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
41.75%
公平賠率
2.39
平局
27.61%
公平賠率
3.62
客隊 勝利
30.63%
公平賠率
3.26
最可能的比分
1 - 1
概率 12.41%
公平賠率 8.06
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 | 2.39 | — | |
| 平局 | 3.62 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.26 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.41% | 8.06 |
| 2 | 1-0 | 10.34% | 9.67 |
| 3 | 2-1 | 8.81% | 11.35 |
| 4 | 0-1 | 8.74% | 11.45 |
| 5 | 1-2 | 7.44% | 13.43 |
| 6 | 2-0 | 7.34% | 13.62 |
| 7 | 0-0 | 7.28% | 13.74 |
| 8 | 2-2 | 5.28% | 18.92 |
| 9 | 0-2 | 5.24% | 19.08 |
| 10 | 3-1 | 4.17% | 23.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.28%
13.74
|
8.74%
11.45
|
5.24%
19.08
|
2.1%
47.69
|
0.63%
158.98
|
0.15%
662.25
|
| 1 |
10.34%
9.67
|
12.41%
8.06
|
7.44%
13.43
|
2.98%
33.59
|
0.89%
111.96
|
0.21%
466.42
|
| 2 |
7.34%
13.62
|
8.81%
11.35
|
5.28%
18.92
|
2.11%
47.31
|
0.63%
157.68
|
0.15%
657.03
|
| 3 |
3.47%
28.78
|
4.17%
23.99
|
2.5%
39.98
|
1.0%
99.94
|
0.3%
333.11
|
0.07%
1388.89
|
| 4 |
1.23%
81.08
|
1.48%
67.57
|
0.89%
112.61
|
0.36%
281.53
|
0.11%
938.09
|
0.03%
3906.25
|
| 5 |
0.35%
285.47
|
0.42%
237.93
|
0.25%
396.51
|
0.1%
991.08
|
0.03%
3300.33
|
0.01%
13698.63
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.49%
·
公平：
203.21
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 7.28% | 13.74 |
| 1 | 19.07% | 5.24 |
| 2 | 24.99% | 4.00 |
| 3 | 21.82% | 4.58 |
| 4 | 14.29% | 7.00 |
| 5+ | 12.54% | 7.97 |
|
大球 2.5 48.66%
小球 2.5 51.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.75%
平局
27.61%
客隊 勝利
30.63%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.66%
小球 2.5
51.34%
雙方進球
是
52.99%
否
47.01%
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 | 7.54% 13.26 | 12.51% 8.0 | 79.95% 1.25 |
| -1.5 | 20.05% 4.99 | — | 79.95% 1.25 |
| -1.0 | 20.05% 4.99 | 22.03% 4.54 | 57.92% 1.73 |
| -0.5 | 42.08% 2.38 | — | 57.92% 1.73 |
| 0 (PK) | 42.08% 2.38 | 26.09% 3.83 | 31.83% 3.14 |
| +0.5 | 68.17% 1.47 | — | 31.83% 3.14 |
| +1.0 | 68.17% 1.47 | 18.62% 5.37 | 13.21% 7.57 |
| +1.5 | 86.79% 1.15 | — | 13.21% 7.57 |
| +2.0 | 86.79% 1.15 | 8.93% 11.2 | 4.28% 23.37 |
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。
