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
36.32%
公平賠率
2.75
平局
29.15%
公平賠率
3.43
客隊 勝利
34.53%
公平賠率
2.9
最可能的比分
1 - 1
概率 13.04%
公平賠率 7.67
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 | 2.75 | — | |
| 平局 | 3.43 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.9 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.04% | 7.67 |
| 2 | 1-0 | 10.87% | 9.2 |
| 3 | 0-1 | 10.78% | 9.28 |
| 4 | 0-0 | 8.98% | 11.13 |
| 5 | 2-1 | 7.89% | 12.67 |
| 6 | 1-2 | 7.82% | 12.78 |
| 7 | 2-0 | 6.57% | 15.21 |
| 8 | 0-2 | 6.47% | 15.46 |
| 9 | 2-2 | 4.73% | 21.12 |
| 10 | 3-1 | 3.18% | 31.42 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.98%
11.13
|
10.78%
9.28
|
6.47%
15.46
|
2.59%
38.66
|
0.78%
128.87
|
0.19%
537.06
|
| 1 |
10.87%
9.2
|
13.04%
7.67
|
7.82%
12.78
|
3.13%
31.95
|
0.94%
106.5
|
0.23%
443.66
|
| 2 |
6.57%
15.21
|
7.89%
12.67
|
4.73%
21.12
|
1.89%
52.81
|
0.57%
176.03
|
0.14%
733.68
|
| 3 |
2.65%
37.71
|
3.18%
31.42
|
1.91%
52.37
|
0.76%
130.94
|
0.23%
436.49
|
0.06%
1818.18
|
| 4 |
0.8%
124.66
|
0.96%
103.89
|
0.58%
173.13
|
0.23%
432.9
|
0.07%
1443.0
|
0.02%
6024.1
|
| 5 |
0.19%
515.2
|
0.23%
429.18
|
0.14%
715.31
|
0.06%
1788.91
|
0.02%
5952.38
|
0.0%
25000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.31%
·
公平：
326.58
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.98% | 11.13 |
| 1 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 26.08% | 3.83 |
| 3 | 20.95% | 4.77 |
| 4 | 12.62% | 7.92 |
| 5+ | 9.71% | 10.30 |
|
大球 2.5 43.29%
小球 2.5 56.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.32%
平局
29.15%
客隊 勝利
34.53%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.29%
小球 2.5
56.71%
雙方進球
是
49.04%
否
50.96%
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 | 5.14% 19.47 | 10.39% 9.62 | 84.47% 1.18 |
| -1.5 | 15.53% 6.44 | — | 84.47% 1.18 |
| -1.0 | 15.53% 6.44 | 20.92% 4.78 | 63.55% 1.57 |
| -0.5 | 36.45% 2.74 | — | 63.55% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.45% 2.74 | 27.59% 3.62 | 35.96% 2.78 |
| +0.5 | 64.04% 1.56 | — | 35.96% 2.78 |
| +1.0 | 64.04% 1.56 | 20.74% 4.82 | 15.22% 6.57 |
| +1.5 | 84.78% 1.18 | — | 15.22% 6.57 |
| +2.0 | 84.78% 1.18 | 10.22% 9.78 | 5.0% 20.02 |
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。
