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
42.34%
公平賠率
2.36
平局
26.55%
公平賠率
3.77
客隊 勝利
31.11%
公平賠率
3.21
最可能的比分
1 - 1
概率 11.8%
公平賠率 8.47
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 | 2.36 | — | |
| 平局 | 3.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.21 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.8% | 8.47 |
| 2 | 1-0 | 9.15% | 10.93 |
| 3 | 2-1 | 8.97% | 11.15 |
| 4 | 0-1 | 7.77% | 12.88 |
| 5 | 1-2 | 7.61% | 13.13 |
| 6 | 2-0 | 6.95% | 14.38 |
| 7 | 0-0 | 6.02% | 16.61 |
| 8 | 2-2 | 5.79% | 17.28 |
| 9 | 0-2 | 5.01% | 19.96 |
| 10 | 3-1 | 4.55% | 22.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.02%
16.61
|
7.77%
12.88
|
5.01%
19.96
|
2.15%
46.43
|
0.69%
143.95
|
0.18%
558.04
|
| 1 |
9.15%
10.93
|
11.8%
8.47
|
7.61%
13.13
|
3.27%
30.54
|
1.06%
94.71
|
0.27%
367.11
|
| 2 |
6.95%
14.38
|
8.97%
11.15
|
5.79%
17.28
|
2.49%
40.19
|
0.8%
124.61
|
0.21%
483.09
|
| 3 |
3.52%
28.38
|
4.55%
22.0
|
2.93%
34.11
|
1.26%
79.31
|
0.41%
245.94
|
0.1%
953.29
|
| 4 |
1.34%
74.68
|
1.73%
57.89
|
1.11%
89.75
|
0.48%
208.72
|
0.15%
647.25
|
0.04%
2506.27
|
| 5 |
0.41%
245.64
|
0.53%
190.44
|
0.34%
295.25
|
0.15%
686.81
|
0.05%
2127.66
|
0.01%
8264.46
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.69%
·
公平：
145.31
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.02% | 16.61 |
| 1 | 16.92% | 5.91 |
| 2 | 23.77% | 4.21 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 15.64% | 6.39 |
| 5+ | 15.39% | 6.50 |
|
大球 2.5 53.29%
小球 2.5 46.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.34%
平局
26.55%
客隊 勝利
31.11%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.29%
小球 2.5
46.71%
雙方進球
是
56.62%
否
43.38%
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 | 8.32% 12.02 | 12.77% 7.83 | 78.91% 1.27 |
| -1.5 | 21.09% 4.74 | — | 78.91% 1.27 |
| -1.0 | 21.09% 4.74 | 21.58% 4.63 | 57.32% 1.74 |
| -0.5 | 42.68% 2.34 | — | 57.32% 1.74 |
| 0 (PK) | 42.68% 2.34 | 25.04% 3.99 | 32.28% 3.1 |
| +0.5 | 67.72% 1.48 | — | 32.28% 3.1 |
| +1.0 | 67.72% 1.48 | 18.32% 5.46 | 13.97% 7.16 |
| +1.5 | 86.03% 1.16 | — | 13.97% 7.16 |
| +2.0 | 86.03% 1.16 | 9.2% 10.87 | 4.77% 20.98 |
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。
