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
36.57%
公平賠率
2.73
平局
28.61%
公平賠率
3.49
客隊 勝利
34.81%
公平賠率
2.87
最可能的比分
1 - 1
概率 12.85%
公平賠率 7.78
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 | 2.73 | — | |
| 平局 | 3.49 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.87 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.85% | 7.78 |
| 2 | 1-0 | 10.36% | 9.65 |
| 3 | 0-1 | 10.28% | 9.73 |
| 4 | 0-0 | 8.29% | 12.06 |
| 5 | 2-1 | 8.03% | 12.45 |
| 6 | 1-2 | 7.97% | 12.55 |
| 7 | 2-0 | 6.48% | 15.44 |
| 8 | 0-2 | 6.37% | 15.69 |
| 9 | 2-2 | 4.98% | 20.08 |
| 10 | 3-1 | 3.35% | 29.88 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.29%
12.06
|
10.28%
9.73
|
6.37%
15.69
|
2.63%
37.96
|
0.82%
122.44
|
0.2%
493.58
|
| 1 |
10.36%
9.65
|
12.85%
7.78
|
7.97%
12.55
|
3.29%
30.36
|
1.02%
97.95
|
0.25%
394.94
|
| 2 |
6.48%
15.44
|
8.03%
12.45
|
4.98%
20.08
|
2.06%
48.58
|
0.64%
156.72
|
0.16%
632.11
|
| 3 |
2.7%
37.05
|
3.35%
29.88
|
2.07%
48.2
|
0.86%
116.6
|
0.27%
376.08
|
0.07%
1517.45
|
| 4 |
0.84%
118.57
|
1.05%
95.62
|
0.65%
154.23
|
0.27%
373.13
|
0.08%
1203.37
|
0.02%
4854.37
|
| 5 |
0.21%
474.16
|
0.26%
382.41
|
0.16%
616.9
|
0.07%
1492.54
|
0.02%
4807.69
|
0.01%
19230.77
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.36%
·
公平：
277.55
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
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 | 8.29% | 12.06 |
| 1 | 20.64% | 4.84 |
| 2 | 25.70% | 3.89 |
| 3 | 21.33% | 4.69 |
| 4 | 13.28% | 7.53 |
| 5+ | 10.75% | 9.30 |
|
大球 2.5 45.36%
小球 2.5 54.64%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.57%
平局
28.61%
客隊 勝利
34.81%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.36%
小球 2.5
54.64%
雙方進球
是
50.7%
否
49.3%
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 | 5.4% 18.52 | 10.54% 9.48 | 84.06% 1.19 |
| -1.5 | 15.94% 6.27 | — | 84.06% 1.19 |
| -1.0 | 15.94% 6.27 | 20.76% 4.82 | 63.3% 1.58 |
| -0.5 | 36.7% 2.72 | — | 63.3% 1.58 |
| 0 (PK) | 36.7% 2.72 | 27.07% 3.69 | 36.23% 2.76 |
| +0.5 | 63.77% 1.57 | — | 36.23% 2.76 |
| +1.0 | 63.77% 1.57 | 20.59% 4.86 | 15.63% 6.4 |
| +1.5 | 84.37% 1.19 | — | 15.63% 6.4 |
| +2.0 | 84.37% 1.19 | 10.38% 9.64 | 5.26% 19.02 |
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。
