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
38.94%
公平賠率
2.57
平局
27.89%
公平賠率
3.59
客隊 勝利
33.17%
公平賠率
3.01
最可能的比分
1 - 1
概率 12.53%
公平賠率 7.98
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 | 2.57 | — | |
| 平局 | 3.59 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.01 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.53% | 7.98 |
| 2 | 1-0 | 10.03% | 9.97 |
| 3 | 0-1 | 9.28% | 10.77 |
| 4 | 2-1 | 8.46% | 11.82 |
| 5 | 1-2 | 7.83% | 12.77 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 6.77% | 14.77 |
| 8 | 0-2 | 5.8% | 17.23 |
| 9 | 2-2 | 5.29% | 18.91 |
| 10 | 3-1 | 3.81% | 26.27 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.28%
10.77
|
5.8%
17.23
|
2.42%
41.36
|
0.76%
132.35
|
0.19%
529.38
|
| 1 |
10.03%
9.97
|
12.53%
7.98
|
7.83%
12.77
|
3.26%
30.64
|
1.02%
98.04
|
0.26%
392.16
|
| 2 |
6.77%
14.77
|
8.46%
11.82
|
5.29%
18.91
|
2.2%
45.39
|
0.69%
145.24
|
0.17%
581.06
|
| 3 |
3.05%
32.83
|
3.81%
26.27
|
2.38%
42.03
|
0.99%
100.87
|
0.31%
322.79
|
0.08%
1290.32
|
| 4 |
1.03%
97.29
|
1.28%
77.83
|
0.8%
124.52
|
0.33%
298.86
|
0.1%
956.02
|
0.03%
3831.42
|
| 5 |
0.28%
360.36
|
0.35%
288.27
|
0.22%
461.25
|
0.09%
1107.42
|
0.03%
3546.1
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.45%
·
公平：
221.39
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.94%
平局
27.89%
客隊 勝利
33.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.85%
否
47.15%
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 | 6.46% 15.48 | 11.48% 8.71 | 82.07% 1.22 |
| -1.5 | 17.93% 5.58 | — | 82.07% 1.22 |
| -1.0 | 17.93% 5.58 | 21.23% 4.71 | 60.83% 1.64 |
| -0.5 | 39.17% 2.55 | — | 60.83% 1.64 |
| 0 (PK) | 39.17% 2.55 | 26.35% 3.79 | 34.48% 2.9 |
| +0.5 | 65.52% 1.53 | — | 34.48% 2.9 |
| +1.0 | 65.52% 1.53 | 19.66% 5.09 | 14.82% 6.75 |
| +1.5 | 85.18% 1.17 | — | 14.82% 6.75 |
| +2.0 | 85.18% 1.17 | 9.84% 10.16 | 4.99% 20.06 |
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。
