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
58.48%
公平賠率
1.71
平局
20.98%
公平賠率
4.77
客隊 勝利
20.54%
公平賠率
4.87
最可能的比分
2 - 1
概率 9.4%
公平賠率 10.64
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 | 1.71 | — | |
| 平局 | 4.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.87 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.4% | 10.64 |
| 2 | 1-1 | 8.24% | 12.13 |
| 3 | 2-0 | 7.17% | 13.94 |
| 4 | 3-1 | 7.14% | 14.0 |
| 5 | 1-0 | 6.29% | 15.89 |
| 6 | 2-2 | 6.16% | 16.25 |
| 7 | 3-0 | 5.45% | 18.34 |
| 8 | 1-2 | 5.4% | 18.52 |
| 9 | 3-2 | 4.68% | 21.38 |
| 10 | 4-1 | 4.07% | 24.56 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.76%
36.23
|
3.62%
27.66
|
2.37%
42.23
|
1.03%
96.7
|
0.34%
295.25
|
0.09%
1127.4
|
| 1 |
6.29%
15.89
|
8.24%
12.13
|
5.4%
18.52
|
2.36%
42.41
|
0.77%
129.5
|
0.2%
494.32
|
| 2 |
7.17%
13.94
|
9.4%
10.64
|
6.16%
16.25
|
2.69%
37.21
|
0.88%
113.6
|
0.23%
433.65
|
| 3 |
5.45%
18.34
|
7.14%
14.0
|
4.68%
21.38
|
2.04%
48.95
|
0.67%
149.48
|
0.18%
570.45
|
| 4 |
3.11%
32.18
|
4.07%
24.56
|
2.67%
37.5
|
1.16%
85.88
|
0.38%
262.26
|
0.1%
1001.0
|
| 5 |
1.42%
70.57
|
1.86%
53.87
|
1.22%
82.24
|
0.53%
188.36
|
0.17%
575.04
|
0.05%
2192.98
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.11%
·
公平：
32.12
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.77% | 10.23% |
| 1.5 | 66.45% | 33.55% |
| 2.5 | 39.86% | 60.13% |
| 3.5 | 19.66% | 80.34% |
| 4.5 | 8.14% | 91.86% |
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 | 2.76% | 36.23 |
| 1 | 9.91% | 10.09 |
| 2 | 17.79% | 5.62 |
| 3 | 21.28% | 4.70 |
| 4 | 19.10% | 5.24 |
| 5+ | 29.16% | 3.43 |
|
大球 2.5 69.55%
小球 2.5 30.45%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
58.48%
平局
20.98%
客隊 勝利
20.54%
大 / 小 2.5
大球 2.5
69.55%
小球 2.5
30.45%
雙方進球
是
65.55%
否
34.45%
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 | 19.91% 5.02 | 17.58% 5.69 | 62.5% 1.6 |
| -1.5 | 37.5% 2.67 | — | 62.5% 1.6 |
| -1.0 | 37.5% 2.67 | 21.72% 4.6 | 40.78% 2.45 |
| -0.5 | 59.22% 1.69 | — | 40.78% 2.45 |
| 0 (PK) | 59.22% 1.69 | 19.63% 5.09 | 21.14% 4.73 |
| +0.5 | 78.85% 1.27 | — | 21.14% 4.73 |
| +1.0 | 78.85% 1.27 | 12.48% 8.01 | 8.66% 11.54 |
| +1.5 | 91.33% 1.09 | — | 8.66% 11.54 |
| +2.0 | 91.33% 1.09 | 5.81% 17.23 | 2.86% 34.99 |
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。
