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
36.93%
公平賠率
2.71
平局
27.86%
公平賠率
3.59
客隊 勝利
35.21%
公平賠率
2.84
最可能的比分
1 - 1
概率 12.52%
公平賠率 7.99
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 | 2.71 | — | |
| 平局 | 3.59 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.84 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.52% | 7.99 |
| 2 | 1-0 | 9.63% | 10.38 |
| 3 | 0-1 | 9.56% | 10.46 |
| 4 | 2-1 | 8.2% | 12.19 |
| 5 | 1-2 | 8.14% | 12.29 |
| 6 | 0-0 | 7.35% | 13.6 |
| 7 | 2-0 | 6.31% | 15.85 |
| 8 | 0-2 | 6.21% | 16.09 |
| 9 | 2-2 | 5.33% | 18.76 |
| 10 | 3-1 | 3.58% | 27.92 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.35%
13.6
|
9.56%
10.46
|
6.21%
16.09
|
2.69%
37.14
|
0.88%
114.27
|
0.23%
439.56
|
| 1 |
9.63%
10.38
|
12.52%
7.99
|
8.14%
12.29
|
3.53%
28.35
|
1.15%
87.23
|
0.3%
335.46
|
| 2 |
6.31%
15.85
|
8.2%
12.19
|
5.33%
18.76
|
2.31%
43.28
|
0.75%
133.17
|
0.2%
512.3
|
| 3 |
2.76%
36.3
|
3.58%
27.92
|
2.33%
42.95
|
1.01%
99.12
|
0.33%
304.97
|
0.09%
1173.71
|
| 4 |
0.9%
110.83
|
1.17%
85.25
|
0.76%
131.15
|
0.33%
302.66
|
0.11%
931.1
|
0.03%
3584.23
|
| 5 |
0.24%
423.01
|
0.31%
325.41
|
0.2%
500.5
|
0.09%
1154.73
|
0.03%
3558.72
|
0.01%
13698.63
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.45%
·
公平：
220.17
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.35% | 13.60 |
| 1 | 19.19% | 5.21 |
| 2 | 25.05% | 3.99 |
| 3 | 21.79% | 4.59 |
| 4 | 14.22% | 7.03 |
| 5+ | 12.40% | 8.07 |
|
大球 2.5 48.41%
小球 2.5 51.59%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.93%
平局
27.86%
客隊 勝利
35.21%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.41%
小球 2.5
51.59%
雙方進球
是
53.12%
否
46.88%
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 | 5.8% 17.25 | 10.75% 9.31 | 83.46% 1.2 |
| -1.5 | 16.54% 6.04 | — | 83.46% 1.2 |
| -1.0 | 16.54% 6.04 | 20.52% 4.87 | 62.93% 1.59 |
| -0.5 | 37.07% 2.7 | — | 62.93% 1.59 |
| 0 (PK) | 37.07% 2.7 | 26.33% 3.8 | 36.6% 2.73 |
| +0.5 | 63.4% 1.58 | — | 36.6% 2.73 |
| +1.0 | 63.4% 1.58 | 20.37% 4.91 | 16.23% 6.16 |
| +1.5 | 83.77% 1.19 | — | 16.23% 6.16 |
| +2.0 | 83.77% 1.19 | 10.58% 9.45 | 5.65% 17.7 |
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。
