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
48.06%
公平賠率
2.08
平局
25.67%
公平賠率
3.9
客隊 勝利
26.27%
公平賠率
3.81
最可能的比分
1 - 1
概率 11.38%
公平賠率 8.79
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 | 3.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.81 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.38% | 8.79 |
| 2 | 1-0 | 9.56% | 10.46 |
| 3 | 2-1 | 9.5% | 10.52 |
| 4 | 2-0 | 7.99% | 12.52 |
| 5 | 0-1 | 6.82% | 14.67 |
| 6 | 1-2 | 6.77% | 14.77 |
| 7 | 0-0 | 5.73% | 17.46 |
| 8 | 2-2 | 5.65% | 17.69 |
| 9 | 3-1 | 5.29% | 18.9 |
| 10 | 3-0 | 4.45% | 22.49 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.73%
17.46
|
6.82%
14.67
|
4.05%
24.66
|
1.61%
62.17
|
0.48%
208.99
|
0.11%
877.96
|
| 1 |
9.56%
10.46
|
11.38%
8.79
|
6.77%
14.77
|
2.69%
37.23
|
0.8%
125.14
|
0.19%
525.76
|
| 2 |
7.99%
12.52
|
9.5%
10.52
|
5.65%
17.69
|
2.24%
44.59
|
0.67%
149.86
|
0.16%
629.72
|
| 3 |
4.45%
22.49
|
5.29%
18.9
|
3.15%
31.77
|
1.25%
80.09
|
0.37%
269.25
|
0.09%
1131.22
|
| 4 |
1.86%
53.88
|
2.21%
45.28
|
1.31%
76.1
|
0.52%
191.83
|
0.16%
644.75
|
0.04%
2710.03
|
| 5 |
0.62%
161.32
|
0.74%
135.56
|
0.44%
227.84
|
0.17%
574.38
|
0.05%
1930.5
|
0.01%
8130.08
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.88%
·
公平：
113.7
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.18% | 18.82% |
| 1.5 | 49.74% | 50.26% |
| 2.5 | 23.49% | 76.51% |
| 3.5 | 8.88% | 91.12% |
| 4.5 | 2.77% | 97.23% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.73% | 17.46 |
| 1 | 16.38% | 6.11 |
| 2 | 23.42% | 4.27 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 15.97% | 6.26 |
| 5+ | 16.18% | 6.18 |
|
大球 2.5 54.47%
小球 2.5 45.53%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.06%
平局
25.67%
客隊 勝利
26.27%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.47%
小球 2.5
45.53%
雙方進球
是
56.48%
否
43.52%
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 | 11.02% 9.07 | 14.78% 6.77 | 74.2% 1.35 |
| -1.5 | 25.8% 3.88 | — | 74.2% 1.35 |
| -1.0 | 25.8% 3.88 | 22.79% 4.39 | 51.41% 1.95 |
| -0.5 | 48.59% 2.06 | — | 51.41% 1.95 |
| 0 (PK) | 48.59% 2.06 | 24.18% 4.14 | 27.23% 3.67 |
| +0.5 | 72.77% 1.37 | — | 27.23% 3.67 |
| +1.0 | 72.77% 1.37 | 16.24% 6.16 | 10.99% 9.1 |
| +1.5 | 89.01% 1.12 | — | 10.99% 9.1 |
| +2.0 | 89.01% 1.12 | 7.5% 13.33 | 3.48% 28.72 |
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。
