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
41.25%
公平賠率
2.42
平局
27.15%
公平賠率
3.68
客隊 勝利
31.61%
公平賠率
3.16
最可能的比分
1 - 1
概率 12.16%
公平賠率 8.23
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 | 2.42 | — | |
| 平局 | 3.68 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.16 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.16% | 8.23 |
| 2 | 1-0 | 9.65% | 10.37 |
| 3 | 2-1 | 8.81% | 11.35 |
| 4 | 0-1 | 8.38% | 11.93 |
| 5 | 1-2 | 7.66% | 13.06 |
| 6 | 2-0 | 6.99% | 14.3 |
| 7 | 0-0 | 6.65% | 15.03 |
| 8 | 2-2 | 5.55% | 18.01 |
| 9 | 0-2 | 5.28% | 18.93 |
| 10 | 3-1 | 4.26% | 23.48 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.65%
15.03
|
8.38%
11.93
|
5.28%
18.93
|
2.22%
45.08
|
0.7%
143.1
|
0.18%
567.86
|
| 1 |
9.65%
10.37
|
12.16%
8.23
|
7.66%
13.06
|
3.22%
31.09
|
1.01%
98.7
|
0.26%
391.7
|
| 2 |
6.99%
14.3
|
8.81%
11.35
|
5.55%
18.01
|
2.33%
42.88
|
0.73%
136.13
|
0.19%
540.25
|
| 3 |
3.38%
29.58
|
4.26%
23.48
|
2.68%
37.26
|
1.13%
88.72
|
0.36%
281.69
|
0.09%
1117.32
|
| 4 |
1.23%
81.6
|
1.54%
64.76
|
0.97%
102.8
|
0.41%
244.74
|
0.13%
777.0
|
0.03%
3086.42
|
| 5 |
0.36%
281.37
|
0.45%
223.31
|
0.28%
354.48
|
0.12%
843.88
|
0.04%
2680.97
|
0.01%
10638.3
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.57%
·
公平：
175.62
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
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 | 6.65% | 15.03 |
| 1 | 18.03% | 5.55 |
| 2 | 24.43% | 4.09 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 14.95% | 6.69 |
| 5+ | 13.86% | 7.22 |
|
大球 2.5 50.88%
小球 2.5 49.12%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.25%
平局
27.15%
客隊 勝利
31.61%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.88%
小球 2.5
49.12%
雙方進球
是
54.83%
否
45.17%
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 | 7.6% 13.15 | 12.36% 8.09 | 80.04% 1.25 |
| -1.5 | 19.96% 5.01 | — | 80.04% 1.25 |
| -1.0 | 19.96% 5.01 | 21.59% 4.63 | 58.45% 1.71 |
| -0.5 | 41.55% 2.41 | — | 58.45% 1.71 |
| 0 (PK) | 41.55% 2.41 | 25.63% 3.9 | 32.82% 3.05 |
| +0.5 | 67.18% 1.49 | — | 32.82% 3.05 |
| +1.0 | 67.18% 1.49 | 18.76% 5.33 | 14.06% 7.11 |
| +1.5 | 85.94% 1.16 | — | 14.06% 7.11 |
| +2.0 | 85.94% 1.16 | 9.33% 10.72 | 4.73% 21.15 |
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。
