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
37.34%
公平賠率
2.68
平局
29.48%
公平賠率
3.39
客隊 勝利
33.18%
公平賠率
3.01
最可能的比分
1 - 1
概率 13.14%
公平賠率 7.61
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 | 2.68 | — | |
| 平局 | 3.39 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.01 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.14% | 7.61 |
| 2 | 1-0 | 11.42% | 8.75 |
| 3 | 0-1 | 10.86% | 9.21 |
| 4 | 0-0 | 9.44% | 10.59 |
| 5 | 2-1 | 7.95% | 12.58 |
| 6 | 1-2 | 7.55% | 13.24 |
| 7 | 2-0 | 6.91% | 14.47 |
| 8 | 0-2 | 6.24% | 16.02 |
| 9 | 2-2 | 4.57% | 21.88 |
| 10 | 3-1 | 3.21% | 31.19 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.44%
10.59
|
10.86%
9.21
|
6.24%
16.02
|
2.39%
41.78
|
0.69%
145.33
|
0.16%
631.71
|
| 1 |
11.42%
8.75
|
13.14%
7.61
|
7.55%
13.24
|
2.9%
34.53
|
0.83%
120.11
|
0.19%
522.19
|
| 2 |
6.91%
14.47
|
7.95%
12.58
|
4.57%
21.88
|
1.75%
57.07
|
0.5%
198.53
|
0.12%
862.81
|
| 3 |
2.79%
35.87
|
3.21%
31.19
|
1.84%
54.24
|
0.71%
141.5
|
0.2%
492.13
|
0.05%
2141.33
|
| 4 |
0.84%
118.58
|
0.97%
103.11
|
0.56%
179.34
|
0.21%
467.73
|
0.06%
1626.02
|
0.01%
7092.2
|
| 5 |
0.2%
489.96
|
0.23%
426.08
|
0.14%
740.74
|
0.05%
1934.24
|
0.01%
6711.41
|
0.0%
29411.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.28%
·
公平：
360.75
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 | 68.34% | 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 | 9.44% | 10.59 |
| 1 | 22.28% | 4.49 |
| 2 | 26.29% | 3.80 |
| 3 | 20.68% | 4.83 |
| 4 | 12.20% | 8.19 |
| 5+ | 9.09% | 11.00 |
|
大球 2.5 41.98%
小球 2.5 58.02%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.34%
平局
29.48%
客隊 勝利
33.18%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.98%
小球 2.5
58.02%
雙方進球
是
47.96%
否
52.04%
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 | 5.33% 18.77 | 10.73% 9.32 | 83.94% 1.19 |
| -1.5 | 16.06% 6.23 | — | 83.94% 1.19 |
| -1.0 | 16.06% 6.23 | 21.45% 4.66 | 62.5% 1.6 |
| -0.5 | 37.5% 2.67 | — | 62.5% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.5% 2.67 | 27.92% 3.58 | 34.57% 2.89 |
| +0.5 | 65.43% 1.53 | — | 34.57% 2.89 |
| +1.0 | 65.43% 1.53 | 20.38% 4.91 | 14.19% 7.05 |
| +1.5 | 85.81% 1.17 | — | 14.19% 7.05 |
| +2.0 | 85.81% 1.17 | 9.69% 10.32 | 4.5% 22.24 |
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。
