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
31.8%
公平賠率
3.14
平局
29.43%
公平賠率
3.4
客隊 勝利
38.77%
公平賠率
2.58
最可能的比分
1 - 1
概率 13.11%
公平賠率 7.63
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 | 3.14 | — | |
| 平局 | 3.4 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.58 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.11% | 7.63 |
| 2 | 0-1 | 11.71% | 8.54 |
| 3 | 1-0 | 10.58% | 9.46 |
| 4 | 0-0 | 9.44% | 10.59 |
| 5 | 1-2 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 2-1 | 7.34% | 13.62 |
| 7 | 0-2 | 7.26% | 13.78 |
| 8 | 2-0 | 5.92% | 16.89 |
| 9 | 2-2 | 4.55% | 21.96 |
| 10 | 1-3 | 3.36% | 29.76 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.44%
10.59
|
11.71%
8.54
|
7.26%
13.78
|
3.0%
33.33
|
0.93%
107.52
|
0.23%
433.46
|
| 1 |
10.58%
9.46
|
13.11%
7.63
|
8.13%
12.3
|
3.36%
29.76
|
1.04%
96.0
|
0.26%
387.0
|
| 2 |
5.92%
16.89
|
7.34%
13.62
|
4.55%
21.96
|
1.88%
53.14
|
0.58%
171.41
|
0.14%
691.09
|
| 3 |
2.21%
45.23
|
2.74%
36.48
|
1.7%
58.83
|
0.7%
142.33
|
0.22%
459.14
|
0.05%
1851.85
|
| 4 |
0.62%
161.52
|
0.77%
130.28
|
0.48%
210.13
|
0.2%
508.39
|
0.06%
1639.34
|
0.02%
6622.52
|
| 5 |
0.14%
720.98
|
0.17%
581.73
|
0.11%
938.09
|
0.04%
2267.57
|
0.01%
7299.27
|
0.0%
29411.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.28%
·
公平：
353.98
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.37% | 32.63% |
| 1.5 | 30.83% | 69.17% |
| 2.5 | 10.36% | 89.64% |
| 3.5 | 2.72% | 97.28% |
| 4.5 | 0.59% | 99.41% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.06% | 28.94% |
| 1.5 | 35.18% | 64.82% |
| 2.5 | 12.93% | 87.07% |
| 3.5 | 3.73% | 96.27% |
| 4.5 | 0.88% | 99.12% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.44% | 10.59 |
| 1 | 22.28% | 4.49 |
| 2 | 26.29% | 3.80 |
| 3 | 20.68% | 4.83 |
| 4 | 12.20% | 8.19 |
| 5+ | 9.09% | 11.00 |
|
大球 2.5 41.98%
小球 2.5 58.02%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.80%
平局
29.43%
客隊 勝利
38.77%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.98%
小球 2.5
58.02%
雙方進球
是
47.88%
否
52.12%
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 | 4.12% 24.29 | 9.19% 10.89 | 86.7% 1.15 |
| -1.5 | 13.3% 7.52 | — | 86.7% 1.15 |
| -1.0 | 13.3% 7.52 | 19.83% 5.04 | 66.87% 1.5 |
| -0.5 | 33.13% 3.02 | — | 66.87% 1.5 |
| 0 (PK) | 33.13% 3.02 | 27.88% 3.59 | 38.99% 2.56 |
| +0.5 | 61.01% 1.64 | — | 38.99% 2.56 |
| +1.0 | 61.01% 1.64 | 21.95% 4.56 | 17.04% 5.87 |
| +1.5 | 82.96% 1.21 | — | 17.04% 5.87 |
| +2.0 | 82.96% 1.21 | 11.26% 8.88 | 5.78% 17.31 |
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。
