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
40.79%
公平賠率
2.45
平局
29.04%
公平賠率
3.44
客隊 勝利
30.17%
公平賠率
3.31
最可能的比分
1 - 1
概率 12.97%
公平賠率 7.71
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 | 2.45 | — | |
| 平局 | 3.44 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.31 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.97% | 7.71 |
| 2 | 1-0 | 11.79% | 8.48 |
| 3 | 0-1 | 9.98% | 10.02 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 2-1 | 8.43% | 11.86 |
| 6 | 2-0 | 7.67% | 13.05 |
| 7 | 1-2 | 7.13% | 14.02 |
| 8 | 0-2 | 5.49% | 18.22 |
| 9 | 2-2 | 4.64% | 21.56 |
| 10 | 3-1 | 3.65% | 27.37 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
9.98%
10.02
|
5.49%
18.22
|
2.01%
49.69
|
0.55%
180.7
|
0.12%
821.02
|
| 1 |
11.79%
8.48
|
12.97%
7.71
|
7.13%
14.02
|
2.62%
38.22
|
0.72%
139.0
|
0.16%
631.71
|
| 2 |
7.67%
13.05
|
8.43%
11.86
|
4.64%
21.56
|
1.7%
58.81
|
0.47%
213.86
|
0.1%
971.82
|
| 3 |
3.32%
30.1
|
3.65%
27.37
|
2.01%
49.76
|
0.74%
135.7
|
0.2%
493.58
|
0.04%
2242.15
|
| 4 |
1.08%
92.63
|
1.19%
84.21
|
0.65%
153.12
|
0.24%
417.54
|
0.07%
1517.45
|
0.01%
6896.55
|
| 5 |
0.28%
356.25
|
0.31%
323.83
|
0.17%
588.93
|
0.06%
1605.14
|
0.02%
5847.95
|
0.0%
26315.79
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.32%
·
公平：
312.99
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大球 2.5 43.03%
小球 2.5 56.97%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.79%
平局
29.04%
客隊 勝利
30.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.03%
小球 2.5
56.97%
雙方進球
是
48.53%
否
51.47%
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 | 6.57% 15.23 | 12.04% 8.31 | 81.39% 1.23 |
| -1.5 | 18.61% 5.37 | — | 81.39% 1.23 |
| -1.0 | 18.61% 5.37 | 22.49% 4.45 | 58.9% 1.7 |
| -0.5 | 41.1% 2.43 | — | 58.9% 1.7 |
| 0 (PK) | 41.1% 2.43 | 27.49% 3.64 | 31.41% 3.18 |
| +0.5 | 68.59% 1.46 | — | 31.41% 3.18 |
| +1.0 | 68.59% 1.46 | 19.03% 5.25 | 12.38% 8.08 |
| +1.5 | 87.62% 1.14 | — | 12.38% 8.08 |
| +2.0 | 87.62% 1.14 | 8.62% 11.6 | 3.76% 26.59 |
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。
