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
39.2%
公平賠率
2.55
平局
28.94%
公平賠率
3.46
客隊 勝利
31.86%
公平賠率
3.14
最可能的比分
1 - 1
概率 12.96%
公平賠率 7.72
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 | 2.55 | — | |
| 平局 | 3.46 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.14 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.96% | 7.72 |
| 2 | 1-0 | 11.27% | 8.87 |
| 3 | 0-1 | 10.12% | 9.88 |
| 4 | 0-0 | 8.8% | 11.36 |
| 5 | 2-1 | 8.29% | 12.06 |
| 6 | 1-2 | 7.45% | 13.42 |
| 7 | 2-0 | 7.21% | 13.87 |
| 8 | 0-2 | 5.82% | 17.18 |
| 9 | 2-2 | 4.77% | 20.97 |
| 10 | 3-1 | 3.54% | 28.26 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.8%
11.36
|
10.12%
9.88
|
5.82%
17.18
|
2.23%
44.81
|
0.64%
155.86
|
0.15%
677.51
|
| 1 |
11.27%
8.87
|
12.96%
7.72
|
7.45%
13.42
|
2.86%
35.01
|
0.82%
121.77
|
0.19%
529.38
|
| 2 |
7.21%
13.87
|
8.29%
12.06
|
4.77%
20.97
|
1.83%
54.7
|
0.53%
190.26
|
0.12%
827.13
|
| 3 |
3.08%
32.5
|
3.54%
28.26
|
2.03%
49.15
|
0.78%
128.21
|
0.22%
446.03
|
0.05%
1937.98
|
| 4 |
0.98%
101.55
|
1.13%
88.31
|
0.65%
153.59
|
0.25%
400.64
|
0.07%
1392.76
|
0.02%
6060.61
|
| 5 |
0.25%
396.67
|
0.29%
344.95
|
0.17%
599.88
|
0.06%
1564.95
|
0.02%
5434.78
|
0.0%
23809.52
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.33%
·
公平：
305.44
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
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 | 8.80% | 11.36 |
| 1 | 21.39% | 4.67 |
| 2 | 25.99% | 3.85 |
| 3 | 21.05% | 4.75 |
| 4 | 12.79% | 7.82 |
| 5+ | 9.97% | 10.03 |
|
大球 2.5 43.81%
小球 2.5 56.19%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.20%
平局
28.94%
客隊 勝利
31.86%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.81%
小球 2.5
56.19%
雙方進球
是
49.34%
否
50.66%
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 | 6.1% 16.38 | 11.47% 8.72 | 82.43% 1.21 |
| -1.5 | 17.57% 5.69 | — | 82.43% 1.21 |
| -1.0 | 17.57% 5.69 | 21.87% 4.57 | 60.56% 1.65 |
| -0.5 | 39.44% 2.54 | — | 60.56% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.44% 2.54 | 27.39% 3.65 | 33.17% 3.01 |
| +0.5 | 66.83% 1.5 | — | 33.17% 3.01 |
| +1.0 | 66.83% 1.5 | 19.65% 5.09 | 13.53% 7.39 |
| +1.5 | 86.47% 1.16 | — | 13.53% 7.39 |
| +2.0 | 86.47% 1.16 | 9.26% 10.8 | 4.27% 23.43 |
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。
