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
33.19%
公平賠率
3.01
平局
28.65%
公平賠率
3.49
客隊 勝利
38.16%
公平賠率
2.62
最可能的比分
1 - 1
概率 12.86%
公平賠率 7.77
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 | 3.01 | — | |
| 平局 | 3.49 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.62 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.86% | 7.77 |
| 2 | 0-1 | 10.72% | 9.33 |
| 3 | 1-0 | 10.05% | 9.95 |
| 4 | 0-0 | 8.37% | 11.94 |
| 5 | 1-2 | 8.23% | 12.15 |
| 6 | 2-1 | 7.72% | 12.96 |
| 7 | 0-2 | 6.86% | 14.58 |
| 8 | 2-0 | 6.03% | 16.59 |
| 9 | 2-2 | 4.94% | 20.25 |
| 10 | 1-3 | 3.51% | 28.47 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.37%
11.94
|
10.72%
9.33
|
6.86%
14.58
|
2.93%
34.16
|
0.94%
106.76
|
0.24%
417.01
|
| 1 |
10.05%
9.95
|
12.86%
7.77
|
8.23%
12.15
|
3.51%
28.47
|
1.12%
88.97
|
0.29%
347.58
|
| 2 |
6.03%
16.59
|
7.72%
12.96
|
4.94%
20.25
|
2.11%
47.45
|
0.67%
148.28
|
0.17%
579.37
|
| 3 |
2.41%
41.46
|
3.09%
32.39
|
1.98%
50.61
|
0.84%
118.62
|
0.27%
370.64
|
0.07%
1447.18
|
| 4 |
0.72%
138.22
|
0.93%
107.98
|
0.59%
168.72
|
0.25%
395.41
|
0.08%
1236.09
|
0.02%
4830.92
|
| 5 |
0.17%
576.04
|
0.22%
449.84
|
0.14%
702.74
|
0.06%
1647.45
|
0.02%
5154.64
|
0.01%
20000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.36%
·
公平：
280.58
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.37% | 11.94 |
| 1 | 20.77% | 4.82 |
| 2 | 25.75% | 3.88 |
| 3 | 21.29% | 4.70 |
| 4 | 13.20% | 7.58 |
| 5+ | 10.62% | 9.42 |
|
大球 2.5 45.1%
小球 2.5 54.9%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.19%
平局
28.65%
客隊 勝利
38.16%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.1%
小球 2.5
54.9%
雙方進球
是
50.45%
否
49.55%
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 | 4.74% 21.08 | 9.77% 10.23 | 85.48% 1.17 |
| -1.5 | 14.52% 6.89 | — | 85.48% 1.17 |
| -1.0 | 14.52% 6.89 | 20.02% 5.0 | 65.47% 1.53 |
| -0.5 | 34.53% 2.9 | — | 65.47% 1.53 |
| 0 (PK) | 34.53% 2.9 | 27.11% 3.69 | 38.36% 2.61 |
| +0.5 | 61.64% 1.62 | — | 38.36% 2.61 |
| +1.0 | 61.64% 1.62 | 21.35% 4.68 | 17.01% 5.88 |
| +1.5 | 82.99% 1.2 | — | 17.01% 5.88 |
| +2.0 | 82.99% 1.2 | 11.12% 8.99 | 5.89% 16.98 |
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。
