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
29.89%
公平賠率
3.35
平局
30.23%
公平賠率
3.31
客隊 勝利
39.87%
公平賠率
2.51
最可能的比分
1 - 1
概率 13.27%
公平賠率 7.54
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 | 3.35 | — | |
| 平局 | 3.31 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.51 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.27% | 7.54 |
| 2 | 0-1 | 12.88% | 7.76 |
| 3 | 1-0 | 10.97% | 9.12 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 1-2 | 8.03% | 12.46 |
| 6 | 0-2 | 7.79% | 12.83 |
| 7 | 2-1 | 6.83% | 14.63 |
| 8 | 2-0 | 5.65% | 17.71 |
| 9 | 2-2 | 4.13% | 24.19 |
| 10 | 1-3 | 3.24% | 30.89 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
12.88%
7.76
|
7.79%
12.83
|
3.14%
31.81
|
0.95%
105.17
|
0.23%
434.59
|
| 1 |
10.97%
9.12
|
13.27%
7.54
|
8.03%
12.46
|
3.24%
30.89
|
0.98%
102.1
|
0.24%
421.94
|
| 2 |
5.65%
17.71
|
6.83%
14.63
|
4.13%
24.19
|
1.67%
59.97
|
0.5%
198.26
|
0.12%
819.0
|
| 3 |
1.94%
51.58
|
2.35%
42.63
|
1.42%
70.46
|
0.57%
174.67
|
0.17%
577.37
|
0.04%
2386.63
|
| 4 |
0.5%
200.32
|
0.6%
165.54
|
0.37%
273.6
|
0.15%
678.43
|
0.04%
2242.15
|
0.01%
9259.26
|
| 5 |
0.1%
972.76
|
0.12%
803.86
|
0.08%
1328.02
|
0.03%
3289.47
|
0.01%
10869.57
|
0.0%
45454.55
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.23%
·
公平：
443.85
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
大球 2.5 38.8%
小球 2.5 61.2%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.89%
平局
30.23%
客隊 勝利
39.87%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.8%
小球 2.5
61.2%
雙方進球
是
45.13%
否
54.87%
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 | 3.41% 29.31 | 8.39% 11.92 | 88.2% 1.13 |
| -1.5 | 11.8% 8.47 | — | 88.2% 1.13 |
| -1.0 | 11.8% 8.47 | 19.37% 5.16 | 68.82% 1.45 |
| -0.5 | 31.18% 3.21 | — | 68.82% 1.45 |
| 0 (PK) | 31.18% 3.21 | 28.67% 3.49 | 40.16% 2.49 |
| +0.5 | 59.84% 1.67 | — | 40.16% 2.49 |
| +1.0 | 59.84% 1.67 | 22.76% 4.39 | 17.4% 5.75 |
| +1.5 | 82.6% 1.21 | — | 17.4% 5.75 |
| +2.0 | 82.6% 1.21 | 11.58% 8.64 | 5.82% 17.19 |
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。
