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
34.95%
公平賠率
2.86
平局
27.92%
公平賠率
3.58
客隊 勝利
37.12%
公平賠率
2.69
最可能的比分
1 - 1
概率 12.55%
公平賠率 7.97
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 | 2.86 | — | |
| 平局 | 3.58 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.69 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.55% | 7.97 |
| 2 | 0-1 | 9.73% | 10.28 |
| 3 | 1-0 | 9.58% | 10.44 |
| 4 | 1-2 | 8.22% | 12.16 |
| 5 | 2-1 | 8.1% | 12.35 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 0-2 | 6.37% | 15.69 |
| 8 | 2-0 | 6.18% | 16.18 |
| 9 | 2-2 | 5.3% | 18.86 |
| 10 | 1-3 | 3.59% | 27.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.73%
10.28
|
6.37%
15.69
|
2.78%
35.93
|
0.91%
109.72
|
0.24%
418.76
|
| 1 |
9.58%
10.44
|
12.55%
7.97
|
8.22%
12.16
|
3.59%
27.86
|
1.18%
85.06
|
0.31%
324.68
|
| 2 |
6.18%
16.18
|
8.1%
12.35
|
5.3%
18.86
|
2.32%
43.19
|
0.76%
131.87
|
0.2%
503.27
|
| 3 |
2.66%
37.63
|
3.48%
28.73
|
2.28%
43.86
|
1.0%
100.43
|
0.33%
306.65
|
0.09%
1170.96
|
| 4 |
0.86%
116.69
|
1.12%
89.07
|
0.74%
135.98
|
0.32%
311.43
|
0.11%
950.57
|
0.03%
3623.19
|
| 5 |
0.22%
452.28
|
0.29%
345.3
|
0.19%
527.15
|
0.08%
1207.73
|
0.03%
3690.04
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.45%
·
公平：
224.27
單隊總進球數
主隊
| 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% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.95%
平局
27.92%
客隊 勝利
37.12%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.92%
否
47.08%
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 | 5.54% 18.04 | 10.49% 9.54 | 83.97% 1.19 |
| -1.5 | 16.03% 6.24 | — | 83.97% 1.19 |
| -1.0 | 16.03% 6.24 | 20.31% 4.92 | 63.66% 1.57 |
| -0.5 | 36.34% 2.75 | — | 63.66% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.34% 2.75 | 26.39% 3.79 | 37.27% 2.68 |
| +0.5 | 62.73% 1.59 | — | 37.27% 2.68 |
| +1.0 | 62.73% 1.59 | 20.62% 4.85 | 16.65% 6.01 |
| +1.5 | 83.35% 1.2 | — | 16.65% 6.01 |
| +2.0 | 83.35% 1.2 | 10.81% 9.25 | 5.84% 17.13 |
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。
