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
53.48%
公平賠率
1.87
平局
23.47%
公平賠率
4.26
客隊 勝利
23.05%
公平賠率
4.34
最可能的比分
1 - 1
概率 10.04%
公平賠率 9.96
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 | 1.87 | — | |
| 平局 | 4.26 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.34 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 2 | 2-1 | 9.74% | 10.27 |
| 3 | 1-0 | 8.23% | 12.15 |
| 4 | 2-0 | 7.98% | 12.53 |
| 5 | 3-1 | 6.3% | 15.88 |
| 6 | 1-2 | 6.13% | 16.33 |
| 7 | 2-2 | 5.94% | 16.83 |
| 8 | 0-1 | 5.18% | 19.32 |
| 9 | 3-0 | 5.16% | 19.37 |
| 10 | 0-0 | 4.24% | 23.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.24%
23.57
|
5.18%
19.32
|
3.16%
31.67
|
1.28%
77.88
|
0.39%
255.36
|
0.1%
1046.03
|
| 1 |
8.23%
12.15
|
10.04%
9.96
|
6.13%
16.33
|
2.49%
40.15
|
0.76%
131.63
|
0.19%
539.37
|
| 2 |
7.98%
12.53
|
9.74%
10.27
|
5.94%
16.83
|
2.42%
41.39
|
0.74%
135.7
|
0.18%
556.17
|
| 3 |
5.16%
19.37
|
6.3%
15.88
|
3.84%
26.03
|
1.56%
64.0
|
0.48%
209.82
|
0.12%
859.85
|
| 4 |
2.5%
39.94
|
3.05%
32.74
|
1.86%
53.67
|
0.76%
131.96
|
0.23%
432.71
|
0.06%
1773.05
|
| 5 |
0.97%
102.93
|
1.19%
84.37
|
0.72%
138.31
|
0.29%
340.14
|
0.09%
1114.83
|
0.02%
4566.21
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.61%
·
公平：
62.13
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.63% | 14.37% |
| 1.5 | 57.75% | 42.25% |
| 2.5 | 30.71% | 69.29% |
| 3.5 | 13.22% | 86.78% |
| 4.5 | 4.74% | 95.26% |
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 | 4.24% | 23.57 |
| 1 | 13.41% | 7.46 |
| 2 | 21.18% | 4.72 |
| 3 | 22.31% | 4.48 |
| 4 | 17.63% | 5.67 |
| 5+ | 21.23% | 4.71 |
|
大球 2.5 61.17%
小球 2.5 38.83%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
53.48%
平局
23.47%
客隊 勝利
23.05%
大 / 小 2.5
大球 2.5
61.17%
小球 2.5
38.83%
雙方進球
是
60.35%
否
39.65%
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 | 15.01% 6.66 | 16.47% 6.07 | 68.52% 1.46 |
| -1.5 | 31.48% 3.18 | — | 68.52% 1.46 |
| -1.0 | 31.48% 3.18 | 22.67% 4.41 | 45.85% 2.18 |
| -0.5 | 54.15% 1.85 | — | 45.85% 2.18 |
| 0 (PK) | 54.15% 1.85 | 22.04% 4.54 | 23.81% 4.2 |
| +0.5 | 76.19% 1.31 | — | 23.81% 4.2 |
| +1.0 | 76.19% 1.31 | 14.25% 7.02 | 9.55% 10.47 |
| +1.5 | 90.45% 1.11 | — | 9.55% 10.47 |
| +2.0 | 90.45% 1.11 | 6.51% 15.35 | 3.04% 32.9 |
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。
