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
52.85%
公平賠率
1.89
平局
24.69%
公平賠率
4.05
客隊 勝利
22.47%
公平賠率
4.45
最可能的比分
1 - 1
概率 10.94%
公平賠率 9.14
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 | 1.89 | — | |
| 平局 | 4.05 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.45 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.94% | 9.14 |
| 2 | 1-0 | 9.95% | 10.05 |
| 3 | 2-1 | 9.79% | 10.21 |
| 4 | 2-0 | 8.9% | 11.23 |
| 5 | 0-1 | 6.11% | 16.36 |
| 6 | 1-2 | 6.02% | 16.62 |
| 7 | 3-1 | 5.84% | 17.11 |
| 8 | 0-0 | 5.56% | 17.99 |
| 9 | 2-2 | 5.39% | 18.56 |
| 10 | 3-0 | 5.31% | 18.82 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.56%
17.99
|
6.11%
16.36
|
3.36%
29.74
|
1.23%
81.11
|
0.34%
294.99
|
0.07%
1340.48
|
| 1 |
9.95%
10.05
|
10.94%
9.14
|
6.02%
16.62
|
2.21%
45.31
|
0.61%
164.77
|
0.13%
749.06
|
| 2 |
8.9%
11.23
|
9.79%
10.21
|
5.39%
18.56
|
1.98%
50.63
|
0.54%
184.09
|
0.12%
836.82
|
| 3 |
5.31%
18.82
|
5.84%
17.11
|
3.21%
31.11
|
1.18%
84.85
|
0.32%
308.55
|
0.07%
1402.52
|
| 4 |
2.38%
42.06
|
2.62%
38.24
|
1.44%
69.53
|
0.53%
189.61
|
0.14%
689.66
|
0.03%
3134.8
|
| 5 |
0.85%
117.5
|
0.94%
106.81
|
0.51%
194.21
|
0.19%
529.66
|
0.05%
1926.78
|
0.01%
8771.93
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.11%
·
公平：
90.29
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.3% | 16.7% |
| 1.5 | 53.42% | 46.58% |
| 2.5 | 26.67% | 73.33% |
| 3.5 | 10.71% | 89.29% |
| 4.5 | 3.57% | 96.43% |
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 | 5.56% | 17.99 |
| 1 | 16.06% | 6.23 |
| 2 | 23.21% | 4.31 |
| 3 | 22.36% | 4.47 |
| 4 | 16.15% | 6.19 |
| 5+ | 16.66% | 6.00 |
|
大球 2.5 55.17%
小球 2.5 44.83%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
52.85%
平局
24.69%
客隊 勝利
22.47%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.17%
小球 2.5
44.83%
雙方進球
是
55.57%
否
44.43%
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 | 13.6% 7.35 | 16.39% 6.1 | 70.01% 1.43 |
| -1.5 | 29.99% 3.33 | — | 70.01% 1.43 |
| -1.0 | 29.99% 3.33 | 23.54% 4.25 | 46.47% 2.15 |
| -0.5 | 53.53% 1.87 | — | 46.47% 2.15 |
| 0 (PK) | 53.53% 1.87 | 23.22% 4.31 | 23.25% 4.3 |
| +0.5 | 76.75% 1.3 | — | 23.25% 4.3 |
| +1.0 | 76.75% 1.3 | 14.47% 6.91 | 8.78% 11.38 |
| +1.5 | 91.22% 1.1 | — | 8.78% 11.38 |
| +2.0 | 91.22% 1.1 | 6.19% 16.16 | 2.59% 38.55 |
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。
