 |
| +1.5 | 88.95% 1.12 | — | 11.05% 9.05 |
| +2.0 | 88.95% 1.12 | 7.75% 12.91 | 3.31% 30.25 |
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。
