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
37.54%
公平賠率
2.66
平局
29.55%
公平賠率
3.38
客隊 勝利
32.91%
公平賠率
3.04
最可能的比分
1 - 1
概率 13.16%
公平賠率 7.6
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 | 2.66 | — | |
| 平局 | 3.38 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.04 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.16% | 7.6 |
| 2 | 1-0 | 11.54% | 8.67 |
| 3 | 0-1 | 10.87% | 9.2 |
| 4 | 0-0 | 9.54% | 10.49 |
| 5 | 2-1 | 7.96% | 12.56 |
| 6 | 1-2 | 7.5% | 13.34 |
| 7 | 2-0 | 6.98% | 14.32 |
| 8 | 0-2 | 6.2% | 16.14 |
| 9 | 2-2 | 4.54% | 22.04 |
| 10 | 3-1 | 3.21% | 31.15 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.54%
10.49
|
10.87%
9.2
|
6.2%
16.14
|
2.35%
42.46
|
0.67%
149.01
|
0.15%
653.59
|
| 1 |
11.54%
8.67
|
13.16%
7.6
|
7.5%
13.34
|
2.85%
35.1
|
0.81%
123.14
|
0.19%
539.96
|
| 2 |
6.98%
14.32
|
7.96%
12.56
|
4.54%
22.04
|
1.72%
58.01
|
0.49%
203.54
|
0.11%
892.86
|
| 3 |
2.82%
35.51
|
3.21%
31.15
|
1.83%
54.65
|
0.7%
143.82
|
0.2%
504.54
|
0.05%
2212.39
|
| 4 |
0.85%
117.4
|
0.97%
102.98
|
0.55%
180.67
|
0.21%
475.51
|
0.06%
1669.45
|
0.01%
7299.27
|
| 5 |
0.21%
485.2
|
0.24%
425.53
|
0.13%
746.83
|
0.05%
1964.64
|
0.01%
6896.55
|
0.0%
30303.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.27%
·
公平：
367.51
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.54% | 10.49 |
| 1 | 22.41% | 4.46 |
| 2 | 26.33% | 3.80 |
| 3 | 20.63% | 4.85 |
| 4 | 12.12% | 8.25 |
| 5+ | 8.97% | 11.15 |
|
大球 2.5 41.72%
小球 2.5 58.28%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.54%
平局
29.55%
客隊 勝利
32.91%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.72%
小球 2.5
58.28%
雙方進球
是
47.74%
否
52.26%
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 | 5.37% 18.63 | 10.8% 9.26 | 83.83% 1.19 |
| -1.5 | 16.17% 6.19 | — | 83.83% 1.19 |
| -1.0 | 16.17% 6.19 | 21.55% 4.64 | 62.28% 1.61 |
| -0.5 | 37.72% 2.65 | — | 62.28% 1.61 |
| 0 (PK) | 37.72% 2.65 | 27.99% 3.57 | 34.29% 2.92 |
| +0.5 | 65.71% 1.52 | — | 34.29% 2.92 |
| +1.0 | 65.71% 1.52 | 20.31% 4.92 | 13.99% 7.15 |
| +1.5 | 86.01% 1.16 | — | 13.99% 7.15 |
| +2.0 | 86.01% 1.16 | 9.59% 10.43 | 4.4% 22.72 |
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。
