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
33.99%
公平賠率
2.94
平局
29.28%
公平賠率
3.42
客隊 勝利
36.72%
公平賠率
2.72
最可能的比分
1 - 1
概率 13.08%
公平賠率 7.64
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 | 2.94 | — | |
| 平局 | 3.42 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.72 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.08% | 7.64 |
| 2 | 0-1 | 11.09% | 9.02 |
| 3 | 1-0 | 10.81% | 9.25 |
| 4 | 0-0 | 9.16% | 10.91 |
| 5 | 1-2 | 7.92% | 12.63 |
| 6 | 2-1 | 7.72% | 12.96 |
| 7 | 0-2 | 6.71% | 14.91 |
| 8 | 2-0 | 6.38% | 15.68 |
| 9 | 2-2 | 4.67% | 21.41 |
| 10 | 1-3 | 3.19% | 31.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.16%
10.91
|
11.09%
9.02
|
6.71%
14.91
|
2.71%
36.96
|
0.82%
122.19
|
0.2%
504.8
|
| 1 |
10.81%
9.25
|
13.08%
7.64
|
7.92%
12.63
|
3.19%
31.32
|
0.97%
103.55
|
0.23%
427.9
|
| 2 |
6.38%
15.68
|
7.72%
12.96
|
4.67%
21.41
|
1.88%
53.09
|
0.57%
175.5
|
0.14%
725.16
|
| 3 |
2.51%
39.85
|
3.04%
32.94
|
1.84%
54.44
|
0.74%
134.97
|
0.22%
446.23
|
0.05%
1845.02
|
| 4 |
0.74%
135.1
|
0.9%
111.64
|
0.54%
184.54
|
0.22%
457.46
|
0.07%
1512.86
|
0.02%
6250.0
|
| 5 |
0.17%
572.41
|
0.21%
473.04
|
0.13%
781.86
|
0.05%
1937.98
|
0.02%
6410.26
|
0.0%
26315.79
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.29%
·
公平：
340.37
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
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 | 9.16% | 10.91 |
| 1 | 21.90% | 4.57 |
| 2 | 26.17% | 3.82 |
| 3 | 20.85% | 4.80 |
| 4 | 12.46% | 8.03 |
| 5+ | 9.46% | 10.57 |
|
大球 2.5 42.77%
小球 2.5 57.23%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.99%
平局
29.28%
客隊 勝利
36.72%
大 / 小 2.5
大球 2.5
42.77%
小球 2.5
57.23%
雙方進球
是
48.62%
否
51.38%
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 | 4.79% 20.86 | 10.01% 9.99 | 85.2% 1.17 |
| -1.5 | 14.8% 6.75 | — | 85.2% 1.17 |
| -1.0 | 14.8% 6.75 | 20.6% 4.85 | 64.59% 1.55 |
| -0.5 | 35.41% 2.82 | — | 64.59% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.41% 2.82 | 27.73% 3.61 | 36.87% 2.71 |
| +0.5 | 63.13% 1.58 | — | 36.87% 2.71 |
| +1.0 | 63.13% 1.58 | 21.13% 4.73 | 15.74% 6.35 |
| +1.5 | 84.26% 1.19 | — | 15.74% 6.35 |
| +2.0 | 84.26% 1.19 | 10.53% 9.5 | 5.21% 19.19 |
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。
