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
50.19%
公平賠率
1.99
平局
24.42%
公平賠率
4.1
客隊 勝利
25.39%
公平賠率
3.94
最可能的比分
1 - 1
概率 10.56%
公平賠率 9.47
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 | 1.99 | — | |
| 平局 | 4.1 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.94 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.56% | 9.47 |
| 2 | 2-1 | 9.61% | 10.41 |
| 3 | 1-0 | 8.45% | 11.84 |
| 4 | 2-0 | 7.69% | 13.01 |
| 5 | 1-2 | 6.6% | 15.15 |
| 6 | 2-2 | 6.01% | 16.65 |
| 7 | 3-1 | 5.83% | 17.15 |
| 8 | 0-1 | 5.8% | 17.23 |
| 9 | 3-0 | 4.66% | 21.44 |
| 10 | 0-0 | 4.64% | 21.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.64%
21.54
|
5.8%
17.23
|
3.63%
27.57
|
1.51%
66.18
|
0.47%
211.77
|
0.12%
846.74
|
| 1 |
8.45%
11.84
|
10.56%
9.47
|
6.6%
15.15
|
2.75%
36.36
|
0.86%
116.36
|
0.21%
465.33
|
| 2 |
7.69%
13.01
|
9.61%
10.41
|
6.01%
16.65
|
2.5%
39.96
|
0.78%
127.86
|
0.2%
511.51
|
| 3 |
4.66%
21.44
|
5.83%
17.15
|
3.64%
27.44
|
1.52%
65.86
|
0.47%
210.75
|
0.12%
843.17
|
| 4 |
2.12%
47.12
|
2.65%
37.7
|
1.66%
60.31
|
0.69%
144.76
|
0.22%
463.18
|
0.05%
1851.85
|
| 5 |
0.77%
129.45
|
0.97%
103.56
|
0.6%
165.7
|
0.25%
397.61
|
0.08%
1272.26
|
0.02%
5102.04
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.27%
·
公平：
78.6
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.8% | 16.2% |
| 1.5 | 54.31% | 45.69% |
| 2.5 | 27.47% | 72.53% |
| 3.5 | 11.19% | 88.81% |
| 4.5 | 3.79% | 96.21% |
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 | 4.64% | 21.54 |
| 1 | 14.25% | 7.02 |
| 2 | 21.88% | 4.57 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 17.18% | 5.82 |
| 5+ | 19.66% | 5.09 |
|
大球 2.5 59.23%
小球 2.5 40.77%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
50.19%
平局
24.42%
客隊 勝利
25.39%
大 / 小 2.5
大球 2.5
59.23%
小球 2.5
40.77%
雙方進球
是
59.79%
否
40.21%
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 | 12.84% 7.79 | 15.45% 6.47 | 71.71% 1.39 |
| -1.5 | 28.29% 3.53 | — | 71.71% 1.39 |
| -1.0 | 28.29% 3.53 | 22.48% 4.45 | 49.23% 2.03 |
| -0.5 | 50.77% 1.97 | — | 49.23% 2.03 |
| 0 (PK) | 50.77% 1.97 | 22.96% 4.35 | 26.27% 3.81 |
| +0.5 | 73.73% 1.36 | — | 26.27% 3.81 |
| +1.0 | 73.73% 1.36 | 15.44% 6.48 | 10.83% 9.24 |
| +1.5 | 89.17% 1.12 | — | 10.83% 9.24 |
| +2.0 | 89.17% 1.12 | 7.29% 13.72 | 3.54% 28.27 |
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。
