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
46.22%
公平賠率
2.16
平局
26.01%
公平賠率
3.84
客隊 勝利
27.76%
公平賠率
3.6
最可能的比分
1 - 1
概率 11.55%
公平賠率 8.66
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 | 2.16 | — | |
| 平局 | 3.84 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.6 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.55% | 8.66 |
| 2 | 1-0 | 9.46% | 10.57 |
| 3 | 2-1 | 9.35% | 10.69 |
| 4 | 2-0 | 7.67% | 13.04 |
| 5 | 0-1 | 7.13% | 14.03 |
| 6 | 1-2 | 7.04% | 14.2 |
| 7 | 0-0 | 5.84% | 17.12 |
| 8 | 2-2 | 5.71% | 17.53 |
| 9 | 3-1 | 5.05% | 19.8 |
| 10 | 0-2 | 4.35% | 23.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.84%
17.12
|
7.13%
14.03
|
4.35%
23.0
|
1.77%
56.55
|
0.54%
185.43
|
0.13%
759.88
|
| 1 |
9.46%
10.57
|
11.55%
8.66
|
7.04%
14.2
|
2.86%
34.91
|
0.87%
114.46
|
0.21%
469.04
|
| 2 |
7.67%
13.04
|
9.35%
10.69
|
5.71%
17.53
|
2.32%
43.1
|
0.71%
141.3
|
0.17%
579.04
|
| 3 |
4.14%
24.15
|
5.05%
19.8
|
3.08%
32.46
|
1.25%
79.81
|
0.38%
261.71
|
0.09%
1072.96
|
| 4 |
1.68%
59.64
|
2.05%
48.89
|
1.25%
80.14
|
0.51%
197.08
|
0.15%
645.99
|
0.04%
2645.5
|
| 5 |
0.54%
184.09
|
0.66%
150.88
|
0.4%
247.34
|
0.16%
608.27
|
0.05%
1996.01
|
0.01%
8196.72
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.8%
·
公平：
124.72
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
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 | 5.84% | 17.12 |
| 1 | 16.59% | 6.03 |
| 2 | 23.56% | 4.24 |
| 3 | 22.31% | 4.48 |
| 4 | 15.84% | 6.31 |
| 5+ | 15.86% | 6.31 |
|
大球 2.5 54.0%
小球 2.5 46.0%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.22%
平局
26.01%
客隊 勝利
27.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.0%
小球 2.5
46.0%
雙方進球
是
56.53%
否
43.47%
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 | 10.09% 9.91 | 14.14% 7.07 | 75.76% 1.32 |
| -1.5 | 24.24% 4.13 | — | 75.76% 1.32 |
| -1.0 | 24.24% 4.13 | 22.46% 4.45 | 53.3% 1.88 |
| -0.5 | 46.7% 2.14 | — | 53.3% 1.88 |
| 0 (PK) | 46.7% 2.14 | 24.52% 4.08 | 28.79% 3.47 |
| +0.5 | 71.21% 1.4 | — | 28.79% 3.47 |
| +1.0 | 71.21% 1.4 | 16.91% 5.91 | 11.87% 8.42 |
| +1.5 | 88.13% 1.13 | — | 11.87% 8.42 |
| +2.0 | 88.13% 1.13 | 8.02% 12.47 | 3.85% 25.97 |
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。
