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
45.27%
公平賠率
2.21
平局
27.21%
公平賠率
3.68
客隊 勝利
27.52%
公平賠率
3.63
最可能的比分
1 - 1
概率 12.22%
公平賠率 8.19
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 | 2.21 | — | |
| 平局 | 3.68 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.63 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.22% | 8.19 |
| 2 | 1-0 | 10.81% | 9.25 |
| 3 | 2-1 | 9.16% | 10.91 |
| 4 | 0-1 | 8.14% | 12.28 |
| 5 | 2-0 | 8.11% | 12.33 |
| 6 | 0-0 | 7.21% | 13.87 |
| 7 | 1-2 | 6.9% | 14.49 |
| 8 | 2-2 | 5.18% | 19.32 |
| 9 | 0-2 | 4.6% | 21.73 |
| 10 | 3-1 | 4.58% | 21.83 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.21%
13.87
|
8.14%
12.28
|
4.6%
21.73
|
1.73%
57.69
|
0.49%
204.21
|
0.11%
903.34
|
| 1 |
10.81%
9.25
|
12.22%
8.19
|
6.9%
14.49
|
2.6%
38.46
|
0.73%
136.15
|
0.17%
602.41
|
| 2 |
8.11%
12.33
|
9.16%
10.91
|
5.18%
19.32
|
1.95%
51.28
|
0.55%
181.52
|
0.12%
803.21
|
| 3 |
4.05%
24.66
|
4.58%
21.83
|
2.59%
38.63
|
0.97%
102.56
|
0.28%
363.11
|
0.06%
1607.72
|
| 4 |
1.52%
65.77
|
1.72%
58.2
|
0.97%
103.02
|
0.37%
273.52
|
0.1%
968.05
|
0.02%
4291.85
|
| 5 |
0.46%
219.25
|
0.52%
194.02
|
0.29%
343.41
|
0.11%
911.58
|
0.03%
3225.81
|
0.01%
14285.71
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.56%
·
公平：
179.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
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 | 7.21% | 13.87 |
| 1 | 18.96% | 5.28 |
| 2 | 24.93% | 4.01 |
| 3 | 21.85% | 4.58 |
| 4 | 14.37% | 6.96 |
| 5+ | 12.69% | 7.88 |
|
大球 2.5 48.91%
小球 2.5 51.09%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.27%
平局
27.21%
客隊 勝利
27.52%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.91%
小球 2.5
51.09%
雙方進球
是
52.59%
否
47.41%
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 | 8.99% 11.12 | 13.78% 7.26 | 77.23% 1.29 |
| -1.5 | 22.77% 4.39 | — | 77.23% 1.29 |
| -1.0 | 22.77% 4.39 | 22.96% 4.36 | 54.27% 1.84 |
| -0.5 | 45.73% 2.19 | — | 54.27% 1.84 |
| 0 (PK) | 45.73% 2.19 | 25.69% 3.89 | 28.58% 3.5 |
| +0.5 | 71.42% 1.4 | — | 28.58% 3.5 |
| +1.0 | 71.42% 1.4 | 17.3% 5.78 | 11.28% 8.86 |
| +1.5 | 88.72% 1.13 | — | 11.28% 8.86 |
| +2.0 | 88.72% 1.13 | 7.82% 12.79 | 3.46% 28.87 |
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。
