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
59.11%
公平賠率
1.69
平局
21.48%
公平賠率
4.66
客隊 勝利
19.41%
公平賠率
5.15
最可能的比分
2 - 1
概率 9.72%
公平賠率 10.28
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 | 1.69 | — | |
| 平局 | 4.66 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.15 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.72% | 10.28 |
| 2 | 1-1 | 8.92% | 11.21 |
| 3 | 2-0 | 8.17% | 12.24 |
| 4 | 1-0 | 7.5% | 13.34 |
| 5 | 3-1 | 7.07% | 14.15 |
| 6 | 3-0 | 5.94% | 16.84 |
| 7 | 2-2 | 5.79% | 17.28 |
| 8 | 1-2 | 5.31% | 18.84 |
| 9 | 3-2 | 4.2% | 23.78 |
| 10 | 0-1 | 4.09% | 24.44 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.44%
29.08
|
4.09%
24.44
|
2.44%
41.07
|
0.97%
103.53
|
0.29%
347.95
|
0.07%
1461.99
|
| 1 |
7.5%
13.34
|
8.92%
11.21
|
5.31%
18.84
|
2.11%
47.49
|
0.63%
159.64
|
0.15%
670.69
|
| 2 |
8.17%
12.24
|
9.72%
10.28
|
5.79%
17.28
|
2.3%
43.57
|
0.68%
146.46
|
0.16%
615.38
|
| 3 |
5.94%
16.84
|
7.07%
14.15
|
4.2%
23.78
|
1.67%
59.96
|
0.5%
201.53
|
0.12%
846.74
|
| 4 |
3.24%
30.9
|
3.85%
25.97
|
2.29%
43.64
|
0.91%
110.02
|
0.27%
369.82
|
0.06%
1552.8
|
| 5 |
1.41%
70.87
|
1.68%
59.56
|
1.0%
100.09
|
0.4%
252.33
|
0.12%
848.18
|
0.03%
3558.72
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.54%
·
公平：
39.44
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.69% | 11.3% |
| 1.5 | 64.05% | 35.95% |
| 2.5 | 37.19% | 62.81% |
| 3.5 | 17.67% | 82.33% |
| 4.5 | 7.03% | 92.96% |
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 | 3.44% | 29.08 |
| 1 | 11.59% | 8.63 |
| 2 | 19.53% | 5.12 |
| 3 | 21.94% | 4.56 |
| 4 | 18.48% | 5.41 |
| 5+ | 25.02% | 4.00 |
|
大球 2.5 65.44%
小球 2.5 34.56%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
59.11%
平局
21.48%
客隊 勝利
19.41%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.44%
小球 2.5
34.56%
雙方進球
是
61.71%
否
38.29%
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 | 19.45% 5.14 | 17.97% 5.56 | 62.58% 1.6 |
| -1.5 | 37.42% 2.67 | — | 62.58% 1.6 |
| -1.0 | 37.42% 2.67 | 22.46% 4.45 | 40.11% 2.49 |
| -0.5 | 59.89% 1.67 | — | 40.11% 2.49 |
| 0 (PK) | 59.89% 1.67 | 20.11% 4.97 | 20.0% 5.0 |
| +0.5 | 80.0% 1.25 | — | 20.0% 5.0 |
| +1.0 | 80.0% 1.25 | 12.26% 8.16 | 7.74% 12.93 |
| +1.5 | 92.26% 1.08 | — | 7.74% 12.93 |
| +2.0 | 92.26% 1.08 | 5.36% 18.67 | 2.38% 42.0 |
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。
