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
44.99%
公平賠率
2.22
平局
27.41%
公平賠率
3.65
客隊 勝利
27.6%
公平賠率
3.62
最可能的比分
1 - 1
概率 12.31%
公平賠率 8.12
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 | 2.22 | — | |
| 平局 | 3.65 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.62 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.31% | 8.12 |
| 2 | 1-0 | 10.99% | 9.1 |
| 3 | 2-1 | 9.11% | 10.98 |
| 4 | 0-1 | 8.32% | 12.02 |
| 5 | 2-0 | 8.13% | 12.29 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.89% | 14.5 |
| 8 | 2-2 | 5.1% | 19.6 |
| 9 | 0-2 | 4.66% | 21.47 |
| 10 | 3-1 | 4.49% | 22.25 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.32%
12.02
|
4.66%
21.47
|
1.74%
57.5
|
0.49%
205.34
|
0.11%
916.59
|
| 1 |
10.99%
9.1
|
12.31%
8.12
|
6.89%
14.5
|
2.57%
38.85
|
0.72%
138.75
|
0.16%
619.58
|
| 2 |
8.13%
12.29
|
9.11%
10.98
|
5.1%
19.6
|
1.9%
52.5
|
0.53%
187.51
|
0.12%
836.82
|
| 3 |
4.01%
24.92
|
4.49%
22.25
|
2.52%
39.73
|
0.94%
106.42
|
0.26%
380.08
|
0.06%
1697.79
|
| 4 |
1.48%
67.35
|
1.66%
60.13
|
0.93%
107.38
|
0.35%
287.6
|
0.1%
1027.75
|
0.02%
4587.16
|
| 5 |
0.44%
227.53
|
0.49%
203.17
|
0.28%
362.71
|
0.1%
971.82
|
0.03%
3472.22
|
0.01%
15384.62
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.52%
·
公平：
190.99
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.99%
平局
27.41%
客隊 勝利
27.60%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.04%
否
47.96%
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 | 8.78% 11.39 | 13.67% 7.31 | 77.55% 1.29 |
| -1.5 | 22.45% 4.45 | — | 77.55% 1.29 |
| -1.0 | 22.45% 4.45 | 23.0% 4.35 | 54.55% 1.83 |
| -0.5 | 45.45% 2.2 | — | 54.55% 1.83 |
| 0 (PK) | 45.45% 2.2 | 25.88% 3.86 | 28.67% 3.49 |
| +0.5 | 71.33% 1.4 | — | 28.67% 3.49 |
| +1.0 | 71.33% 1.4 | 17.4% 5.75 | 11.27% 8.88 |
| +1.5 | 88.73% 1.13 | — | 11.27% 8.88 |
| +2.0 | 88.73% 1.13 | 7.83% 12.77 | 3.44% 29.1 |
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。
