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
37.46%
公平賠率
2.67
平局
29.2%
公平賠率
3.42
客隊 勝利
33.34%
公平賠率
3.0
最可能的比分
1 - 1
概率 13.06%
公平賠率 7.66
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 | 2.67 | — | |
| 平局 | 3.42 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.0 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.06% | 7.66 |
| 2 | 1-0 | 11.16% | 8.96 |
| 3 | 0-1 | 10.61% | 9.42 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 2-1 | 8.03% | 12.45 |
| 6 | 1-2 | 7.64% | 13.09 |
| 7 | 2-0 | 6.86% | 14.57 |
| 8 | 0-2 | 6.21% | 16.11 |
| 9 | 2-2 | 4.7% | 21.29 |
| 10 | 3-1 | 3.29% | 30.38 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
10.61%
9.42
|
6.21%
16.11
|
2.42%
41.3
|
0.71%
141.18
|
0.17%
603.5
|
| 1 |
11.16%
8.96
|
13.06%
7.66
|
7.64%
13.09
|
2.98%
33.57
|
0.87%
114.78
|
0.2%
490.44
|
| 2 |
6.86%
14.57
|
8.03%
12.45
|
4.7%
21.29
|
1.83%
54.59
|
0.54%
186.64
|
0.13%
797.45
|
| 3 |
2.81%
35.54
|
3.29%
30.38
|
1.93%
51.93
|
0.75%
133.16
|
0.22%
455.17
|
0.05%
1945.53
|
| 4 |
0.87%
115.58
|
1.01%
98.78
|
0.59%
168.86
|
0.23%
433.09
|
0.07%
1479.29
|
0.02%
6329.11
|
| 5 |
0.21%
469.92
|
0.25%
401.61
|
0.15%
686.34
|
0.06%
1760.56
|
0.02%
6024.1
|
0.0%
25641.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.3%
·
公平：
331.56
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大球 2.5 43.03%
小球 2.5 56.97%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.46%
平局
29.20%
客隊 勝利
33.34%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.03%
小球 2.5
56.97%
雙方進球
是
48.81%
否
51.19%
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 | 5.46% 18.3 | 10.81% 9.25 | 83.73% 1.19 |
| -1.5 | 16.27% 6.15 | — | 83.73% 1.19 |
| -1.0 | 16.27% 6.15 | 21.36% 4.68 | 62.37% 1.6 |
| -0.5 | 37.63% 2.66 | — | 62.37% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.63% 2.66 | 27.65% 3.62 | 34.72% 2.88 |
| +0.5 | 65.28% 1.53 | — | 34.72% 2.88 |
| +1.0 | 65.28% 1.53 | 20.32% 4.92 | 14.4% 6.94 |
| +1.5 | 85.6% 1.17 | — | 14.4% 6.94 |
| +2.0 | 85.6% 1.17 | 9.78% 10.23 | 4.62% 21.63 |
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。
