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
31.52%
公平賠率
3.17
平局
29.13%
公平賠率
3.43
客隊 勝利
39.36%
公平賠率
2.54
最可能的比分
1 - 1
概率 13.02%
公平賠率 7.68
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 | 3.17 | — | |
| 平局 | 3.43 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.54 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.02% | 7.68 |
| 2 | 0-1 | 11.52% | 8.68 |
| 3 | 1-0 | 10.25% | 9.76 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 1-2 | 8.27% | 12.1 |
| 6 | 2-1 | 7.36% | 13.59 |
| 7 | 0-2 | 7.32% | 13.67 |
| 8 | 2-0 | 5.79% | 17.27 |
| 9 | 2-2 | 4.67% | 21.41 |
| 10 | 1-3 | 3.5% | 28.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
11.52%
8.68
|
7.32%
13.67
|
3.1%
32.29
|
0.98%
101.7
|
0.25%
400.32
|
| 1 |
10.25%
9.76
|
13.02%
7.68
|
8.27%
12.1
|
3.5%
28.57
|
1.11%
89.99
|
0.28%
354.36
|
| 2 |
5.79%
17.27
|
7.36%
13.59
|
4.67%
21.41
|
1.98%
50.57
|
0.63%
159.29
|
0.16%
626.96
|
| 3 |
2.18%
45.84
|
2.77%
36.09
|
1.76%
56.84
|
0.74%
134.26
|
0.24%
422.83
|
0.06%
1663.89
|
| 4 |
0.62%
162.26
|
0.78%
127.76
|
0.5%
201.21
|
0.21%
475.29
|
0.07%
1497.01
|
0.02%
5882.35
|
| 5 |
0.14%
717.88
|
0.18%
565.29
|
0.11%
890.47
|
0.05%
2100.84
|
0.02%
6622.52
|
0.0%
26315.79
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.31%
·
公平：
323.21
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大球 2.5 43.03%
小球 2.5 56.97%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.52%
平局
29.13%
客隊 勝利
39.36%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.03%
小球 2.5
56.97%
雙方進球
是
48.69%
否
51.31%
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 | 4.12% 24.29 | 9.11% 10.98 | 86.77% 1.15 |
| -1.5 | 13.23% 7.56 | — | 86.77% 1.15 |
| -1.0 | 13.23% 7.56 | 19.59% 5.1 | 67.18% 1.49 |
| -0.5 | 32.82% 3.05 | — | 67.18% 1.49 |
| 0 (PK) | 32.82% 3.05 | 27.58% 3.63 | 39.6% 2.52 |
| +0.5 | 60.4% 1.66 | — | 39.6% 2.52 |
| +1.0 | 60.4% 1.66 | 22.02% 4.54 | 17.58% 5.69 |
| +1.5 | 82.42% 1.21 | — | 17.58% 5.69 |
| +2.0 | 82.42% 1.21 | 11.51% 8.69 | 6.08% 16.46 |
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。
