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
44.78%
公平賠率
2.23
平局
26.47%
公平賠率
3.78
客隊 勝利
28.74%
公平賠率
3.48
最可能的比分
1 - 1
概率 11.81%
公平賠率 8.47
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 | 2.23 | — | |
| 平局 | 3.78 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.48 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.81% | 8.47 |
| 2 | 1-0 | 9.68% | 10.33 |
| 3 | 2-1 | 9.21% | 10.86 |
| 4 | 0-1 | 7.57% | 13.21 |
| 5 | 2-0 | 7.55% | 13.25 |
| 6 | 1-2 | 7.2% | 13.88 |
| 7 | 0-0 | 6.2% | 16.12 |
| 8 | 2-2 | 5.62% | 17.8 |
| 9 | 3-1 | 4.79% | 20.88 |
| 10 | 0-2 | 4.62% | 21.66 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.2%
16.12
|
7.57%
13.21
|
4.62%
21.66
|
1.88%
53.26
|
0.57%
174.61
|
0.14%
715.82
|
| 1 |
9.68%
10.33
|
11.81%
8.47
|
7.2%
13.88
|
2.93%
34.14
|
0.89%
111.94
|
0.22%
458.72
|
| 2 |
7.55%
13.25
|
9.21%
10.86
|
5.62%
17.8
|
2.28%
43.77
|
0.7%
143.51
|
0.17%
588.24
|
| 3 |
3.93%
25.48
|
4.79%
20.88
|
2.92%
34.23
|
1.19%
84.18
|
0.36%
276.01
|
0.09%
1131.22
|
| 4 |
1.53%
65.32
|
1.87%
53.54
|
1.14%
87.77
|
0.46%
215.84
|
0.14%
707.71
|
0.03%
2898.55
|
| 5 |
0.48%
209.38
|
0.58%
171.61
|
0.36%
281.29
|
0.14%
691.56
|
0.04%
2267.57
|
0.01%
9259.26
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.7%
·
公平：
143.23
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.48% | 29.52% |
| 1.5 | 34.46% | 65.54% |
| 2.5 | 12.49% | 87.51% |
| 3.5 | 3.55% | 96.45% |
| 4.5 | 0.83% | 99.17% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.20% | 16.12 |
| 1 | 17.25% | 5.80 |
| 2 | 23.97% | 4.17 |
| 3 | 22.21% | 4.50 |
| 4 | 15.44% | 6.48 |
| 5+ | 14.92% | 6.70 |
|
大球 2.5 52.58%
小球 2.5 47.42%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.78%
平局
26.47%
客隊 勝利
28.74%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.58%
小球 2.5
47.42%
雙方進球
是
55.67%
否
44.33%
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 | 9.26% 10.8 | 13.63% 7.33 | 77.11% 1.3 |
| -1.5 | 22.89% 4.37 | — | 77.11% 1.3 |
| -1.0 | 22.89% 4.37 | 22.32% 4.48 | 54.79% 1.83 |
| -0.5 | 45.21% 2.21 | — | 54.79% 1.83 |
| 0 (PK) | 45.21% 2.21 | 24.97% 4.0 | 29.82% 3.35 |
| +0.5 | 70.18% 1.42 | — | 29.82% 3.35 |
| +1.0 | 70.18% 1.42 | 17.45% 5.73 | 12.36% 8.09 |
| +1.5 | 87.64% 1.14 | — | 12.36% 8.09 |
| +2.0 | 87.64% 1.14 | 8.34% 11.99 | 4.02% 24.85 |
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。
