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
55.73%
公平賠率
1.79
平局
22.14%
公平賠率
4.52
客隊 勝利
22.13%
公平賠率
4.52
最可能的比分
2 - 1
概率 9.58%
公平賠率 10.44
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 | 1.79 | — | |
| 平局 | 4.52 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.52 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.58% | 10.44 |
| 2 | 1-1 | 9.04% | 11.07 |
| 3 | 2-0 | 7.43% | 13.47 |
| 4 | 1-0 | 7.0% | 14.28 |
| 5 | 3-1 | 6.77% | 14.77 |
| 6 | 2-2 | 6.18% | 16.19 |
| 7 | 1-2 | 5.83% | 17.16 |
| 8 | 3-0 | 5.25% | 19.06 |
| 9 | 3-2 | 4.37% | 22.91 |
| 10 | 0-1 | 4.26% | 23.46 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.3%
30.26
|
4.26%
23.46
|
2.75%
36.37
|
1.18%
84.59
|
0.38%
262.33
|
0.1%
1016.26
|
| 1 |
7.0%
14.28
|
9.04%
11.07
|
5.83%
17.16
|
2.51%
39.9
|
0.81%
123.73
|
0.21%
479.62
|
| 2 |
7.43%
13.47
|
9.58%
10.44
|
6.18%
16.19
|
2.66%
37.64
|
0.86%
116.73
|
0.22%
452.49
|
| 3 |
5.25%
19.06
|
6.77%
14.77
|
4.37%
22.91
|
1.88%
53.27
|
0.61%
165.18
|
0.16%
640.2
|
| 4 |
2.78%
35.96
|
3.59%
27.88
|
2.31%
43.22
|
1.0%
100.5
|
0.32%
311.62
|
0.08%
1207.73
|
| 5 |
1.18%
84.81
|
1.52%
65.74
|
0.98%
101.93
|
0.42%
237.02
|
0.14%
734.75
|
0.04%
2849.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.34%
·
公平：
42.77
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.0% | 12.0% |
| 1.5 | 62.55% | 37.45% |
| 2.5 | 35.58% | 64.42% |
| 3.5 | 16.51% | 83.48% |
| 4.5 | 6.41% | 93.59% |
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 | 3.30% | 30.26 |
| 1 | 11.27% | 8.88 |
| 2 | 19.21% | 5.21 |
| 3 | 21.84% | 4.58 |
| 4 | 18.62% | 5.37 |
| 5+ | 25.77% | 3.88 |
|
大球 2.5 66.22%
小球 2.5 33.78%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.73%
平局
22.14%
客隊 勝利
22.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
66.22%
小球 2.5
33.78%
雙方進球
是
63.77%
否
36.23%
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 | 17.36% 5.76 | 16.98% 5.89 | 65.66% 1.52 |
| -1.5 | 34.34% 2.91 | — | 65.66% 1.52 |
| -1.0 | 34.34% 2.91 | 22.09% 4.53 | 43.57% 2.3 |
| -0.5 | 56.43% 1.77 | — | 43.57% 2.3 |
| 0 (PK) | 56.43% 1.77 | 20.75% 4.82 | 22.81% 4.38 |
| +0.5 | 77.18% 1.3 | — | 22.81% 4.38 |
| +1.0 | 77.18% 1.3 | 13.44% 7.44 | 9.37% 10.67 |
| +1.5 | 90.63% 1.1 | — | 9.37% 10.67 |
| +2.0 | 90.63% 1.1 | 6.29% 15.9 | 3.08% 32.44 |
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。
