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
58.79%
公平賠率
1.7
平局
21.88%
公平賠率
4.57
客隊 勝利
19.33%
公平賠率
5.17
最可能的比分
2 - 1
概率 9.82%
公平賠率 10.18
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 | 1.7 | — | |
| 平局 | 4.57 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.17 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.82% | 10.18 |
| 2 | 1-1 | 9.27% | 10.79 |
| 3 | 2-0 | 8.54% | 11.71 |
| 4 | 1-0 | 8.06% | 12.41 |
| 5 | 3-1 | 6.94% | 14.41 |
| 6 | 3-0 | 6.04% | 16.57 |
| 7 | 2-2 | 5.65% | 17.71 |
| 8 | 1-2 | 5.33% | 18.77 |
| 9 | 0-1 | 4.37% | 22.88 |
| 10 | 3-2 | 3.99% | 25.06 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.8%
26.31
|
4.37%
22.88
|
2.51%
39.79
|
0.96%
103.8
|
0.28%
361.01
|
0.06%
1569.86
|
| 1 |
8.06%
12.41
|
9.27%
10.79
|
5.33%
18.77
|
2.04%
48.96
|
0.59%
170.3
|
0.14%
740.19
|
| 2 |
8.54%
11.71
|
9.82%
10.18
|
5.65%
17.71
|
2.16%
46.19
|
0.62%
160.67
|
0.14%
698.32
|
| 3 |
6.04%
16.57
|
6.94%
14.41
|
3.99%
25.06
|
1.53%
65.36
|
0.44%
227.38
|
0.1%
988.14
|
| 4 |
3.2%
31.26
|
3.68%
27.18
|
2.12%
47.28
|
0.81%
123.33
|
0.23%
429.0
|
0.05%
1865.67
|
| 5 |
1.36%
73.73
|
1.56%
64.11
|
0.9%
111.5
|
0.34%
290.87
|
0.1%
1012.15
|
0.02%
4405.29
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.25%
·
公平：
44.51
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.0% | 12.0% |
| 1.5 | 62.55% | 37.45% |
| 2.5 | 35.58% | 64.42% |
| 3.5 | 16.51% | 83.48% |
| 4.5 | 6.41% | 93.59% |
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 | 3.80% | 26.31 |
| 1 | 12.43% | 8.05 |
| 2 | 20.32% | 4.92 |
| 3 | 22.15% | 4.51 |
| 4 | 18.11% | 5.52 |
| 5+ | 23.19% | 4.31 |
|
大球 2.5 63.45%
小球 2.5 36.55%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
58.79%
平局
21.88%
客隊 勝利
19.33%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.45%
小球 2.5
36.55%
雙方進球
是
60.13%
否
39.87%
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 | 18.81% 5.32 | 17.98% 5.56 | 63.21% 1.58 |
| -1.5 | 36.78% 2.72 | — | 63.21% 1.58 |
| -1.0 | 36.78% 2.72 | 22.79% 4.39 | 40.43% 2.47 |
| -0.5 | 59.57% 1.68 | — | 40.43% 2.47 |
| 0 (PK) | 59.57% 1.68 | 20.5% 4.88 | 19.92% 5.02 |
| +0.5 | 80.07% 1.25 | — | 19.92% 5.02 |
| +1.0 | 80.07% 1.25 | 12.36% 8.09 | 7.56% 13.22 |
| +1.5 | 92.44% 1.08 | — | 7.56% 13.22 |
| +2.0 | 92.44% 1.08 | 5.29% 18.9 | 2.27% 44.0 |
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。
