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
33.64%
公平賠率
2.97
平局
30.39%
公平賠率
3.29
客隊 勝利
35.98%
公平賠率
2.78
最可能的比分
1 - 1
概率 13.35%
公平賠率 7.49
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 | 2.97 | — | |
| 平局 | 3.29 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.78 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.35% | 7.49 |
| 2 | 0-1 | 12.03% | 8.31 |
| 3 | 1-0 | 11.82% | 8.46 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 1-2 | 7.54% | 13.25 |
| 6 | 2-1 | 7.41% | 13.49 |
| 7 | 0-2 | 6.8% | 14.71 |
| 8 | 2-0 | 6.56% | 15.25 |
| 9 | 2-2 | 4.19% | 23.88 |
| 10 | 1-3 | 2.84% | 35.19 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
12.03%
8.31
|
6.8%
14.71
|
2.56%
39.06
|
0.72%
138.27
|
0.16%
611.62
|
| 1 |
11.82%
8.46
|
13.35%
7.49
|
7.54%
13.25
|
2.84%
35.19
|
0.8%
124.56
|
0.18%
551.27
|
| 2 |
6.56%
15.25
|
7.41%
13.49
|
4.19%
23.88
|
1.58%
63.4
|
0.45%
224.42
|
0.1%
993.05
|
| 3 |
2.43%
41.21
|
2.74%
36.47
|
1.55%
64.55
|
0.58%
171.35
|
0.16%
606.43
|
0.04%
2680.97
|
| 4 |
0.67%
148.5
|
0.76%
131.42
|
0.43%
232.61
|
0.16%
617.67
|
0.05%
2188.18
|
0.01%
9708.74
|
| 5 |
0.15%
668.9
|
0.17%
592.07
|
0.1%
1048.22
|
0.04%
2785.52
|
0.01%
9803.92
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.21%
·
公平：
471.7
單隊總進球數
主隊
| 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% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.00 |
|
大球 2.5 38.8%
小球 2.5 61.2%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.64%
平局
30.39%
客隊 勝利
35.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.8%
小球 2.5
61.2%
雙方進球
是
45.39%
否
54.61%
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 | 4.37% 22.86 | 9.77% 10.24 | 85.86% 1.16 |
| -1.5 | 14.14% 7.07 | — | 85.86% 1.16 |
| -1.0 | 14.14% 7.07 | 20.95% 4.77 | 64.91% 1.54 |
| -0.5 | 35.09% 2.85 | — | 64.91% 1.54 |
| 0 (PK) | 35.09% 2.85 | 28.82% 3.47 | 36.09% 2.77 |
| +0.5 | 63.91% 1.56 | — | 36.09% 2.77 |
| +1.0 | 63.91% 1.56 | 21.33% 4.69 | 14.76% 6.77 |
| +1.5 | 85.24% 1.17 | — | 14.76% 6.77 |
| +2.0 | 85.24% 1.17 | 10.12% 9.88 | 4.64% 21.55 |
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。
