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
38.99%
公平賠率
2.56
平局
28.88%
公平賠率
3.46
客隊 勝利
32.13%
公平賠率
3.11
最可能的比分
1 - 1
概率 12.94%
公平賠率 7.73
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 | 2.56 | — | |
| 平局 | 3.46 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.11 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.94% | 7.73 |
| 2 | 1-0 | 11.16% | 8.96 |
| 3 | 0-1 | 10.11% | 9.89 |
| 4 | 0-0 | 8.72% | 11.47 |
| 5 | 2-1 | 8.28% | 12.07 |
| 6 | 1-2 | 7.51% | 13.32 |
| 7 | 2-0 | 7.14% | 14.01 |
| 8 | 0-2 | 5.86% | 17.05 |
| 9 | 2-2 | 4.8% | 20.82 |
| 10 | 3-1 | 3.53% | 28.3 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.72%
11.47
|
10.11%
9.89
|
5.86%
17.05
|
2.27%
44.1
|
0.66%
152.07
|
0.15%
655.31
|
| 1 |
11.16%
8.96
|
12.94%
7.73
|
7.51%
13.32
|
2.9%
34.45
|
0.84%
118.81
|
0.2%
512.03
|
| 2 |
7.14%
14.01
|
8.28%
12.07
|
4.8%
20.82
|
1.86%
53.84
|
0.54%
185.63
|
0.12%
800.0
|
| 3 |
3.05%
32.82
|
3.53%
28.3
|
2.05%
48.79
|
0.79%
126.18
|
0.23%
435.16
|
0.05%
1876.17
|
| 4 |
0.97%
102.57
|
1.13%
88.43
|
0.66%
152.46
|
0.25%
394.32
|
0.07%
1360.54
|
0.02%
5847.95
|
| 5 |
0.25%
400.64
|
0.29%
345.42
|
0.17%
595.59
|
0.06%
1540.83
|
0.02%
5319.15
|
0.0%
22727.27
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.33%
·
公平：
300.48
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 | 68.65% | 31.35% |
| 1.5 | 32.29% | 67.71% |
| 2.5 | 11.2% | 88.8% |
| 3.5 | 3.04% | 96.96% |
| 4.5 | 0.68% | 99.32% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.72% | 11.47 |
| 1 | 21.27% | 4.70 |
| 2 | 25.95% | 3.85 |
| 3 | 21.10% | 4.74 |
| 4 | 12.87% | 7.77 |
| 5+ | 10.09% | 9.91 |
|
大球 2.5 44.07%
小球 2.5 55.93%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.99%
平局
28.88%
客隊 勝利
32.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
44.07%
小球 2.5
55.93%
雙方進球
是
49.56%
否
50.44%
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 | 6.06% 16.5 | 11.4% 8.77 | 82.54% 1.21 |
| -1.5 | 17.46% 5.73 | — | 82.54% 1.21 |
| -1.0 | 17.46% 5.73 | 21.76% 4.6 | 60.78% 1.65 |
| -0.5 | 39.22% 2.55 | — | 60.78% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.22% 2.55 | 27.33% 3.66 | 33.45% 2.99 |
| +0.5 | 66.55% 1.5 | — | 33.45% 2.99 |
| +1.0 | 66.55% 1.5 | 19.72% 5.07 | 13.72% 7.29 |
| +1.5 | 86.28% 1.16 | — | 13.72% 7.29 |
| +2.0 | 86.28% 1.16 | 9.36% 10.68 | 4.36% 22.93 |
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。
