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
33.52%
公平賠率
2.98
平局
30.15%
公平賠率
3.32
客隊 勝利
36.32%
公平賠率
2.75
最可能的比分
1 - 1
概率 13.31%
公平賠率 7.52
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 | 2.98 | — | |
| 平局 | 3.32 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.75 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.31% | 7.52 |
| 2 | 0-1 | 11.88% | 8.42 |
| 3 | 1-0 | 11.57% | 8.64 |
| 4 | 0-0 | 10.33% | 9.68 |
| 5 | 1-2 | 7.65% | 13.07 |
| 6 | 2-1 | 7.45% | 13.42 |
| 7 | 0-2 | 6.83% | 14.64 |
| 8 | 2-0 | 6.48% | 15.43 |
| 9 | 2-2 | 4.28% | 23.34 |
| 10 | 1-3 | 2.93% | 34.09 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.33%
9.68
|
11.88%
8.42
|
6.83%
14.64
|
2.62%
38.19
|
0.75%
132.82
|
0.17%
577.37
|
| 1 |
11.57%
8.64
|
13.31%
7.52
|
7.65%
13.07
|
2.93%
34.09
|
0.84%
118.6
|
0.19%
515.73
|
| 2 |
6.48%
15.43
|
7.45%
13.42
|
4.28%
23.34
|
1.64%
60.88
|
0.47%
211.77
|
0.11%
920.81
|
| 3 |
2.42%
41.34
|
2.78%
35.95
|
1.6%
62.52
|
0.61%
163.08
|
0.18%
567.21
|
0.04%
2469.14
|
| 4 |
0.68%
147.65
|
0.78%
128.37
|
0.45%
223.26
|
0.17%
582.41
|
0.05%
2024.29
|
0.01%
8771.93
|
| 5 |
0.15%
659.2
|
0.17%
573.07
|
0.1%
997.01
|
0.04%
2597.4
|
0.01%
9009.01
|
0.0%
40000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.23%
·
公平：
440.14
單隊總進球數
主隊
| 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% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.34% | 31.66% |
| 1.5 | 31.92% | 68.08% |
| 2.5 | 10.99% | 89.01% |
| 3.5 | 2.96% | 97.04% |
| 4.5 | 0.65% | 99.35% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.33% | 9.68 |
| 1 | 23.45% | 4.26 |
| 2 | 26.62% | 3.76 |
| 3 | 20.14% | 4.97 |
| 4 | 11.43% | 8.75 |
| 5+ | 8.03% | 12.46 |
|
大球 2.5 39.6%
小球 2.5 60.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.52%
平局
30.15%
客隊 勝利
36.32%
大 / 小 2.5
大球 2.5
39.6%
小球 2.5
60.4%
雙方進球
是
46.04%
否
53.96%
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 | 4.41% 22.7 | 9.75% 10.26 | 85.84% 1.16 |
| -1.5 | 14.16% 7.06 | — | 85.84% 1.16 |
| -1.0 | 14.16% 7.06 | 20.81% 4.81 | 65.04% 1.54 |
| -0.5 | 34.96% 2.86 | — | 65.04% 1.54 |
| 0 (PK) | 34.96% 2.86 | 28.59% 3.5 | 36.45% 2.74 |
| +0.5 | 63.55% 1.57 | — | 36.45% 2.74 |
| +1.0 | 63.55% 1.57 | 21.36% 4.68 | 15.09% 6.63 |
| +1.5 | 84.91% 1.18 | — | 15.09% 6.63 |
| +2.0 | 84.91% 1.18 | 10.28% 9.73 | 4.81% 20.79 |
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。
