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
39.86%
公平賠率
2.51
平局
27.85%
公平賠率
3.59
客隊 勝利
32.29%
公平賠率
3.1
最可能的比分
1 - 1
概率 12.52%
公平賠率 7.99
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 | 2.51 | — | |
| 平局 | 3.59 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.1 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.52% | 7.99 |
| 2 | 1-0 | 10.18% | 9.83 |
| 3 | 0-1 | 9.14% | 10.95 |
| 4 | 2-1 | 8.57% | 11.66 |
| 5 | 1-2 | 7.7% | 12.99 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 6.97% | 14.35 |
| 8 | 0-2 | 5.62% | 17.8 |
| 9 | 2-2 | 5.27% | 18.97 |
| 10 | 3-1 | 3.92% | 25.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.14%
10.95
|
5.62%
17.8
|
2.3%
43.41
|
0.71%
141.18
|
0.17%
573.72
|
| 1 |
10.18%
9.83
|
12.52%
7.99
|
7.7%
12.99
|
3.16%
31.69
|
0.97%
103.05
|
0.24%
418.94
|
| 2 |
6.97%
14.35
|
8.57%
11.66
|
5.27%
18.97
|
2.16%
46.26
|
0.66%
150.44
|
0.16%
611.62
|
| 3 |
3.18%
31.42
|
3.92%
25.54
|
2.41%
41.53
|
0.99%
101.3
|
0.3%
329.38
|
0.07%
1338.69
|
| 4 |
1.09%
91.73
|
1.34%
74.58
|
0.82%
121.26
|
0.34%
295.77
|
0.1%
961.54
|
0.03%
3906.25
|
| 5 |
0.3%
334.78
|
0.37%
272.18
|
0.23%
442.48
|
0.09%
1079.91
|
0.03%
3508.77
|
0.01%
14285.71
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.46%
·
公平：
218.67
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.86%
平局
27.85%
客隊 勝利
32.29%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.79%
否
47.21%
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 | 6.79% 14.74 | 11.81% 8.47 | 81.4% 1.23 |
| -1.5 | 18.6% 5.38 | — | 81.4% 1.23 |
| -1.0 | 18.6% 5.38 | 21.52% 4.65 | 59.88% 1.67 |
| -0.5 | 40.12% 2.49 | — | 59.88% 1.67 |
| 0 (PK) | 40.12% 2.49 | 26.31% 3.8 | 33.57% 2.98 |
| +0.5 | 66.43% 1.51 | — | 33.57% 2.98 |
| +1.0 | 66.43% 1.51 | 19.33% 5.17 | 14.24% 7.02 |
| +1.5 | 85.76% 1.17 | — | 14.24% 7.02 |
| +2.0 | 85.76% 1.17 | 9.52% 10.51 | 4.72% 21.18 |
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。
