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
48.56%
公平賠率
2.06
平局
25.32%
公平賠率
3.95
客隊 勝利
26.13%
公平賠率
3.83
最可能的比分
1 - 1
概率 11.16%
公平賠率 8.96
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 | 2.06 | — | |
| 平局 | 3.95 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.83 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.16% | 8.96 |
| 2 | 2-1 | 9.54% | 10.48 |
| 3 | 1-0 | 9.22% | 10.84 |
| 4 | 2-0 | 7.89% | 12.68 |
| 5 | 1-2 | 6.75% | 14.81 |
| 6 | 0-1 | 6.53% | 15.32 |
| 7 | 2-2 | 5.77% | 17.32 |
| 8 | 3-1 | 5.44% | 18.39 |
| 9 | 0-0 | 5.39% | 18.54 |
| 10 | 3-0 | 4.49% | 22.25 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.39%
18.54
|
6.53%
15.32
|
3.95%
25.33
|
1.59%
62.79
|
0.48%
207.6
|
0.12%
857.63
|
| 1 |
9.22%
10.84
|
11.16%
8.96
|
6.75%
14.81
|
2.72%
36.72
|
0.82%
121.4
|
0.2%
501.76
|
| 2 |
7.89%
12.68
|
9.54%
10.48
|
5.77%
17.32
|
2.33%
42.95
|
0.7%
141.98
|
0.17%
586.85
|
| 3 |
4.49%
22.25
|
5.44%
18.39
|
3.29%
30.39
|
1.33%
75.35
|
0.4%
249.13
|
0.1%
1028.81
|
| 4 |
1.92%
52.04
|
2.33%
43.01
|
1.41%
71.09
|
0.57%
176.27
|
0.17%
582.75
|
0.04%
2409.64
|
| 5 |
0.66%
152.18
|
0.8%
125.77
|
0.48%
207.86
|
0.19%
515.46
|
0.06%
1703.58
|
0.01%
7042.25
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.98%
·
公平：
102.38
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
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 | 5.39% | 18.54 |
| 1 | 15.75% | 6.35 |
| 2 | 22.99% | 4.35 |
| 3 | 22.38% | 4.47 |
| 4 | 16.34% | 6.12 |
| 5+ | 17.15% | 5.83 |
|
大球 2.5 55.86%
小球 2.5 44.14%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.56%
平局
25.32%
客隊 勝利
26.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.86%
小球 2.5
44.14%
雙方進球
是
57.49%
否
42.51%
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 | 11.47% 8.72 | 14.94% 6.69 | 73.58% 1.36 |
| -1.5 | 26.42% 3.79 | — | 73.58% 1.36 |
| -1.0 | 26.42% 3.79 | 22.68% 4.41 | 50.9% 1.96 |
| -0.5 | 49.1% 2.04 | — | 50.9% 1.96 |
| 0 (PK) | 49.1% 2.04 | 23.84% 4.19 | 27.06% 3.7 |
| +0.5 | 72.94% 1.37 | — | 27.06% 3.7 |
| +1.0 | 72.94% 1.37 | 16.05% 6.23 | 11.01% 9.08 |
| +1.5 | 88.99% 1.12 | — | 11.01% 9.08 |
| +2.0 | 88.99% 1.12 | 7.48% 13.37 | 3.53% 28.35 |
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。
