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
46.78%
公平賠率
2.14
平局
25.48%
公平賠率
3.93
客隊 勝利
27.75%
公平賠率
3.6
最可能的比分
1 - 1
概率 11.19%
公平賠率 8.94
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 | 2.14 | — | |
| 平局 | 3.93 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.6 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.19% | 8.94 |
| 2 | 2-1 | 9.4% | 10.64 |
| 3 | 1-0 | 8.88% | 11.26 |
| 4 | 2-0 | 7.46% | 13.4 |
| 5 | 1-2 | 7.05% | 14.18 |
| 6 | 0-1 | 6.66% | 15.01 |
| 7 | 2-2 | 5.92% | 16.89 |
| 8 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 9 | 3-1 | 5.26% | 19.0 |
| 10 | 0-2 | 4.2% | 23.83 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
6.66%
15.01
|
4.2%
23.83
|
1.76%
56.74
|
0.56%
180.12
|
0.14%
714.8
|
| 1 |
8.88%
11.26
|
11.19%
8.94
|
7.05%
14.18
|
2.96%
33.77
|
0.93%
107.22
|
0.24%
425.53
|
| 2 |
7.46%
13.4
|
9.4%
10.64
|
5.92%
16.89
|
2.49%
40.2
|
0.78%
127.63
|
0.2%
506.59
|
| 3 |
4.18%
23.94
|
5.26%
19.0
|
3.32%
30.15
|
1.39%
71.79
|
0.44%
227.89
|
0.11%
904.16
|
| 4 |
1.75%
56.99
|
2.21%
45.23
|
1.39%
71.79
|
0.58%
170.94
|
0.18%
542.59
|
0.05%
2155.17
|
| 5 |
0.59%
169.61
|
0.74%
134.61
|
0.47%
213.68
|
0.2%
508.65
|
0.06%
1615.51
|
0.02%
6410.26
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.95%
·
公平：
105.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.36% | 18.64% |
| 1.5 | 50.05% | 49.95% |
| 2.5 | 23.75% | 76.25% |
| 3.5 | 9.02% | 90.98% |
| 4.5 | 2.84% | 97.16% |
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 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大球 2.5 56.32%
小球 2.5 43.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.78%
平局
25.48%
客隊 勝利
27.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.32%
小球 2.5
43.68%
雙方進球
是
58.28%
否
41.72%
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 | 10.68% 9.37 | 14.33% 6.98 | 74.99% 1.33 |
| -1.5 | 25.01% 4.0 | — | 74.99% 1.33 |
| -1.0 | 25.01% 4.0 | 22.25% 4.49 | 52.74% 1.9 |
| -0.5 | 47.26% 2.12 | — | 52.74% 1.9 |
| 0 (PK) | 47.26% 2.12 | 23.99% 4.17 | 28.75% 3.48 |
| +0.5 | 71.25% 1.4 | — | 28.75% 3.48 |
| +1.0 | 71.25% 1.4 | 16.69% 5.99 | 12.06% 8.29 |
| +1.5 | 87.94% 1.14 | — | 12.06% 8.29 |
| +2.0 | 87.94% 1.14 | 8.06% 12.4 | 4.0% 25.01 |
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。
