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
38.13%
公平賠率
2.62
平局
28.21%
公平賠率
3.54
客隊 勝利
33.66%
公平賠率
2.97
最可能的比分
1 - 1
概率 12.68%
公平賠率 7.88
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 | 2.62 | — | |
| 平局 | 3.54 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.97 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.68% | 7.88 |
| 2 | 1-0 | 10.23% | 9.78 |
| 3 | 0-1 | 9.68% | 10.33 |
| 4 | 2-1 | 8.31% | 12.04 |
| 5 | 1-2 | 7.86% | 12.72 |
| 6 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 7 | 2-0 | 6.7% | 14.93 |
| 8 | 0-2 | 6.0% | 16.66 |
| 9 | 2-2 | 5.15% | 19.41 |
| 10 | 3-1 | 3.63% | 27.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
9.68%
10.33
|
6.0%
16.66
|
2.48%
40.3
|
0.77%
130.01
|
0.19%
524.11
|
| 1 |
10.23%
9.78
|
12.68%
7.88
|
7.86%
12.72
|
3.25%
30.77
|
1.01%
99.25
|
0.25%
400.16
|
| 2 |
6.7%
14.93
|
8.31%
12.04
|
5.15%
19.41
|
2.13%
46.97
|
0.66%
151.52
|
0.16%
610.87
|
| 3 |
2.93%
34.18
|
3.63%
27.57
|
2.25%
44.46
|
0.93%
107.56
|
0.29%
346.98
|
0.07%
1398.6
|
| 4 |
0.96%
104.37
|
1.19%
84.17
|
0.74%
135.76
|
0.3%
328.41
|
0.09%
1059.32
|
0.02%
4273.5
|
| 5 |
0.25%
398.41
|
0.31%
321.23
|
0.19%
518.13
|
0.08%
1253.13
|
0.02%
4048.58
|
0.01%
16393.44
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.41%
·
公平：
245.34
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
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 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大球 2.5 46.89%
小球 2.5 53.11%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.13%
平局
28.21%
客隊 勝利
33.66%
大 / 小 2.5
大球 2.5
46.89%
小球 2.5
53.11%
雙方進球
是
51.89%
否
48.11%
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 | 6.05% 16.53 | 11.15% 8.97 | 82.8% 1.21 |
| -1.5 | 17.2% 5.81 | — | 82.8% 1.21 |
| -1.0 | 17.2% 5.81 | 21.12% 4.74 | 61.68% 1.62 |
| -0.5 | 38.32% 2.61 | — | 61.68% 1.62 |
| 0 (PK) | 38.32% 2.61 | 26.67% 3.75 | 35.01% 2.86 |
| +0.5 | 64.99% 1.54 | — | 35.01% 2.86 |
| +1.0 | 64.99% 1.54 | 19.99% 5.0 | 15.02% 6.66 |
| +1.5 | 84.98% 1.18 | — | 15.02% 6.66 |
| +2.0 | 84.98% 1.18 | 9.99% 10.01 | 5.03% 19.87 |
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。
