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
43.42%
公平賠率
2.3
平局
26.61%
公平賠率
3.76
客隊 勝利
29.97%
公平賠率
3.34
最可能的比分
1 - 1
概率 11.86%
公平賠率 8.43
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 | 2.3 | — | |
| 平局 | 3.76 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.34 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.86% | 8.43 |
| 2 | 1-0 | 9.49% | 10.54 |
| 3 | 2-1 | 9.08% | 11.02 |
| 4 | 0-1 | 7.75% | 12.9 |
| 5 | 1-2 | 7.42% | 13.49 |
| 6 | 2-0 | 7.26% | 13.77 |
| 7 | 0-0 | 6.2% | 16.12 |
| 8 | 2-2 | 5.67% | 17.63 |
| 9 | 0-2 | 4.85% | 20.63 |
| 10 | 3-1 | 4.63% | 21.6 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.2%
16.12
|
7.75%
12.9
|
4.85%
20.63
|
2.02%
49.52
|
0.63%
158.45
|
0.16%
633.71
|
| 1 |
9.49%
10.54
|
11.86%
8.43
|
7.42%
13.49
|
3.09%
32.36
|
0.97%
103.56
|
0.24%
414.25
|
| 2 |
7.26%
13.77
|
9.08%
11.02
|
5.67%
17.63
|
2.36%
42.31
|
0.74%
135.37
|
0.18%
541.42
|
| 3 |
3.7%
27.0
|
4.63%
21.6
|
2.89%
34.56
|
1.21%
82.95
|
0.38%
265.46
|
0.09%
1061.57
|
| 4 |
1.42%
70.6
|
1.77%
56.48
|
1.11%
90.37
|
0.46%
216.87
|
0.14%
693.96
|
0.04%
2777.78
|
| 5 |
0.43%
230.73
|
0.54%
184.57
|
0.34%
295.33
|
0.14%
708.72
|
0.04%
2267.57
|
0.01%
9090.91
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.67%
·
公平：
148.77
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
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 | 6.20% | 16.12 |
| 1 | 17.25% | 5.80 |
| 2 | 23.97% | 4.17 |
| 3 | 22.21% | 4.50 |
| 4 | 15.44% | 6.48 |
| 5+ | 14.92% | 6.70 |
|
大球 2.5 52.58%
小球 2.5 47.42%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.42%
平局
26.61%
客隊 勝利
29.97%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.58%
小球 2.5
47.42%
雙方進球
是
55.9%
否
44.1%
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 | 8.68% 11.52 | 13.15% 7.6 | 78.17% 1.28 |
| -1.5 | 21.83% 4.58 | — | 78.17% 1.28 |
| -1.0 | 21.83% 4.58 | 21.97% 4.55 | 56.2% 1.78 |
| -0.5 | 43.8% 2.28 | — | 56.2% 1.78 |
| 0 (PK) | 43.8% 2.28 | 25.1% 3.98 | 31.1% 3.22 |
| +0.5 | 68.9% 1.45 | — | 31.1% 3.22 |
| +1.0 | 68.9% 1.45 | 17.95% 5.57 | 13.15% 7.6 |
| +1.5 | 86.85% 1.15 | — | 13.15% 7.6 |
| +2.0 | 86.85% 1.15 | 8.78% 11.39 | 4.37% 22.87 |
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。
