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
45.84%
公平賠率
2.18
平局
26.71%
公平賠率
3.74
客隊 勝利
27.45%
公平賠率
3.64
最可能的比分
1 - 1
概率 11.96%
公平賠率 8.36
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 | 2.18 | — | |
| 平局 | 3.74 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.64 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.96% | 8.36 |
| 2 | 1-0 | 10.31% | 9.7 |
| 3 | 2-1 | 9.27% | 10.79 |
| 4 | 2-0 | 7.99% | 12.51 |
| 5 | 0-1 | 7.72% | 12.96 |
| 6 | 1-2 | 6.94% | 14.41 |
| 7 | 0-0 | 6.65% | 15.03 |
| 8 | 2-2 | 5.38% | 18.6 |
| 9 | 3-1 | 4.79% | 20.88 |
| 10 | 0-2 | 4.48% | 22.34 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.65%
15.03
|
7.72%
12.96
|
4.48%
22.34
|
1.73%
57.77
|
0.5%
199.2
|
0.12%
858.37
|
| 1 |
10.31%
9.7
|
11.96%
8.36
|
6.94%
14.41
|
2.68%
37.27
|
0.78%
128.52
|
0.18%
554.02
|
| 2 |
7.99%
12.51
|
9.27%
10.79
|
5.38%
18.6
|
2.08%
48.09
|
0.6%
165.84
|
0.14%
714.8
|
| 3 |
4.13%
24.22
|
4.79%
20.88
|
2.78%
35.99
|
1.07%
93.08
|
0.31%
321.03
|
0.07%
1383.13
|
| 4 |
1.6%
62.49
|
1.86%
53.87
|
1.08%
92.89
|
0.42%
240.21
|
0.12%
828.5
|
0.03%
3571.43
|
| 5 |
0.5%
201.57
|
0.58%
173.79
|
0.33%
299.58
|
0.13%
774.59
|
0.04%
2673.8
|
0.01%
11494.25
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.65%
·
公平：
154.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
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 | 6.65% | 15.03 |
| 1 | 18.03% | 5.55 |
| 2 | 24.43% | 4.09 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 14.95% | 6.69 |
| 5+ | 13.86% | 7.22 |
|
大球 2.5 50.88%
小球 2.5 49.12%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.84%
平局
26.71%
客隊 勝利
27.45%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.88%
小球 2.5
49.12%
雙方進球
是
54.08%
否
45.92%
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 | 9.5% 10.53 | 14.0% 7.14 | 76.5% 1.31 |
| -1.5 | 23.5% 4.26 | — | 76.5% 1.31 |
| -1.0 | 23.5% 4.26 | 22.82% 4.38 | 53.68% 1.86 |
| -0.5 | 46.32% 2.16 | — | 53.68% 1.86 |
| 0 (PK) | 46.32% 2.16 | 25.2% 3.97 | 28.48% 3.51 |
| +0.5 | 71.52% 1.4 | — | 28.48% 3.51 |
| +1.0 | 71.52% 1.4 | 17.08% 5.86 | 11.41% 8.77 |
| +1.5 | 88.59% 1.13 | — | 11.41% 8.77 |
| +2.0 | 88.59% 1.13 | 7.84% 12.75 | 3.57% 28.04 |
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。
