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
38.94%
公平賠率
2.57
平局
27.37%
公平賠率
3.65
客隊 勝利
33.7%
公平賠率
2.97
最可能的比分
1 - 1
概率 12.27%
公平賠率 8.15
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 | 2.57 | — | |
| 平局 | 3.65 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.97 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.27% | 8.15 |
| 2 | 1-0 | 9.44% | 10.6 |
| 3 | 0-1 | 8.82% | 11.33 |
| 4 | 2-1 | 8.52% | 11.73 |
| 5 | 1-2 | 7.97% | 12.54 |
| 6 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 7 | 2-0 | 6.56% | 15.25 |
| 8 | 0-2 | 5.74% | 17.43 |
| 9 | 2-2 | 5.54% | 18.05 |
| 10 | 3-1 | 3.95% | 25.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
8.82%
11.33
|
5.74%
17.43
|
2.49%
40.23
|
0.81%
123.79
|
0.21%
476.19
|
| 1 |
9.44%
10.6
|
12.27%
8.15
|
7.97%
12.54
|
3.45%
28.94
|
1.12%
89.06
|
0.29%
342.58
|
| 2 |
6.56%
15.25
|
8.52%
11.73
|
5.54%
18.05
|
2.4%
41.65
|
0.78%
128.14
|
0.2%
492.85
|
| 3 |
3.04%
32.91
|
3.95%
25.32
|
2.57%
38.95
|
1.11%
89.88
|
0.36%
276.55
|
0.09%
1063.83
|
| 4 |
1.06%
94.71
|
1.37%
72.85
|
0.89%
112.08
|
0.39%
258.67
|
0.13%
796.18
|
0.03%
3058.1
|
| 5 |
0.29%
340.72
|
0.38%
262.05
|
0.25%
403.23
|
0.11%
930.23
|
0.03%
2865.33
|
0.01%
10989.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.53%
·
公平：
188.11
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
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 | 6.79% | 14.73 |
| 1 | 18.26% | 5.48 |
| 2 | 24.56% | 4.07 |
| 3 | 22.02% | 4.54 |
| 4 | 14.81% | 6.75 |
| 5+ | 13.56% | 7.37 |
|
大球 2.5 50.39%
小球 2.5 49.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.94%
平局
27.37%
客隊 勝利
33.70%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.39%
小球 2.5
49.61%
雙方進球
是
54.63%
否
45.37%
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 | 6.69% 14.95 | 11.52% 8.68 | 81.8% 1.22 |
| -1.5 | 18.2% 5.49 | — | 81.8% 1.22 |
| -1.0 | 18.2% 5.49 | 20.95% 4.77 | 60.84% 1.64 |
| -0.5 | 39.16% 2.55 | — | 60.84% 1.64 |
| 0 (PK) | 39.16% 2.55 | 25.84% 3.87 | 35.0% 2.86 |
| +0.5 | 65.0% 1.54 | — | 35.0% 2.86 |
| +1.0 | 65.0% 1.54 | 19.59% 5.1 | 15.41% 6.49 |
| +1.5 | 84.59% 1.18 | — | 15.41% 6.49 |
| +2.0 | 84.59% 1.18 | 10.07% 9.93 | 5.33% 18.75 |
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。
