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
48.01%
公平賠率
2.08
平局
25.96%
公平賠率
3.85
客隊 勝利
26.03%
公平賠率
3.84
最可能的比分
1 - 1
概率 11.57%
公平賠率 8.64
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 | 2.08 | — | |
| 平局 | 3.85 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.84 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.57% | 8.64 |
| 2 | 1-0 | 9.97% | 10.03 |
| 3 | 2-1 | 9.49% | 10.54 |
| 4 | 2-0 | 8.18% | 12.23 |
| 5 | 0-1 | 7.05% | 14.18 |
| 6 | 1-2 | 6.71% | 14.9 |
| 7 | 0-0 | 6.08% | 16.44 |
| 8 | 2-2 | 5.5% | 18.18 |
| 9 | 3-1 | 5.19% | 19.28 |
| 10 | 3-0 | 4.47% | 22.37 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.08%
16.44
|
7.05%
14.18
|
4.09%
24.44
|
1.58%
63.21
|
0.46%
217.96
|
0.11%
939.85
|
| 1 |
9.97%
10.03
|
11.57%
8.64
|
6.71%
14.9
|
2.59%
38.54
|
0.75%
132.91
|
0.17%
572.74
|
| 2 |
8.18%
12.23
|
9.49%
10.54
|
5.5%
18.18
|
2.13%
47.01
|
0.62%
162.07
|
0.14%
698.81
|
| 3 |
4.47%
22.37
|
5.19%
19.28
|
3.01%
33.25
|
1.16%
85.98
|
0.34%
296.47
|
0.08%
1278.77
|
| 4 |
1.83%
54.56
|
2.13%
47.03
|
1.23%
81.09
|
0.48%
209.73
|
0.14%
723.07
|
0.03%
3115.26
|
| 5 |
0.6%
166.33
|
0.7%
143.39
|
0.4%
247.22
|
0.16%
639.39
|
0.05%
2202.64
|
0.01%
9523.81
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.8%
·
公平：
124.52
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.6% | 19.4% |
| 1.5 | 48.79% | 51.21% |
| 2.5 | 22.7% | 77.3% |
| 3.5 | 8.44% | 91.56% |
| 4.5 | 2.6% | 97.4% |
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 | 6.08% | 16.44 |
| 1 | 17.03% | 5.87 |
| 2 | 23.84% | 4.20 |
| 3 | 22.25% | 4.49 |
| 4 | 15.57% | 6.42 |
| 5+ | 15.23% | 6.56 |
|
大球 2.5 53.05%
小球 2.5 46.95%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.01%
平局
25.96%
客隊 勝利
26.03%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.05%
小球 2.5
46.95%
雙方進球
是
55.33%
否
44.67%
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 | 10.79% 9.26 | 14.77% 6.77 | 74.44% 1.34 |
| -1.5 | 25.56% 3.91 | — | 74.44% 1.34 |
| -1.0 | 25.56% 3.91 | 22.99% 4.35 | 51.45% 1.94 |
| -0.5 | 48.55% 2.06 | — | 51.45% 1.94 |
| 0 (PK) | 48.55% 2.06 | 24.46% 4.09 | 26.98% 3.71 |
| +0.5 | 73.02% 1.37 | — | 26.98% 3.71 |
| +1.0 | 73.02% 1.37 | 16.26% 6.15 | 10.72% 9.33 |
| +1.5 | 89.28% 1.12 | — | 10.72% 9.33 |
| +2.0 | 89.28% 1.12 | 7.39% 13.54 | 3.33% 29.99 |
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。
