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
37.58%
公平賠率
2.66
平局
27.92%
公平賠率
3.58
客隊 勝利
34.5%
公平賠率
2.9
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 | 2.66 | — | |
| 平局 | 3.58 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.9 | — |
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 | 9.8% | 10.2 |
| 3 | 0-1 | 9.51% | 10.52 |
| 4 | 2-1 | 8.28% | 12.07 |
| 5 | 1-2 | 8.03% | 12.45 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 6.47% | 15.45 |
| 8 | 0-2 | 6.08% | 16.44 |
| 9 | 2-2 | 5.3% | 18.87 |
| 10 | 3-1 | 3.64% | 27.44 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.51%
10.52
|
6.08%
16.44
|
2.6%
38.52
|
0.83%
120.38
|
0.21%
470.15
|
| 1 |
9.8%
10.2
|
12.55%
7.97
|
8.03%
12.45
|
3.43%
29.18
|
1.1%
91.19
|
0.28%
356.25
|
| 2 |
6.47%
15.45
|
8.28%
12.07
|
5.3%
18.87
|
2.26%
44.21
|
0.72%
138.18
|
0.19%
539.67
|
| 3 |
2.85%
35.12
|
3.64%
27.44
|
2.33%
42.87
|
1.0%
100.49
|
0.32%
314.07
|
0.08%
1226.99
|
| 4 |
0.94%
106.44
|
1.2%
83.15
|
0.77%
129.92
|
0.33%
304.51
|
0.11%
951.47
|
0.03%
3717.47
|
| 5 |
0.25%
403.23
|
0.32%
314.96
|
0.2%
492.13
|
0.09%
1153.4
|
0.03%
3610.11
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.45%
·
公平：
223.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
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 | 7.43% | 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
37.58%
平局
27.92%
客隊 勝利
34.50%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.91%
否
47.09%
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 | 5.99% 16.69 | 10.98% 9.11 | 83.03% 1.2 |
| -1.5 | 16.97% 5.89 | — | 83.03% 1.2 |
| -1.0 | 16.97% 5.89 | 20.78% 4.81 | 62.26% 1.61 |
| -0.5 | 37.74% 2.65 | — | 62.26% 1.61 |
| 0 (PK) | 37.74% 2.65 | 26.39% 3.79 | 35.87% 2.79 |
| +0.5 | 64.13% 1.56 | — | 35.87% 2.79 |
| +1.0 | 64.13% 1.56 | 20.15% 4.96 | 15.72% 6.36 |
| +1.5 | 84.28% 1.19 | — | 15.72% 6.36 |
| +2.0 | 84.28% 1.19 | 10.32% 9.69 | 5.4% 18.52 |
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。
