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
40.79%
公平賠率
2.45
平局
27.8%
公平賠率
3.6
客隊 勝利
31.42%
公平賠率
3.18
最可能的比分
1 - 1
概率 12.49%
公平賠率 8.01
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 | 2.45 | — | |
| 平局 | 3.6 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.18 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.49% | 8.01 |
| 2 | 1-0 | 10.32% | 9.69 |
| 3 | 0-1 | 8.99% | 11.13 |
| 4 | 2-1 | 8.68% | 11.52 |
| 5 | 1-2 | 7.56% | 13.23 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 7.18% | 13.94 |
| 8 | 0-2 | 5.44% | 18.39 |
| 9 | 2-2 | 5.25% | 19.04 |
| 10 | 3-1 | 4.02% | 24.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.99%
11.13
|
5.44%
18.39
|
2.19%
45.6
|
0.66%
150.74
|
0.16%
623.05
|
| 1 |
10.32%
9.69
|
12.49%
8.01
|
7.56%
13.23
|
3.05%
32.81
|
0.92%
108.45
|
0.22%
448.23
|
| 2 |
7.18%
13.94
|
8.68%
11.52
|
5.25%
19.04
|
2.12%
47.2
|
0.64%
156.03
|
0.16%
644.75
|
| 3 |
3.32%
30.08
|
4.02%
24.86
|
2.43%
41.09
|
0.98%
101.87
|
0.3%
336.81
|
0.07%
1390.82
|
| 4 |
1.16%
86.56
|
1.4%
71.54
|
0.85%
118.25
|
0.34%
293.17
|
0.1%
968.99
|
0.03%
4000.0
|
| 5 |
0.32%
311.33
|
0.39%
257.33
|
0.24%
425.35
|
0.09%
1054.85
|
0.03%
3484.32
|
0.01%
14492.75
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.46%
·
公平：
215.1
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.79%
平局
27.80%
客隊 勝利
31.42%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.7%
否
47.3%
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 | 7.12% 14.04 | 12.15% 8.23 | 80.73% 1.24 |
| -1.5 | 19.27% 5.19 | — | 80.73% 1.24 |
| -1.0 | 19.27% 5.19 | 21.81% 4.58 | 58.92% 1.7 |
| -0.5 | 41.08% 2.43 | — | 58.92% 1.7 |
| 0 (PK) | 41.08% 2.43 | 26.26% 3.81 | 32.66% 3.06 |
| +0.5 | 67.34% 1.48 | — | 32.66% 3.06 |
| +1.0 | 67.34% 1.48 | 18.99% 5.27 | 13.67% 7.32 |
| +1.5 | 86.33% 1.16 | — | 13.67% 7.32 |
| +2.0 | 86.33% 1.16 | 9.2% 10.87 | 4.47% 22.39 |
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。
