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
48.43%
公平賠率
2.06
平局
26.19%
公平賠率
3.82
客隊 勝利
25.39%
公平賠率
3.94
最可能的比分
1 - 1
概率 11.72%
公平賠率 8.54
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 | 2.06 | — | |
| 平局 | 3.82 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.94 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.72% | 8.54 |
| 2 | 1-0 | 10.46% | 9.56 |
| 3 | 2-1 | 9.49% | 10.54 |
| 4 | 2-0 | 8.47% | 11.8 |
| 5 | 0-1 | 7.23% | 13.83 |
| 6 | 1-2 | 6.56% | 15.24 |
| 7 | 0-0 | 6.46% | 15.49 |
| 8 | 2-2 | 5.31% | 18.82 |
| 9 | 3-1 | 5.12% | 19.51 |
| 10 | 3-0 | 4.58% | 21.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.46%
15.49
|
7.23%
13.83
|
4.05%
24.69
|
1.51%
66.14
|
0.42%
236.24
|
0.09%
1054.85
|
| 1 |
10.46%
9.56
|
11.72%
8.54
|
6.56%
15.24
|
2.45%
40.83
|
0.69%
145.82
|
0.15%
651.04
|
| 2 |
8.47%
11.8
|
9.49%
10.54
|
5.31%
18.82
|
1.98%
50.4
|
0.56%
180.02
|
0.12%
803.86
|
| 3 |
4.58%
21.86
|
5.12%
19.51
|
2.87%
34.85
|
1.07%
93.34
|
0.3%
333.33
|
0.07%
1488.1
|
| 4 |
1.85%
53.97
|
2.08%
48.18
|
1.16%
86.04
|
0.43%
230.47
|
0.12%
823.05
|
0.03%
3676.47
|
| 5 |
0.6%
166.56
|
0.67%
148.72
|
0.38%
265.53
|
0.14%
711.24
|
0.04%
2538.07
|
0.01%
11363.64
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.75%
·
公平：
134.16
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
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 | 6.46% | 15.49 |
| 1 | 17.69% | 5.65 |
| 2 | 24.24% | 4.13 |
| 3 | 22.14% | 4.52 |
| 4 | 15.16% | 6.59 |
| 5+ | 14.31% | 6.99 |
|
大球 2.5 51.61%
小球 2.5 48.39%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.43%
平局
26.19%
客隊 勝利
25.39%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.61%
小球 2.5
48.39%
雙方進球
是
54.04%
否
45.96%
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 | 10.78% 9.28 | 14.91% 6.71 | 74.31% 1.35 |
| -1.5 | 25.69% 3.89 | — | 74.31% 1.35 |
| -1.0 | 25.69% 3.89 | 23.3% 4.29 | 51.01% 1.96 |
| -0.5 | 48.99% 2.04 | — | 51.01% 1.96 |
| 0 (PK) | 48.99% 2.04 | 24.69% 4.05 | 26.33% 3.8 |
| +0.5 | 73.67% 1.36 | — | 26.33% 3.8 |
| +1.0 | 73.67% 1.36 | 16.11% 6.21 | 10.22% 9.79 |
| +1.5 | 89.78% 1.11 | — | 10.22% 9.79 |
| +2.0 | 89.78% 1.11 | 7.13% 14.03 | 3.09% 32.34 |
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。
