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
43.63%
公平賠率
2.29
平局
25.91%
公平賠率
3.86
客隊 勝利
30.46%
公平賠率
3.28
最可能的比分
1 - 1
概率 11.39%
公平賠率 8.78
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 | 2.29 | — | |
| 平局 | 3.86 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.28 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.39% | 8.78 |
| 2 | 2-1 | 9.11% | 10.97 |
| 3 | 1-0 | 8.63% | 11.59 |
| 4 | 1-2 | 7.52% | 13.3 |
| 5 | 0-1 | 7.12% | 14.05 |
| 6 | 2-0 | 6.9% | 14.49 |
| 7 | 2-2 | 6.01% | 16.63 |
| 8 | 0-0 | 5.39% | 18.54 |
| 9 | 3-1 | 4.86% | 20.58 |
| 10 | 0-2 | 4.7% | 21.28 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.39%
18.54
|
7.12%
14.05
|
4.7%
21.28
|
2.07%
48.37
|
0.68%
146.56
|
0.18%
555.25
|
| 1 |
8.63%
11.59
|
11.39%
8.78
|
7.52%
13.3
|
3.31%
30.23
|
1.09%
91.61
|
0.29%
346.98
|
| 2 |
6.9%
14.49
|
9.11%
10.97
|
6.01%
16.63
|
2.65%
37.79
|
0.87%
114.51
|
0.23%
433.84
|
| 3 |
3.68%
27.16
|
4.86%
20.58
|
3.21%
31.17
|
1.41%
70.85
|
0.47%
214.68
|
0.12%
813.01
|
| 4 |
1.47%
67.9
|
1.94%
51.44
|
1.28%
77.94
|
0.56%
177.15
|
0.19%
536.77
|
0.05%
2032.52
|
| 5 |
0.47%
212.18
|
0.62%
160.75
|
0.41%
243.55
|
0.18%
553.4
|
0.06%
1677.85
|
0.02%
6369.43
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.84%
·
公平：
118.67
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
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 | 5.39% | 18.54 |
| 1 | 15.75% | 6.35 |
| 2 | 22.99% | 4.35 |
| 3 | 22.38% | 4.47 |
| 4 | 16.34% | 6.12 |
| 5+ | 17.15% | 5.83 |
|
大球 2.5 55.86%
小球 2.5 44.14%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.63%
平局
25.91%
客隊 勝利
30.46%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.86%
小球 2.5
44.14%
雙方進球
是
58.49%
否
41.51%
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 | 9.18% 10.89 | 13.24% 7.55 | 77.57% 1.29 |
| -1.5 | 22.43% 4.46 | — | 77.57% 1.29 |
| -1.0 | 22.43% 4.46 | 21.58% 4.63 | 55.99% 1.79 |
| -0.5 | 44.01% 2.27 | — | 55.99% 1.79 |
| 0 (PK) | 44.01% 2.27 | 24.41% 4.1 | 31.58% 3.17 |
| +0.5 | 68.42% 1.46 | — | 31.58% 3.17 |
| +1.0 | 68.42% 1.46 | 17.8% 5.62 | 13.78% 7.26 |
| +1.5 | 86.22% 1.16 | — | 13.78% 7.26 |
| +2.0 | 86.22% 1.16 | 9.01% 11.09 | 4.76% 20.99 |
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。
