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
58.95%
公平賠率
1.7
平局
21.68%
公平賠率
4.61
客隊 勝利
19.37%
公平賠率
5.16
最可能的比分
2 - 1
概率 9.78%
公平賠率 10.23
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 | 1.7 | — | |
| 平局 | 4.61 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.16 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.78% | 10.23 |
| 2 | 1-1 | 9.09% | 11.0 |
| 3 | 2-0 | 8.36% | 11.97 |
| 4 | 1-0 | 7.77% | 12.87 |
| 5 | 3-1 | 7.01% | 14.27 |
| 6 | 3-0 | 5.99% | 16.7 |
| 7 | 2-2 | 5.72% | 17.48 |
| 8 | 1-2 | 5.32% | 18.8 |
| 9 | 0-1 | 4.23% | 23.64 |
| 10 | 3-2 | 4.1% | 24.4 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.62%
27.66
|
4.23%
23.64
|
2.47%
40.41
|
0.97%
103.62
|
0.28%
354.23
|
0.07%
1512.86
|
| 1 |
7.77%
12.87
|
9.09%
11.0
|
5.32%
18.8
|
2.07%
48.2
|
0.61%
164.77
|
0.14%
704.23
|
| 2 |
8.36%
11.97
|
9.78%
10.23
|
5.72%
17.48
|
2.23%
44.83
|
0.65%
153.28
|
0.15%
654.88
|
| 3 |
5.99%
16.7
|
7.01%
14.27
|
4.1%
24.4
|
1.6%
62.56
|
0.47%
213.86
|
0.11%
914.08
|
| 4 |
3.22%
31.07
|
3.77%
26.55
|
2.2%
45.39
|
0.86%
116.39
|
0.25%
397.93
|
0.06%
1700.68
|
| 5 |
1.38%
72.25
|
1.62%
61.75
|
0.95%
105.56
|
0.37%
270.64
|
0.11%
925.07
|
0.03%
3952.57
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.39%
·
公平：
41.88
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.35% | 11.65% |
| 1.5 | 63.31% | 36.69% |
| 2.5 | 36.38% | 63.61% |
| 3.5 | 17.09% | 82.91% |
| 4.5 | 6.72% | 93.28% |
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 | 3.62% | 27.66 |
| 1 | 12.00% | 8.33 |
| 2 | 19.92% | 5.02 |
| 3 | 22.05% | 4.54 |
| 4 | 18.30% | 5.46 |
| 5+ | 24.10% | 4.15 |
|
大球 2.5 64.46%
小球 2.5 35.54%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
58.95%
平局
21.68%
客隊 勝利
19.37%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.46%
小球 2.5
35.54%
雙方進球
是
60.93%
否
39.07%
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 | 19.13% 5.23 | 17.98% 5.56 | 62.89% 1.59 |
| -1.5 | 37.11% 2.7 | — | 62.89% 1.59 |
| -1.0 | 37.11% 2.7 | 22.62% 4.42 | 40.27% 2.48 |
| -0.5 | 59.73% 1.67 | — | 40.27% 2.48 |
| 0 (PK) | 59.73% 1.67 | 20.31% 4.92 | 19.96% 5.01 |
| +0.5 | 80.04% 1.25 | — | 19.96% 5.01 |
| +1.0 | 80.04% 1.25 | 12.31% 8.12 | 7.65% 13.07 |
| +1.5 | 92.35% 1.08 | — | 7.65% 13.07 |
| +2.0 | 92.35% 1.08 | 5.32% 18.78 | 2.33% 42.98 |
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。
