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
42.27%
公平賠率
2.37
平局
28.1%
公平賠率
3.56
客隊 勝利
29.63%
公平賠率
3.38
最可能的比分
1 - 1
概率 12.62%
公平賠率 7.92
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 | 2.37 | — | |
| 平局 | 3.56 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.38 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.62% | 7.92 |
| 2 | 1-0 | 11.07% | 9.03 |
| 3 | 0-1 | 9.08% | 11.01 |
| 4 | 2-1 | 8.77% | 11.4 |
| 5 | 0-0 | 7.97% | 12.55 |
| 6 | 2-0 | 7.7% | 12.99 |
| 7 | 1-2 | 7.2% | 13.9 |
| 8 | 0-2 | 5.18% | 19.32 |
| 9 | 2-2 | 5.0% | 20.0 |
| 10 | 3-1 | 4.06% | 24.6 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.97%
12.55
|
9.08%
11.01
|
5.18%
19.32
|
1.97%
50.84
|
0.56%
178.38
|
0.13%
782.47
|
| 1 |
11.07%
9.03
|
12.62%
7.92
|
7.2%
13.9
|
2.73%
36.58
|
0.78%
128.34
|
0.18%
562.75
|
| 2 |
7.7%
12.99
|
8.77%
11.4
|
5.0%
20.0
|
1.9%
52.63
|
0.54%
184.64
|
0.12%
809.72
|
| 3 |
3.57%
28.05
|
4.06%
24.6
|
2.32%
43.16
|
0.88%
113.58
|
0.25%
398.57
|
0.06%
1748.25
|
| 4 |
1.24%
80.71
|
1.41%
70.8
|
0.81%
124.21
|
0.31%
326.9
|
0.09%
1146.79
|
0.02%
5025.13
|
| 5 |
0.34%
290.28
|
0.39%
254.65
|
0.22%
446.83
|
0.09%
1175.09
|
0.02%
4132.23
|
0.01%
18181.82
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.42%
·
公平：
235.4
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
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 | 7.97% | 12.55 |
| 1 | 20.15% | 4.96 |
| 2 | 25.49% | 3.92 |
| 3 | 21.50% | 4.65 |
| 4 | 13.60% | 7.35 |
| 5+ | 11.29% | 8.86 |
|
大球 2.5 46.39%
小球 2.5 53.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.27%
平局
28.10%
客隊 勝利
29.63%
大 / 小 2.5
大球 2.5
46.39%
小球 2.5
53.61%
雙方進球
是
51.08%
否
48.92%
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 | 7.48% 13.37 | 12.66% 7.9 | 79.86% 1.25 |
| -1.5 | 20.14% 4.97 | — | 79.86% 1.25 |
| -1.0 | 20.14% 4.97 | 22.49% 4.45 | 57.37% 1.74 |
| -0.5 | 42.63% 2.35 | — | 57.37% 1.74 |
| 0 (PK) | 42.63% 2.35 | 26.56% 3.76 | 30.81% 3.25 |
| +0.5 | 69.19% 1.45 | — | 30.81% 3.25 |
| +1.0 | 69.19% 1.45 | 18.45% 5.42 | 12.36% 8.09 |
| +1.5 | 87.64% 1.14 | — | 12.36% 8.09 |
| +2.0 | 87.64% 1.14 | 8.51% 11.75 | 3.85% 26.0 |
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。
