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
42.86%
公平賠率
2.33
平局
26.97%
公平賠率
3.71
客隊 勝利
30.16%
公平賠率
3.32
最可能的比分
1 - 1
概率 12.07%
公平賠率 8.28
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 | 2.33 | — | |
| 平局 | 3.71 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.32 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.07% | 8.28 |
| 2 | 1-0 | 9.82% | 10.19 |
| 3 | 2-1 | 8.99% | 11.12 |
| 4 | 0-1 | 8.1% | 12.34 |
| 5 | 1-2 | 7.42% | 13.47 |
| 6 | 2-0 | 7.31% | 13.68 |
| 7 | 0-0 | 6.59% | 15.18 |
| 8 | 2-2 | 5.53% | 18.08 |
| 9 | 0-2 | 4.98% | 20.07 |
| 10 | 3-1 | 4.47% | 22.39 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.59%
15.18
|
8.1%
12.34
|
4.98%
20.07
|
2.04%
48.95
|
0.63%
159.18
|
0.15%
647.25
|
| 1 |
9.82%
10.19
|
12.07%
8.28
|
7.42%
13.47
|
3.04%
32.85
|
0.94%
106.83
|
0.23%
434.22
|
| 2 |
7.31%
13.68
|
8.99%
11.12
|
5.53%
18.08
|
2.27%
44.09
|
0.7%
143.39
|
0.17%
582.75
|
| 3 |
3.63%
27.53
|
4.47%
22.39
|
2.75%
36.4
|
1.13%
88.78
|
0.35%
288.68
|
0.09%
1173.71
|
| 4 |
1.35%
73.92
|
1.66%
60.1
|
1.02%
97.71
|
0.42%
238.32
|
0.13%
775.19
|
0.03%
3154.57
|
| 5 |
0.4%
248.02
|
0.5%
201.65
|
0.3%
327.87
|
0.12%
800.0
|
0.04%
2604.17
|
0.01%
10526.32
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.6%
·
公平：
166.56
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
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 | 6.59% | 15.18 |
| 1 | 17.92% | 5.58 |
| 2 | 24.37% | 4.10 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 15.02% | 6.66 |
| 5+ | 14.01% | 7.14 |
|
大球 2.5 51.13%
小球 2.5 48.87%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.86%
平局
26.97%
客隊 勝利
30.16%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.13%
小球 2.5
48.87%
雙方進球
是
54.82%
否
45.18%
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 | 8.27% 12.09 | 12.94% 7.73 | 78.79% 1.27 |
| -1.5 | 21.21% 4.71 | — | 78.79% 1.27 |
| -1.0 | 21.21% 4.71 | 22.02% 4.54 | 56.77% 1.76 |
| -0.5 | 43.23% 2.31 | — | 56.77% 1.76 |
| 0 (PK) | 43.23% 2.31 | 25.46% 3.93 | 31.32% 3.19 |
| +0.5 | 68.68% 1.46 | — | 31.32% 3.19 |
| +1.0 | 68.68% 1.46 | 18.18% 5.5 | 13.14% 7.61 |
| +1.5 | 86.86% 1.15 | — | 13.14% 7.61 |
| +2.0 | 86.86% 1.15 | 8.82% 11.34 | 4.32% 23.13 |
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。
