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
51.96%
公平賠率
1.92
平局
23.65%
公平賠率
4.23
客隊 勝利
24.39%
公平賠率
4.1
最可能的比分
1 - 1
概率 10.04%
公平賠率 9.96
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 | 1.92 | — | |
| 平局 | 4.23 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.1 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 2 | 2-1 | 9.64% | 10.38 |
| 3 | 1-0 | 7.9% | 12.65 |
| 4 | 2-0 | 7.59% | 13.18 |
| 5 | 1-2 | 6.38% | 15.69 |
| 6 | 3-1 | 6.17% | 16.21 |
| 7 | 2-2 | 6.12% | 16.34 |
| 8 | 0-1 | 5.23% | 19.12 |
| 9 | 3-0 | 4.86% | 20.59 |
| 10 | 0-0 | 4.12% | 24.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.12%
24.29
|
5.23%
19.12
|
3.32%
30.12
|
1.41%
71.14
|
0.45%
224.06
|
0.11%
881.83
|
| 1 |
7.9%
12.65
|
10.04%
9.96
|
6.38%
15.69
|
2.7%
37.05
|
0.86%
116.7
|
0.22%
459.56
|
| 2 |
7.59%
13.18
|
9.64%
10.38
|
6.12%
16.34
|
2.59%
38.6
|
0.82%
121.57
|
0.21%
478.7
|
| 3 |
4.86%
20.59
|
6.17%
16.21
|
3.92%
25.53
|
1.66%
60.31
|
0.53%
189.93
|
0.13%
747.94
|
| 4 |
2.33%
42.89
|
2.96%
33.78
|
1.88%
53.19
|
0.8%
125.64
|
0.25%
395.73
|
0.06%
1557.63
|
| 5 |
0.9%
111.71
|
1.14%
87.96
|
0.72%
138.52
|
0.31%
327.23
|
0.1%
1030.93
|
0.02%
4065.04
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.58%
·
公平：
63.28
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.34% | 14.66% |
| 1.5 | 57.19% | 42.81% |
| 2.5 | 30.17% | 69.83% |
| 3.5 | 12.87% | 87.13% |
| 4.5 | 4.57% | 95.43% |
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 | 4.12% | 24.29 |
| 1 | 13.13% | 7.61 |
| 2 | 20.95% | 4.77 |
| 3 | 22.28% | 4.49 |
| 4 | 17.76% | 5.63 |
| 5+ | 21.76% | 4.60 |
|
大球 2.5 61.8%
小球 2.5 38.2%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
51.96%
平局
23.65%
客隊 勝利
24.39%
大 / 小 2.5
大球 2.5
61.8%
小球 2.5
38.2%
雙方進球
是
61.37%
否
38.63%
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 | 14.24% 7.02 | 15.98% 6.26 | 69.78% 1.43 |
| -1.5 | 30.22% 3.31 | — | 69.78% 1.43 |
| -1.0 | 30.22% 3.31 | 22.36% 4.47 | 47.42% 2.11 |
| -0.5 | 52.58% 1.9 | — | 47.42% 2.11 |
| 0 (PK) | 52.58% 1.9 | 22.21% 4.5 | 25.21% 3.97 |
| +0.5 | 74.79% 1.34 | — | 25.21% 3.97 |
| +1.0 | 74.79% 1.34 | 14.79% 6.76 | 10.41% 9.6 |
| +1.5 | 89.58% 1.12 | — | 10.41% 9.6 |
| +2.0 | 89.58% 1.12 | 6.99% 14.31 | 3.42% 29.2 |
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。
