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
38.04%
公平賠率
2.63
平局
27.39%
公平賠率
3.65
客隊 勝利
34.57%
公平賠率
2.89
最可能的比分
1 - 1
概率 12.28%
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 | 2.63 | — | |
| 平局 | 3.65 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.89 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.28% | 8.15 |
| 2 | 1-0 | 9.3% | 10.75 |
| 3 | 0-1 | 8.96% | 11.16 |
| 4 | 2-1 | 8.41% | 11.89 |
| 5 | 1-2 | 8.1% | 12.34 |
| 6 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 7 | 2-0 | 6.37% | 15.7 |
| 8 | 0-2 | 5.91% | 16.91 |
| 9 | 2-2 | 5.55% | 18.02 |
| 10 | 3-1 | 3.84% | 26.04 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
8.96%
11.16
|
5.91%
16.91
|
2.6%
38.43
|
0.86%
116.46
|
0.23%
441.11
|
| 1 |
9.3%
10.75
|
12.28%
8.15
|
8.1%
12.34
|
3.56%
28.05
|
1.18%
85.01
|
0.31%
321.96
|
| 2 |
6.37%
15.7
|
8.41%
11.89
|
5.55%
18.02
|
2.44%
40.95
|
0.81%
124.1
|
0.21%
470.15
|
| 3 |
2.91%
34.37
|
3.84%
26.04
|
2.53%
39.46
|
1.12%
89.68
|
0.37%
271.74
|
0.1%
1028.81
|
| 4 |
1.0%
100.36
|
1.32%
76.03
|
0.87%
115.21
|
0.38%
261.85
|
0.13%
793.65
|
0.03%
3003.0
|
| 5 |
0.27%
366.3
|
0.36%
277.47
|
0.24%
420.52
|
0.1%
955.11
|
0.03%
2898.55
|
0.01%
10989.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.53%
·
公平：
189.43
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
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
38.04%
平局
27.39%
客隊 勝利
34.57%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.39%
小球 2.5
49.61%
雙方進球
是
54.66%
否
45.34%
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 | 6.37% 15.7 | 11.19% 8.94 | 82.44% 1.21 |
| -1.5 | 17.56% 5.69 | — | 82.44% 1.21 |
| -1.0 | 17.56% 5.69 | 20.66% 4.84 | 61.78% 1.62 |
| -0.5 | 38.22% 2.62 | — | 61.78% 1.62 |
| 0 (PK) | 38.22% 2.62 | 25.86% 3.87 | 35.91% 2.78 |
| +0.5 | 64.09% 1.56 | — | 35.91% 2.78 |
| +1.0 | 64.09% 1.56 | 19.91% 5.02 | 16.01% 6.25 |
| +1.5 | 83.99% 1.19 | — | 16.01% 6.25 |
| +2.0 | 83.99% 1.19 | 10.39% 9.63 | 5.62% 17.8 |
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。
