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
44.51%
公平賠率
2.25
平局
26.66%
公平賠率
3.75
客隊 勝利
28.83%
公平賠率
3.47
最可能的比分
1 - 1
概率 11.91%
公平賠率 8.39
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 | 2.25 | — | |
| 平局 | 3.75 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.47 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.91% | 8.39 |
| 2 | 1-0 | 9.84% | 10.16 |
| 3 | 2-1 | 9.17% | 10.9 |
| 4 | 0-1 | 7.74% | 12.93 |
| 5 | 2-0 | 7.58% | 13.19 |
| 6 | 1-2 | 7.21% | 13.88 |
| 7 | 0-0 | 6.39% | 15.64 |
| 8 | 2-2 | 5.55% | 18.02 |
| 9 | 3-1 | 4.71% | 21.24 |
| 10 | 0-2 | 4.68% | 21.37 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.39%
15.64
|
7.74%
12.93
|
4.68%
21.37
|
1.89%
52.98
|
0.57%
175.13
|
0.14%
723.59
|
| 1 |
9.84%
10.16
|
11.91%
8.39
|
7.21%
13.88
|
2.91%
34.4
|
0.88%
113.73
|
0.21%
469.92
|
| 2 |
7.58%
13.19
|
9.17%
10.9
|
5.55%
18.02
|
2.24%
44.68
|
0.68%
147.69
|
0.16%
610.13
|
| 3 |
3.89%
25.7
|
4.71%
21.24
|
2.85%
35.1
|
1.15%
87.03
|
0.35%
287.69
|
0.08%
1189.06
|
| 4 |
1.5%
66.75
|
1.81%
55.16
|
1.1%
91.18
|
0.44%
226.04
|
0.13%
747.38
|
0.03%
3086.42
|
| 5 |
0.46%
216.73
|
0.56%
179.12
|
0.34%
296.03
|
0.14%
734.21
|
0.04%
2427.18
|
0.01%
10000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.66%
·
公平：
151.49
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
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 | 6.39% | 15.64 |
| 1 | 17.58% | 5.69 |
| 2 | 24.17% | 4.14 |
| 3 | 22.16% | 4.51 |
| 4 | 15.23% | 6.56 |
| 5+ | 14.46% | 6.91 |
|
大球 2.5 51.85%
小球 2.5 48.15%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.51%
平局
26.66%
客隊 勝利
28.83%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.85%
小球 2.5
48.15%
雙方進球
是
55.13%
否
44.87%
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 | 9.05% 11.05 | 13.53% 7.39 | 77.42% 1.29 |
| -1.5 | 22.58% 4.43 | — | 77.42% 1.29 |
| -1.0 | 22.58% 4.43 | 22.35% 4.47 | 55.06% 1.82 |
| -0.5 | 44.94% 2.23 | — | 55.06% 1.82 |
| 0 (PK) | 44.94% 2.23 | 25.15% 3.98 | 29.92% 3.34 |
| +0.5 | 70.08% 1.43 | — | 29.92% 3.34 |
| +1.0 | 70.08% 1.43 | 17.56% 5.69 | 12.35% 8.09 |
| +1.5 | 87.65% 1.14 | — | 12.35% 8.09 |
| +2.0 | 87.65% 1.14 | 8.35% 11.97 | 4.0% 25.0 |
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。
