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
51.71%
公平賠率
1.93
平局
25.04%
公平賠率
3.99
客隊 勝利
23.25%
公平賠率
4.3
最可能的比分
1 - 1
概率 11.12%
公平賠率 8.99
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 | 1.93 | — | |
| 平局 | 3.99 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.3 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.12% | 8.99 |
| 2 | 1-0 | 10.02% | 9.98 |
| 3 | 2-1 | 9.73% | 10.27 |
| 4 | 2-0 | 8.77% | 11.4 |
| 5 | 0-1 | 6.36% | 15.73 |
| 6 | 1-2 | 6.17% | 16.2 |
| 7 | 0-0 | 5.73% | 17.46 |
| 8 | 3-1 | 5.68% | 17.61 |
| 9 | 2-2 | 5.4% | 18.51 |
| 10 | 3-0 | 5.12% | 19.55 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.73%
17.46
|
6.36%
15.73
|
3.53%
28.34
|
1.31%
76.6
|
0.36%
276.09
|
0.08%
1243.78
|
| 1 |
10.02%
9.98
|
11.12%
8.99
|
6.17%
16.2
|
2.28%
43.78
|
0.63%
157.75
|
0.14%
710.73
|
| 2 |
8.77%
11.4
|
9.73%
10.27
|
5.4%
18.51
|
2.0%
50.03
|
0.55%
180.28
|
0.12%
812.35
|
| 3 |
5.12%
19.55
|
5.68%
17.61
|
3.15%
31.73
|
1.17%
85.76
|
0.32%
309.02
|
0.07%
1392.76
|
| 4 |
2.24%
44.68
|
2.48%
40.25
|
1.38%
72.53
|
0.51%
196.04
|
0.14%
706.21
|
0.03%
3184.71
|
| 5 |
0.78%
127.67
|
0.87%
115.01
|
0.48%
207.21
|
0.18%
560.22
|
0.05%
2020.2
|
0.01%
9090.91
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.01%
·
公平：
98.66
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.62% | 17.38% |
| 1.5 | 52.21% | 47.79% |
| 2.5 | 25.6% | 74.4% |
| 3.5 | 10.08% | 89.92% |
| 4.5 | 3.29% | 96.71% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.73% | 17.46 |
| 1 | 16.38% | 6.11 |
| 2 | 23.42% | 4.27 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 15.97% | 6.26 |
| 5+ | 16.18% | 6.18 |
|
大球 2.5 54.47%
小球 2.5 45.53%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
51.71%
平局
25.04%
客隊 勝利
23.25%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.47%
小球 2.5
45.53%
雙方進球
是
55.39%
否
44.61%
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 | 12.87% 7.77 | 16.02% 6.24 | 71.11% 1.41 |
| -1.5 | 28.89% 3.46 | — | 71.11% 1.41 |
| -1.0 | 28.89% 3.46 | 23.47% 4.26 | 47.64% 2.1 |
| -0.5 | 52.36% 1.91 | — | 47.64% 2.1 |
| 0 (PK) | 52.36% 1.91 | 23.57% 4.24 | 24.07% 4.15 |
| +0.5 | 75.93% 1.32 | — | 24.07% 4.15 |
| +1.0 | 75.93% 1.32 | 14.89% 6.72 | 9.18% 10.89 |
| +1.5 | 90.82% 1.1 | — | 9.18% 10.89 |
| +2.0 | 90.82% 1.1 | 6.45% 15.52 | 2.74% 36.52 |
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。
