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
48.57%
公平賠率
2.06
平局
25.23%
公平賠率
3.96
客隊 勝利
26.2%
公平賠率
3.82
最可能的比分
1 - 1
概率 11.09%
公平賠率 9.01
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 | 3.96 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.82 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.09% | 9.01 |
| 2 | 2-1 | 9.54% | 10.48 |
| 3 | 1-0 | 9.09% | 11.0 |
| 4 | 2-0 | 7.82% | 12.79 |
| 5 | 1-2 | 6.77% | 14.78 |
| 6 | 0-1 | 6.45% | 15.5 |
| 7 | 2-2 | 5.82% | 17.18 |
| 8 | 3-1 | 5.47% | 18.28 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 3-0 | 4.48% | 22.3 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
6.45%
15.5
|
3.93%
25.42
|
1.6%
62.5
|
0.49%
204.92
|
0.12%
839.63
|
| 1 |
9.09%
11.0
|
11.09%
9.01
|
6.77%
14.78
|
2.75%
36.34
|
0.84%
119.15
|
0.2%
488.28
|
| 2 |
7.82%
12.79
|
9.54%
10.48
|
5.82%
17.18
|
2.37%
42.25
|
0.72%
138.54
|
0.18%
567.86
|
| 3 |
4.48%
22.3
|
5.47%
18.28
|
3.34%
29.97
|
1.36%
73.7
|
0.41%
241.66
|
0.1%
990.1
|
| 4 |
1.93%
51.87
|
2.35%
42.52
|
1.43%
69.7
|
0.58%
171.38
|
0.18%
561.8
|
0.04%
2304.15
|
| 5 |
0.66%
150.78
|
0.81%
123.59
|
0.49%
202.63
|
0.2%
498.26
|
0.06%
1633.99
|
0.01%
6711.41
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.01%
·
公平：
99.47
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
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 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.47% | 5.72 |
|
大球 2.5 56.32%
小球 2.5 43.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.57%
平局
25.23%
客隊 勝利
26.20%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.32%
小球 2.5
43.68%
雙方進球
是
57.86%
否
42.14%
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 | 11.55% 8.66 | 14.94% 6.69 | 73.51% 1.36 |
| -1.5 | 26.49% 3.77 | — | 73.51% 1.36 |
| -1.0 | 26.49% 3.77 | 22.62% 4.42 | 50.89% 1.97 |
| -0.5 | 49.11% 2.04 | — | 50.89% 1.97 |
| 0 (PK) | 49.11% 2.04 | 23.75% 4.21 | 27.14% 3.68 |
| +0.5 | 72.86% 1.37 | — | 27.14% 3.68 |
| +1.0 | 72.86% 1.37 | 16.04% 6.23 | 11.09% 9.01 |
| +1.5 | 88.91% 1.12 | — | 11.09% 9.01 |
| +2.0 | 88.91% 1.12 | 7.52% 13.3 | 3.58% 27.96 |
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。
