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
32.69%
公平賠率
3.06
平局
29.11%
公平賠率
3.44
客隊 勝利
38.2%
公平賠率
2.62
最可能的比分
1 - 1
概率 13.02%
公平賠率 7.68
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 | 3.06 | — | |
| 平局 | 3.44 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.62 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.02% | 7.68 |
| 2 | 0-1 | 11.23% | 8.91 |
| 3 | 1-0 | 10.42% | 9.6 |
| 4 | 0-0 | 8.98% | 11.13 |
| 5 | 1-2 | 8.14% | 12.29 |
| 6 | 2-1 | 7.55% | 13.24 |
| 7 | 0-2 | 7.02% | 14.25 |
| 8 | 2-0 | 6.04% | 16.55 |
| 9 | 2-2 | 4.72% | 21.18 |
| 10 | 1-3 | 3.39% | 29.49 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.98%
11.13
|
11.23%
8.91
|
7.02%
14.25
|
2.92%
34.2
|
0.91%
109.46
|
0.23%
437.83
|
| 1 |
10.42%
9.6
|
13.02%
7.68
|
8.14%
12.29
|
3.39%
29.49
|
1.06%
94.36
|
0.27%
377.36
|
| 2 |
6.04%
16.55
|
7.55%
13.24
|
4.72%
21.18
|
1.97%
50.84
|
0.61%
162.68
|
0.15%
650.62
|
| 3 |
2.34%
42.8
|
2.92%
34.24
|
1.83%
54.78
|
0.76%
131.48
|
0.24%
420.7
|
0.06%
1683.5
|
| 4 |
0.68%
147.58
|
0.85%
118.06
|
0.53%
188.89
|
0.22%
453.31
|
0.07%
1451.38
|
0.02%
5813.95
|
| 5 |
0.16%
636.13
|
0.2%
508.91
|
0.12%
814.33
|
0.05%
1953.12
|
0.02%
6250.0
|
0.0%
25000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.31%
·
公平：
322.37
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.65% | 31.35% |
| 1.5 | 32.29% | 67.71% |
| 2.5 | 11.2% | 88.8% |
| 3.5 | 3.04% | 96.96% |
| 4.5 | 0.68% | 99.32% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.98% | 11.13 |
| 1 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 26.08% | 3.83 |
| 3 | 20.95% | 4.77 |
| 4 | 12.62% | 7.92 |
| 5+ | 9.71% | 10.30 |
|
大球 2.5 43.29%
小球 2.5 56.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.69%
平局
29.11%
客隊 勝利
38.20%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.29%
小球 2.5
56.71%
雙方進球
是
48.98%
否
51.02%
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 | 4.46% 22.42 | 9.55% 10.47 | 85.99% 1.16 |
| -1.5 | 14.01% 7.14 | — | 85.99% 1.16 |
| -1.0 | 14.01% 7.14 | 20.03% 4.99 | 65.96% 1.52 |
| -0.5 | 34.04% 2.94 | — | 65.96% 1.52 |
| 0 (PK) | 34.04% 2.94 | 27.56% 3.63 | 38.4% 2.6 |
| +0.5 | 61.6% 1.62 | — | 38.4% 2.6 |
| +1.0 | 61.6% 1.62 | 21.59% 4.63 | 16.81% 5.95 |
| +1.5 | 83.19% 1.2 | — | 16.81% 5.95 |
| +2.0 | 83.19% 1.2 | 11.09% 9.02 | 5.72% 17.47 |
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。
