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
37.42%
公平賠率
2.67
平局
29.84%
公平賠率
3.35
客隊 勝利
32.75%
公平賠率
3.05
最可能的比分
1 - 1
概率 13.23%
公平賠率 7.56
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 | 2.67 | — | |
| 平局 | 3.35 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.05 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.23% | 7.56 |
| 2 | 1-0 | 11.81% | 8.47 |
| 3 | 0-1 | 11.12% | 8.99 |
| 4 | 0-0 | 9.93% | 10.07 |
| 5 | 2-1 | 7.87% | 12.7 |
| 6 | 1-2 | 7.41% | 13.5 |
| 7 | 2-0 | 7.03% | 14.23 |
| 8 | 0-2 | 6.23% | 16.06 |
| 9 | 2-2 | 4.41% | 22.69 |
| 10 | 3-1 | 3.12% | 32.03 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.93%
10.07
|
11.12%
8.99
|
6.23%
16.06
|
2.32%
43.03
|
0.65%
153.66
|
0.15%
685.87
|
| 1 |
11.81%
8.47
|
13.23%
7.56
|
7.41%
13.5
|
2.77%
36.15
|
0.77%
129.13
|
0.17%
576.37
|
| 2 |
7.03%
14.23
|
7.87%
12.7
|
4.41%
22.69
|
1.65%
60.76
|
0.46%
217.01
|
0.1%
968.99
|
| 3 |
2.79%
35.87
|
3.12%
32.03
|
1.75%
57.19
|
0.65%
153.19
|
0.18%
547.05
|
0.04%
2444.99
|
| 4 |
0.83%
120.57
|
0.93%
107.65
|
0.52%
192.23
|
0.19%
514.93
|
0.05%
1838.24
|
0.01%
8196.72
|
| 5 |
0.2%
506.59
|
0.22%
452.28
|
0.12%
807.75
|
0.05%
2164.5
|
0.01%
7751.94
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.25%
·
公平：
400.48
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.37% | 32.63% |
| 1.5 | 30.83% | 69.17% |
| 2.5 | 10.36% | 89.64% |
| 3.5 | 2.72% | 97.28% |
| 4.5 | 0.59% | 99.41% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.93% | 10.07 |
| 1 | 22.93% | 4.36 |
| 2 | 26.48% | 3.78 |
| 3 | 20.39% | 4.90 |
| 4 | 11.78% | 8.49 |
| 5+ | 8.49% | 11.78 |
|
大球 2.5 40.66%
小球 2.5 59.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.42%
平局
29.84%
客隊 勝利
32.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.66%
小球 2.5
59.34%
雙方進球
是
46.88%
否
53.12%
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 | 5.23% 19.12 | 10.72% 9.33 | 84.05% 1.19 |
| -1.5 | 15.95% 6.27 | — | 84.05% 1.19 |
| -1.0 | 15.95% 6.27 | 21.64% 4.62 | 62.41% 1.6 |
| -0.5 | 37.59% 2.66 | — | 62.41% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.59% 2.66 | 28.27% 3.54 | 34.14% 2.93 |
| +0.5 | 65.86% 1.52 | — | 34.14% 2.93 |
| +1.0 | 65.86% 1.52 | 20.37% 4.91 | 13.77% 7.26 |
| +1.5 | 86.23% 1.16 | — | 13.77% 7.26 |
| +2.0 | 86.23% 1.16 | 9.5% 10.53 | 4.27% 23.39 |
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。
