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
48.11%
公平賠率
2.08
平局
25.38%
公平賠率
3.94
客隊 勝利
26.51%
公平賠率
3.77
最可能的比分
1 - 1
概率 11.19%
公平賠率 8.94
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 | 2.08 | — | |
| 平局 | 3.94 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.77 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.19% | 8.94 |
| 2 | 2-1 | 9.51% | 10.52 |
| 3 | 1-0 | 9.17% | 10.91 |
| 4 | 2-0 | 7.79% | 12.83 |
| 5 | 1-2 | 6.82% | 14.66 |
| 6 | 0-1 | 6.58% | 15.2 |
| 7 | 2-2 | 5.8% | 17.24 |
| 8 | 0-0 | 5.39% | 18.54 |
| 9 | 3-1 | 5.39% | 18.56 |
| 10 | 3-0 | 4.42% | 22.64 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.39%
18.54
|
6.58%
15.2
|
4.01%
24.91
|
1.63%
61.26
|
0.5%
200.88
|
0.12%
823.05
|
| 1 |
9.17%
10.91
|
11.19%
8.94
|
6.82%
14.66
|
2.77%
36.04
|
0.85%
118.16
|
0.21%
484.26
|
| 2 |
7.79%
12.83
|
9.51%
10.52
|
5.8%
17.24
|
2.36%
42.4
|
0.72%
139.0
|
0.18%
569.8
|
| 3 |
4.42%
22.64
|
5.39%
18.56
|
3.29%
30.43
|
1.34%
74.82
|
0.41%
245.34
|
0.1%
1005.03
|
| 4 |
1.88%
53.28
|
2.29%
43.67
|
1.4%
71.59
|
0.57%
176.06
|
0.17%
577.03
|
0.04%
2364.07
|
| 5 |
0.64%
156.69
|
0.78%
128.45
|
0.47%
210.57
|
0.19%
517.87
|
0.06%
1697.79
|
0.01%
6944.44
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.96%
·
公平：
104.01
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
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 | 5.39% | 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
48.11%
平局
25.38%
客隊 勝利
26.51%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.86%
小球 2.5
44.14%
雙方進球
是
57.6%
否
42.4%
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 | 11.25% 8.89 | 14.79% 6.76 | 73.96% 1.35 |
| -1.5 | 26.04% 3.84 | — | 73.96% 1.35 |
| -1.0 | 26.04% 3.84 | 22.59% 4.43 | 51.37% 1.95 |
| -0.5 | 48.63% 2.06 | — | 51.37% 1.95 |
| 0 (PK) | 48.63% 2.06 | 23.9% 4.18 | 27.46% 3.64 |
| +0.5 | 72.54% 1.38 | — | 27.46% 3.64 |
| +1.0 | 72.54% 1.38 | 16.21% 6.17 | 11.25% 8.89 |
| +1.5 | 88.75% 1.13 | — | 11.25% 8.89 |
| +2.0 | 88.75% 1.13 | 7.62% 13.13 | 3.63% 27.55 |
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。
