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
46.85%
公平賠率
2.13
平局
25.11%
公平賠率
3.98
客隊 勝利
28.04%
公平賠率
3.57
最可能的比分
1 - 1
概率 10.91%
公平賠率 9.16
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 | 2.13 | — | |
| 平局 | 3.98 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.57 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.91% | 9.16 |
| 2 | 2-1 | 9.38% | 10.66 |
| 3 | 1-0 | 8.39% | 11.91 |
| 4 | 2-0 | 7.22% | 13.85 |
| 5 | 1-2 | 7.09% | 14.1 |
| 6 | 0-1 | 6.34% | 15.76 |
| 7 | 2-2 | 6.1% | 16.39 |
| 8 | 3-1 | 5.38% | 18.59 |
| 9 | 0-0 | 4.88% | 20.49 |
| 10 | 3-0 | 4.14% | 24.16 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.88%
20.49
|
6.34%
15.76
|
4.12%
24.25
|
1.79%
55.96
|
0.58%
172.18
|
0.15%
662.25
|
| 1 |
8.39%
11.91
|
10.91%
9.16
|
7.09%
14.1
|
3.07%
32.54
|
1.0%
100.11
|
0.26%
385.06
|
| 2 |
7.22%
13.85
|
9.38%
10.66
|
6.1%
16.39
|
2.64%
37.83
|
0.86%
116.4
|
0.22%
447.63
|
| 3 |
4.14%
24.16
|
5.38%
18.59
|
3.5%
28.59
|
1.52%
65.98
|
0.49%
203.05
|
0.13%
780.64
|
| 4 |
1.78%
56.19
|
2.31%
43.22
|
1.5%
66.5
|
0.65%
153.47
|
0.21%
472.14
|
0.06%
1814.88
|
| 5 |
0.61%
163.35
|
0.8%
125.64
|
0.52%
193.31
|
0.22%
446.03
|
0.07%
1371.74
|
0.02%
5291.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.07%
·
公平：
93.9
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
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 | 4.88% | 20.49 |
| 1 | 14.74% | 6.79 |
| 2 | 22.25% | 4.49 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.91% | 5.91 |
| 5+ | 18.81% | 5.32 |
|
大球 2.5 58.13%
小球 2.5 41.87%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.85%
平局
25.11%
客隊 勝利
28.04%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.13%
小球 2.5
41.87%
雙方進球
是
59.72%
否
40.28%
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 | 10.97% 9.11 | 14.35% 6.97 | 74.68% 1.34 |
| -1.5 | 25.32% 3.95 | — | 74.68% 1.34 |
| -1.0 | 25.32% 3.95 | 22.01% 4.54 | 52.67% 1.9 |
| -0.5 | 47.33% 2.11 | — | 52.67% 1.9 |
| 0 (PK) | 47.33% 2.11 | 23.64% 4.23 | 29.03% 3.44 |
| +0.5 | 70.97% 1.41 | — | 29.03% 3.44 |
| +1.0 | 70.97% 1.41 | 16.63% 6.01 | 12.4% 8.06 |
| +1.5 | 87.6% 1.14 | — | 12.4% 8.06 |
| +2.0 | 87.6% 1.14 | 8.2% 12.2 | 4.21% 23.78 |
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。
