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
33.57%
公平賠率
2.98
平局
28.79%
公平賠率
3.47
客隊 勝利
37.64%
公平賠率
2.66
最可能的比分
1 - 1
概率 12.92%
公平賠率 7.74
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 | 2.98 | — | |
| 平局 | 3.47 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.66 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.92% | 7.74 |
| 2 | 0-1 | 10.76% | 9.29 |
| 3 | 1-0 | 10.25% | 9.75 |
| 4 | 0-0 | 8.54% | 11.7 |
| 5 | 1-2 | 8.14% | 12.29 |
| 6 | 2-1 | 7.75% | 12.9 |
| 7 | 0-2 | 6.78% | 14.75 |
| 8 | 2-0 | 6.15% | 16.26 |
| 9 | 2-2 | 4.88% | 20.48 |
| 10 | 1-3 | 3.42% | 29.26 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.54%
11.7
|
10.76%
9.29
|
6.78%
14.75
|
2.85%
35.11
|
0.9%
111.46
|
0.23%
442.28
|
| 1 |
10.25%
9.75
|
12.92%
7.74
|
8.14%
12.29
|
3.42%
29.26
|
1.08%
92.88
|
0.27%
368.6
|
| 2 |
6.15%
16.26
|
7.75%
12.9
|
4.88%
20.48
|
2.05%
48.76
|
0.65%
154.8
|
0.16%
614.25
|
| 3 |
2.46%
40.64
|
3.1%
32.25
|
1.95%
51.2
|
0.82%
121.91
|
0.26%
387.0
|
0.07%
1536.1
|
| 4 |
0.74%
135.46
|
0.93%
107.52
|
0.59%
170.68
|
0.25%
406.34
|
0.08%
1290.32
|
0.02%
5128.21
|
| 5 |
0.18%
564.33
|
0.22%
448.03
|
0.14%
711.24
|
0.06%
1692.05
|
0.02%
5376.34
|
0.0%
21276.6
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.34%
·
公平：
293.26
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.54% | 11.70 |
| 1 | 21.02% | 4.76 |
| 2 | 25.85% | 3.87 |
| 3 | 21.20% | 4.72 |
| 4 | 13.04% | 7.67 |
| 5+ | 10.35% | 9.66 |
|
大球 2.5 44.59%
小球 2.5 55.41%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.57%
平局
28.79%
客隊 勝利
37.64%
大 / 小 2.5
大球 2.5
44.59%
小球 2.5
55.41%
雙方進球
是
50.06%
否
49.94%
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 | 4.81% 20.77 | 9.9% 10.1 | 85.28% 1.17 |
| -1.5 | 14.72% 6.8 | — | 85.28% 1.17 |
| -1.0 | 14.72% 6.8 | 20.22% 4.95 | 65.06% 1.54 |
| -0.5 | 34.94% 2.86 | — | 65.06% 1.54 |
| 0 (PK) | 34.94% 2.86 | 27.25% 3.67 | 37.82% 2.64 |
| +0.5 | 62.18% 1.61 | — | 37.82% 2.64 |
| +1.0 | 62.18% 1.61 | 21.23% 4.71 | 16.58% 6.03 |
| +1.5 | 83.42% 1.2 | — | 16.58% 6.03 |
| +2.0 | 83.42% 1.2 | 10.92% 9.16 | 5.67% 17.64 |
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。
