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
41.66%
公平賠率
2.4
平局
27.23%
公平賠率
3.67
客隊 勝利
31.11%
公平賠率
3.21
最可能的比分
1 - 1
概率 12.21%
公平賠率 8.19
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 | 2.4 | — | |
| 平局 | 3.67 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.21 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.21% | 8.19 |
| 2 | 1-0 | 9.84% | 10.16 |
| 3 | 2-1 | 8.85% | 11.3 |
| 4 | 0-1 | 8.42% | 11.88 |
| 5 | 1-2 | 7.57% | 13.22 |
| 6 | 2-0 | 7.14% | 14.01 |
| 7 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 8 | 2-2 | 5.49% | 18.23 |
| 9 | 0-2 | 5.22% | 19.16 |
| 10 | 3-1 | 4.28% | 23.38 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
8.42%
11.88
|
5.22%
19.16
|
2.16%
46.36
|
0.67%
149.54
|
0.17%
603.14
|
| 1 |
9.84%
10.16
|
12.21%
8.19
|
7.57%
13.22
|
3.13%
31.97
|
0.97%
103.14
|
0.24%
415.8
|
| 2 |
7.14%
14.01
|
8.85%
11.3
|
5.49%
18.23
|
2.27%
44.1
|
0.7%
142.25
|
0.17%
573.72
|
| 3 |
3.45%
28.99
|
4.28%
23.38
|
2.65%
37.71
|
1.1%
91.24
|
0.34%
294.29
|
0.08%
1186.24
|
| 4 |
1.25%
79.98
|
1.55%
64.5
|
0.96%
104.04
|
0.4%
251.7
|
0.12%
811.69
|
0.03%
3278.69
|
| 5 |
0.36%
275.79
|
0.45%
222.42
|
0.28%
358.68
|
0.12%
868.06
|
0.04%
2801.12
|
0.01%
11235.96
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.55%
·
公平：
180.21
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
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 | 6.79% | 14.73 |
| 1 | 18.26% | 5.48 |
| 2 | 24.56% | 4.07 |
| 3 | 22.02% | 4.54 |
| 4 | 14.81% | 6.75 |
| 5+ | 13.56% | 7.37 |
|
大球 2.5 50.39%
小球 2.5 49.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.66%
平局
27.23%
客隊 勝利
31.11%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.39%
小球 2.5
49.61%
雙方進球
是
54.39%
否
45.61%
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 | 7.71% 12.97 | 12.5% 8.0 | 79.79% 1.25 |
| -1.5 | 20.21% 4.95 | — | 79.79% 1.25 |
| -1.0 | 20.21% 4.95 | 21.78% 4.59 | 58.02% 1.72 |
| -0.5 | 41.98% 2.38 | — | 58.02% 1.72 |
| 0 (PK) | 41.98% 2.38 | 25.71% 3.89 | 32.31% 3.1 |
| +0.5 | 67.69% 1.48 | — | 32.31% 3.1 |
| +1.0 | 67.69% 1.48 | 18.62% 5.37 | 13.68% 7.31 |
| +1.5 | 86.32% 1.16 | — | 13.68% 7.31 |
| +2.0 | 86.32% 1.16 | 9.14% 10.94 | 4.54% 22.01 |
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。
