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
43.14%
公平賠率
2.32
平局
26.79%
公平賠率
3.73
客隊 勝利
30.07%
公平賠率
3.33
最可能的比分
1 - 1
概率 11.97%
公平賠率 8.35
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 | 2.32 | — | |
| 平局 | 3.73 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.33 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.97% | 8.35 |
| 2 | 1-0 | 9.65% | 10.36 |
| 3 | 2-1 | 9.04% | 11.07 |
| 4 | 0-1 | 7.93% | 12.61 |
| 5 | 1-2 | 7.42% | 13.47 |
| 6 | 2-0 | 7.29% | 13.72 |
| 7 | 0-0 | 6.39% | 15.64 |
| 8 | 2-2 | 5.6% | 17.85 |
| 9 | 0-2 | 4.91% | 20.35 |
| 10 | 3-1 | 4.55% | 21.98 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.39%
15.64
|
7.93%
12.61
|
4.91%
20.35
|
2.03%
49.23
|
0.63%
158.81
|
0.16%
640.2
|
| 1 |
9.65%
10.36
|
11.97%
8.35
|
7.42%
13.47
|
3.07%
32.6
|
0.95%
105.16
|
0.24%
424.09
|
| 2 |
7.29%
13.72
|
9.04%
11.07
|
5.6%
17.85
|
2.32%
43.18
|
0.72%
139.3
|
0.18%
561.8
|
| 3 |
3.67%
27.26
|
4.55%
21.98
|
2.82%
35.46
|
1.17%
85.79
|
0.36%
276.7
|
0.09%
1116.07
|
| 4 |
1.38%
72.21
|
1.72%
58.23
|
1.06%
93.93
|
0.44%
227.27
|
0.14%
733.14
|
0.03%
2958.58
|
| 5 |
0.42%
239.12
|
0.52%
192.83
|
0.32%
311.04
|
0.13%
752.45
|
0.04%
2427.18
|
0.01%
9803.92
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.64%
·
公平：
157.23
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
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 | 6.39% | 15.64 |
| 1 | 17.58% | 5.69 |
| 2 | 24.17% | 4.14 |
| 3 | 22.16% | 4.51 |
| 4 | 15.23% | 6.56 |
| 5+ | 14.46% | 6.91 |
|
大球 2.5 51.85%
小球 2.5 48.15%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.14%
平局
26.79%
客隊 勝利
30.07%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.85%
小球 2.5
48.15%
雙方進球
是
55.36%
否
44.64%
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 | 8.47% 11.8 | 13.05% 7.67 | 78.48% 1.27 |
| -1.5 | 21.52% 4.65 | — | 78.48% 1.27 |
| -1.0 | 21.52% 4.65 | 21.99% 4.55 | 56.49% 1.77 |
| -0.5 | 43.51% 2.3 | — | 56.49% 1.77 |
| 0 (PK) | 43.51% 2.3 | 25.28% 3.96 | 31.21% 3.2 |
| +0.5 | 68.79% 1.45 | — | 31.21% 3.2 |
| +1.0 | 68.79% 1.45 | 18.06% 5.54 | 13.15% 7.61 |
| +1.5 | 86.85% 1.15 | — | 13.15% 7.61 |
| +2.0 | 86.85% 1.15 | 8.8% 11.37 | 4.35% 23.0 |
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。
