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
56.79%
公平賠率
1.76
平局
23.0%
公平賠率
4.35
客隊 勝利
20.21%
公平賠率
4.95
最可能的比分
1 - 1
概率 10.0%
公平賠率 10.0
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 | 1.76 | — | |
| 平局 | 4.35 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.95 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.0% | 10.0 |
| 2 | 2-1 | 9.9% | 10.1 |
| 3 | 1-0 | 9.01% | 11.1 |
| 4 | 2-0 | 8.92% | 11.21 |
| 5 | 3-1 | 6.53% | 15.3 |
| 6 | 3-0 | 5.89% | 16.99 |
| 7 | 1-2 | 5.55% | 18.02 |
| 8 | 2-2 | 5.49% | 18.2 |
| 9 | 0-1 | 5.05% | 19.8 |
| 10 | 0-0 | 4.55% | 21.98 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.55%
21.98
|
5.05%
19.8
|
2.8%
35.67
|
1.04%
96.41
|
0.29%
347.46
|
0.06%
1564.95
|
| 1 |
9.01%
11.1
|
10.0%
10.0
|
5.55%
18.02
|
2.05%
48.69
|
0.57%
175.47
|
0.13%
790.51
|
| 2 |
8.92%
11.21
|
9.9%
10.1
|
5.49%
18.2
|
2.03%
49.19
|
0.56%
177.24
|
0.13%
798.72
|
| 3 |
5.89%
16.99
|
6.53%
15.3
|
3.63%
27.57
|
1.34%
74.53
|
0.37%
268.53
|
0.08%
1209.19
|
| 4 |
2.91%
34.32
|
3.23%
30.92
|
1.8%
55.71
|
0.66%
150.56
|
0.18%
542.59
|
0.04%
2444.99
|
| 5 |
1.15%
86.66
|
1.28%
78.07
|
0.71%
140.67
|
0.26%
380.23
|
0.07%
1369.86
|
0.02%
6172.84
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.68%
·
公平：
59.38
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.19% | 13.81% |
| 1.5 | 58.85% | 41.14% |
| 2.5 | 31.79% | 68.21% |
| 3.5 | 13.93% | 86.07% |
| 4.5 | 5.09% | 94.91% |
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 | 4.55% | 21.98 |
| 1 | 14.06% | 7.11 |
| 2 | 21.72% | 4.60 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 17.28% | 5.79 |
| 5+ | 20.01% | 5.00 |
|
大球 2.5 59.67%
小球 2.5 40.33%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
56.79%
平局
23.00%
客隊 勝利
20.21%
大 / 小 2.5
大球 2.5
59.67%
小球 2.5
40.33%
雙方進球
是
57.79%
否
42.21%
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 | 16.73% 5.98 | 17.54% 5.7 | 65.73% 1.52 |
| -1.5 | 34.27% 2.92 | — | 65.73% 1.52 |
| -1.0 | 34.27% 2.92 | 23.28% 4.3 | 42.45% 2.36 |
| -0.5 | 57.55% 1.74 | — | 42.45% 2.36 |
| 0 (PK) | 57.55% 1.74 | 21.59% 4.63 | 20.86% 4.79 |
| +0.5 | 79.14% 1.26 | — | 20.86% 4.79 |
| +1.0 | 79.14% 1.26 | 13.05% 7.66 | 7.81% 12.8 |
| +1.5 | 92.19% 1.08 | — | 7.81% 12.8 |
| +2.0 | 92.19% 1.08 | 5.51% 18.14 | 2.3% 43.49 |
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。
