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
37.07%
公平賠率
2.7
平局
28.04%
公平賠率
3.57
客隊 勝利
34.89%
公平賠率
2.87
最可能的比分
1 - 1
概率 12.61%
公平賠率 7.93
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 | 2.7 | — | |
| 平局 | 3.57 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.87 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.61% | 7.93 |
| 2 | 1-0 | 9.85% | 10.15 |
| 3 | 0-1 | 9.7% | 10.31 |
| 4 | 2-1 | 8.2% | 12.2 |
| 5 | 1-2 | 8.07% | 12.39 |
| 6 | 0-0 | 7.58% | 13.2 |
| 7 | 2-0 | 6.4% | 15.62 |
| 8 | 0-2 | 6.21% | 16.11 |
| 9 | 2-2 | 5.25% | 19.06 |
| 10 | 3-1 | 3.55% | 28.16 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.58%
13.2
|
9.7%
10.31
|
6.21%
16.11
|
2.65%
37.76
|
0.85%
117.99
|
0.22%
460.83
|
| 1 |
9.85%
10.15
|
12.61%
7.93
|
8.07%
12.39
|
3.44%
29.04
|
1.1%
90.76
|
0.28%
354.48
|
| 2 |
6.4%
15.62
|
8.2%
12.2
|
5.25%
19.06
|
2.24%
44.68
|
0.72%
139.63
|
0.18%
545.55
|
| 3 |
2.77%
36.04
|
3.55%
28.16
|
2.27%
44.0
|
0.97%
103.11
|
0.31%
322.27
|
0.08%
1259.45
|
| 4 |
0.9%
110.9
|
1.15%
86.64
|
0.74%
135.37
|
0.32%
317.26
|
0.1%
991.08
|
0.03%
3875.97
|
| 5 |
0.23%
426.44
|
0.3%
333.22
|
0.19%
520.56
|
0.08%
1221.0
|
0.03%
3816.79
|
0.01%
14925.37
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.43%
·
公平：
232.94
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
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 | 7.58% | 13.20 |
| 1 | 19.55% | 5.12 |
| 2 | 25.22% | 3.97 |
| 3 | 21.69% | 4.61 |
| 4 | 13.99% | 7.15 |
| 5+ | 11.98% | 8.35 |
|
大球 2.5 47.65%
小球 2.5 52.35%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.07%
平局
28.04%
客隊 勝利
34.89%
大 / 小 2.5
大球 2.5
47.65%
小球 2.5
52.35%
雙方進球
是
52.52%
否
47.48%
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 | 5.77% 17.32 | 10.78% 9.28 | 83.45% 1.2 |
| -1.5 | 16.55% 6.04 | — | 83.45% 1.2 |
| -1.0 | 16.55% 6.04 | 20.66% 4.84 | 62.78% 1.59 |
| -0.5 | 37.22% 2.69 | — | 62.78% 1.59 |
| 0 (PK) | 37.22% 2.69 | 26.51% 3.77 | 36.28% 2.76 |
| +0.5 | 63.72% 1.57 | — | 36.28% 2.76 |
| +1.0 | 63.72% 1.57 | 20.34% 4.92 | 15.93% 6.28 |
| +1.5 | 84.07% 1.19 | — | 15.93% 6.28 |
| +2.0 | 84.07% 1.19 | 10.45% 9.57 | 5.48% 18.25 |
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。
