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
41.33%
公平賠率
2.42
平局
28.18%
公平賠率
3.55
客隊 勝利
30.49%
公平賠率
3.28
最可能的比分
1 - 1
概率 12.66%
公平賠率 7.9
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 | 2.42 | — | |
| 平局 | 3.55 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.28 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.66% | 7.9 |
| 2 | 1-0 | 10.91% | 9.16 |
| 3 | 0-1 | 9.24% | 10.82 |
| 4 | 2-1 | 8.67% | 11.53 |
| 5 | 0-0 | 7.97% | 12.55 |
| 6 | 2-0 | 7.48% | 13.38 |
| 7 | 1-2 | 7.34% | 13.62 |
| 8 | 0-2 | 5.36% | 18.66 |
| 9 | 2-2 | 5.03% | 19.88 |
| 10 | 3-1 | 3.96% | 25.25 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.97%
12.55
|
9.24%
10.82
|
5.36%
18.66
|
2.07%
48.26
|
0.6%
166.39
|
0.14%
717.36
|
| 1 |
10.91%
9.16
|
12.66%
7.9
|
7.34%
13.62
|
2.84%
35.22
|
0.82%
121.46
|
0.19%
523.56
|
| 2 |
7.48%
13.38
|
8.67%
11.53
|
5.03%
19.88
|
1.94%
51.42
|
0.56%
177.3
|
0.13%
764.53
|
| 3 |
3.41%
29.29
|
3.96%
25.25
|
2.3%
43.54
|
0.89%
112.6
|
0.26%
388.2
|
0.06%
1672.24
|
| 4 |
1.17%
85.53
|
1.36%
73.73
|
0.79%
127.11
|
0.3%
328.73
|
0.09%
1133.79
|
0.02%
4878.05
|
| 5 |
0.32%
312.11
|
0.37%
269.11
|
0.22%
464.04
|
0.08%
1200.48
|
0.02%
4132.23
|
0.01%
17857.14
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.41%
·
公平：
241.31
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
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 | 7.97% | 12.55 |
| 1 | 20.15% | 4.96 |
| 2 | 25.49% | 3.92 |
| 3 | 21.50% | 4.65 |
| 4 | 13.60% | 7.35 |
| 5+ | 11.29% | 8.86 |
|
大球 2.5 46.39%
小球 2.5 53.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.33%
平局
28.18%
客隊 勝利
30.49%
大 / 小 2.5
大球 2.5
46.39%
小球 2.5
53.61%
雙方進球
是
51.21%
否
48.79%
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 | 7.13% 14.03 | 12.31% 8.12 | 80.56% 1.24 |
| -1.5 | 19.44% 5.14 | — | 80.56% 1.24 |
| -1.0 | 19.44% 5.14 | 22.21% 4.5 | 58.35% 1.71 |
| -0.5 | 41.65% 2.4 | — | 58.35% 1.71 |
| 0 (PK) | 41.65% 2.4 | 26.64% 3.75 | 31.71% 3.15 |
| +0.5 | 68.29% 1.46 | — | 31.71% 3.15 |
| +1.0 | 68.29% 1.46 | 18.81% 5.32 | 12.91% 7.75 |
| +1.5 | 87.09% 1.15 | — | 12.91% 7.75 |
| +2.0 | 87.09% 1.15 | 8.83% 11.33 | 4.08% 24.52 |
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。
