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
50.42%
公平賠率
1.98
平局
24.26%
公平賠率
4.12
客隊 勝利
25.32%
公平賠率
3.95
最可能的比分
1 - 1
概率 10.44%
公平賠率 9.57
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 | 1.98 | — | |
| 平局 | 4.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.95 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.44% | 9.57 |
| 2 | 2-1 | 9.61% | 10.41 |
| 3 | 1-0 | 8.29% | 12.06 |
| 4 | 2-0 | 7.63% | 13.11 |
| 5 | 1-2 | 6.58% | 15.2 |
| 6 | 2-2 | 6.05% | 16.52 |
| 7 | 3-1 | 5.89% | 16.97 |
| 8 | 0-1 | 5.68% | 17.62 |
| 9 | 3-0 | 4.68% | 21.38 |
| 10 | 0-0 | 4.5% | 22.2 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.5%
22.2
|
5.68%
17.62
|
3.58%
27.96
|
1.5%
66.58
|
0.47%
211.37
|
0.12%
838.93
|
| 1 |
8.29%
12.06
|
10.44%
9.57
|
6.58%
15.2
|
2.76%
36.19
|
0.87%
114.88
|
0.22%
455.79
|
| 2 |
7.63%
13.11
|
9.61%
10.41
|
6.05%
16.52
|
2.54%
39.33
|
0.8%
124.86
|
0.2%
495.54
|
| 3 |
4.68%
21.38
|
5.89%
16.97
|
3.71%
26.93
|
1.56%
64.13
|
0.49%
203.58
|
0.12%
807.75
|
| 4 |
2.15%
46.48
|
2.71%
36.89
|
1.71%
58.55
|
0.72%
139.41
|
0.23%
442.48
|
0.06%
1757.47
|
| 5 |
0.79%
126.29
|
1.0%
100.24
|
0.63%
159.11
|
0.26%
378.79
|
0.08%
1201.92
|
0.02%
4761.9
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.33%
·
公平：
74.95
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.12% | 15.88% |
| 1.5 | 54.9% | 45.1% |
| 2.5 | 28.01% | 71.99% |
| 3.5 | 11.52% | 88.48% |
| 4.5 | 3.94% | 96.06% |
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 | 4.50% | 22.20 |
| 1 | 13.97% | 7.16 |
| 2 | 21.65% | 4.62 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 17.33% | 5.77 |
| 5+ | 20.18% | 4.96 |
|
大球 2.5 59.88%
小球 2.5 40.12%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
50.42%
平局
24.26%
客隊 勝利
25.32%
大 / 小 2.5
大球 2.5
59.88%
小球 2.5
40.12%
雙方進球
是
60.26%
否
39.74%
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 | 13.07% 7.65 | 15.52% 6.44 | 71.41% 1.4 |
| -1.5 | 28.59% 3.5 | — | 71.41% 1.4 |
| -1.0 | 28.59% 3.5 | 22.42% 4.46 | 49.0% 2.04 |
| -0.5 | 51.0% 1.96 | — | 49.0% 2.04 |
| 0 (PK) | 51.0% 1.96 | 22.81% 4.38 | 26.19% 3.82 |
| +0.5 | 73.81% 1.35 | — | 26.19% 3.82 |
| +1.0 | 73.81% 1.35 | 15.35% 6.51 | 10.83% 9.23 |
| +1.5 | 89.16% 1.12 | — | 10.83% 9.23 |
| +2.0 | 89.16% 1.12 | 7.28% 13.74 | 3.56% 28.11 |
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。
