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
45.99%
公平賠率
2.17
平局
27.06%
公平賠率
3.7
客隊 勝利
26.95%
公平賠率
3.71
最可能的比分
1 - 1
概率 12.15%
公平賠率 8.23
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 | 2.17 | — | |
| 平局 | 3.7 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.71 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.15% | 8.23 |
| 2 | 1-0 | 10.85% | 9.22 |
| 3 | 2-1 | 9.23% | 10.83 |
| 4 | 2-0 | 8.24% | 12.13 |
| 5 | 0-1 | 7.99% | 12.51 |
| 6 | 0-0 | 7.14% | 14.01 |
| 7 | 1-2 | 6.8% | 14.7 |
| 8 | 2-2 | 5.17% | 19.34 |
| 9 | 3-1 | 4.68% | 21.38 |
| 10 | 0-2 | 4.48% | 22.34 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.14%
14.01
|
7.99%
12.51
|
4.48%
22.34
|
1.67%
59.84
|
0.47%
213.72
|
0.1%
954.2
|
| 1 |
10.85%
9.22
|
12.15%
8.23
|
6.8%
14.7
|
2.54%
39.37
|
0.71%
140.61
|
0.16%
627.75
|
| 2 |
8.24%
12.13
|
9.23%
10.83
|
5.17%
19.34
|
1.93%
51.81
|
0.54%
185.01
|
0.12%
825.76
|
| 3 |
4.18%
23.94
|
4.68%
21.38
|
2.62%
38.17
|
0.98%
102.25
|
0.27%
365.23
|
0.06%
1631.32
|
| 4 |
1.59%
63.0
|
1.78%
56.26
|
1.0%
100.45
|
0.37%
269.11
|
0.1%
960.61
|
0.02%
4291.85
|
| 5 |
0.48%
207.25
|
0.54%
185.05
|
0.3%
330.47
|
0.11%
884.96
|
0.03%
3164.56
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.58%
·
公平：
172.47
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
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 | 7.14% | 14.01 |
| 1 | 18.84% | 5.31 |
| 2 | 24.87% | 4.02 |
| 3 | 21.88% | 4.57 |
| 4 | 14.44% | 6.92 |
| 5+ | 12.83% | 7.79 |
|
大球 2.5 49.16%
小球 2.5 50.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.99%
平局
27.06%
客隊 勝利
26.95%
大 / 小 2.5
大球 2.5
49.16%
小球 2.5
50.84%
雙方進球
是
52.64%
否
47.36%
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 | 9.33% 10.72 | 14.04% 7.12 | 76.63% 1.3 |
| -1.5 | 23.37% 4.28 | — | 76.63% 1.3 |
| -1.0 | 23.37% 4.28 | 23.1% 4.33 | 53.53% 1.87 |
| -0.5 | 46.47% 2.15 | — | 53.53% 1.87 |
| 0 (PK) | 46.47% 2.15 | 25.54% 3.91 | 27.98% 3.57 |
| +0.5 | 72.02% 1.39 | — | 27.98% 3.57 |
| +1.0 | 72.02% 1.39 | 17.02% 5.87 | 10.96% 9.13 |
| +1.5 | 89.04% 1.12 | — | 10.96% 9.13 |
| +2.0 | 89.04% 1.12 | 7.62% 13.12 | 3.33% 29.99 |
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。
