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
43.17%
公平賠率
2.32
平局
26.68%
公平賠率
3.75
客隊 勝利
30.14%
公平賠率
3.32
最可能的比分
1 - 1
概率 11.91%
公平賠率 8.4
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 | 3.75 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.32 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.91% | 8.4 |
| 2 | 1-0 | 9.52% | 10.5 |
| 3 | 2-1 | 9.05% | 11.05 |
| 4 | 0-1 | 7.83% | 12.77 |
| 5 | 1-2 | 7.44% | 13.44 |
| 6 | 2-0 | 7.24% | 13.81 |
| 7 | 0-0 | 6.27% | 15.96 |
| 8 | 2-2 | 5.66% | 17.68 |
| 9 | 0-2 | 4.9% | 20.43 |
| 10 | 3-1 | 4.58% | 21.81 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.27%
15.96
|
7.83%
12.77
|
4.9%
20.43
|
2.04%
49.02
|
0.64%
156.89
|
0.16%
627.35
|
| 1 |
9.52%
10.5
|
11.91%
8.4
|
7.44%
13.44
|
3.1%
32.25
|
0.97%
103.21
|
0.24%
412.88
|
| 2 |
7.24%
13.81
|
9.05%
11.05
|
5.66%
17.68
|
2.36%
42.44
|
0.74%
135.8
|
0.18%
543.18
|
| 3 |
3.67%
27.27
|
4.58%
21.81
|
2.87%
34.9
|
1.19%
83.76
|
0.37%
268.02
|
0.09%
1071.81
|
| 4 |
1.39%
71.75
|
1.74%
57.4
|
1.09%
91.84
|
0.45%
220.41
|
0.14%
705.22
|
0.04%
2824.86
|
| 5 |
0.42%
236.02
|
0.53%
188.82
|
0.33%
302.11
|
0.14%
725.16
|
0.04%
2320.19
|
0.01%
9259.26
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.66%
·
公平：
152.14
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
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 | 6.27% | 15.96 |
| 1 | 17.36% | 5.76 |
| 2 | 24.04% | 4.16 |
| 3 | 22.20% | 4.51 |
| 4 | 15.37% | 6.51 |
| 5+ | 14.77% | 6.77 |
|
大球 2.5 52.34%
小球 2.5 47.66%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.17%
平局
26.68%
客隊 勝利
30.14%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.34%
小球 2.5
47.66%
雙方進球
是
55.74%
否
44.26%
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 | 8.55% 11.7 | 13.06% 7.66 | 78.39% 1.28 |
| -1.5 | 21.61% 4.63 | — | 78.39% 1.28 |
| -1.0 | 21.61% 4.63 | 21.94% 4.56 | 56.45% 1.77 |
| -0.5 | 43.55% 2.3 | — | 56.45% 1.77 |
| 0 (PK) | 43.55% 2.3 | 25.17% 3.97 | 31.28% 3.2 |
| +0.5 | 68.72% 1.46 | — | 31.28% 3.2 |
| +1.0 | 68.72% 1.46 | 18.04% 5.54 | 13.24% 7.55 |
| +1.5 | 86.76% 1.15 | — | 13.24% 7.55 |
| +2.0 | 86.76% 1.15 | 8.83% 11.32 | 4.4% 22.7 |
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。
