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
38.03%
公平賠率
2.63
平局
27.91%
公平賠率
3.58
客隊 勝利
34.06%
公平賠率
2.94
最可能的比分
1 - 1
概率 12.55%
公平賠率 7.97
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 | 2.63 | — | |
| 平局 | 3.58 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.94 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.55% | 7.97 |
| 2 | 1-0 | 9.88% | 10.12 |
| 3 | 0-1 | 9.43% | 10.6 |
| 4 | 2-1 | 8.34% | 11.99 |
| 5 | 1-2 | 7.97% | 12.55 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 6.57% | 15.22 |
| 8 | 0-2 | 5.99% | 16.7 |
| 9 | 2-2 | 5.3% | 18.88 |
| 10 | 3-1 | 3.7% | 27.04 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.43%
10.6
|
5.99%
16.7
|
2.54%
39.44
|
0.81%
124.21
|
0.2%
489.0
|
| 1 |
9.88%
10.12
|
12.55%
7.97
|
7.97%
12.55
|
3.37%
29.65
|
1.07%
93.39
|
0.27%
367.65
|
| 2 |
6.57%
15.22
|
8.34%
11.99
|
5.3%
18.88
|
2.24%
44.59
|
0.71%
140.43
|
0.18%
552.79
|
| 3 |
2.91%
34.34
|
3.7%
27.04
|
2.35%
42.58
|
0.99%
100.57
|
0.32%
316.76
|
0.08%
1246.88
|
| 4 |
0.97%
103.27
|
1.23%
81.31
|
0.78%
128.06
|
0.33%
302.48
|
0.1%
952.38
|
0.03%
3745.32
|
| 5 |
0.26%
388.2
|
0.33%
305.72
|
0.21%
481.46
|
0.09%
1137.66
|
0.03%
3584.23
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.45%
·
公平：
223.46
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.03%
平局
27.91%
客隊 勝利
34.06%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.9%
否
47.1%
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 | 6.14% 16.28 | 11.14% 8.97 | 82.71% 1.21 |
| -1.5 | 17.29% 5.78 | — | 82.71% 1.21 |
| -1.0 | 17.29% 5.78 | 20.93% 4.78 | 61.78% 1.62 |
| -0.5 | 38.22% 2.62 | — | 61.78% 1.62 |
| 0 (PK) | 38.22% 2.62 | 26.38% 3.79 | 35.41% 2.82 |
| +0.5 | 64.59% 1.55 | — | 35.41% 2.82 |
| +1.0 | 64.59% 1.55 | 19.99% 5.0 | 15.42% 6.49 |
| +1.5 | 84.58% 1.18 | — | 15.42% 6.49 |
| +2.0 | 84.58% 1.18 | 10.16% 9.84 | 5.26% 19.01 |
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。
