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
30.77%
公平賠率
3.25
平局
28.46%
公平賠率
3.51
客隊 勝利
40.77%
公平賠率
2.45
最可能的比分
1 - 1
概率 12.78%
公平賠率 7.83
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 | 3.25 | — | |
| 平局 | 3.51 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.45 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.78% | 7.83 |
| 2 | 0-1 | 11.11% | 9.0 |
| 3 | 1-0 | 9.53% | 10.49 |
| 4 | 1-2 | 8.56% | 11.68 |
| 5 | 0-0 | 8.29% | 12.06 |
| 6 | 0-2 | 7.44% | 13.43 |
| 7 | 2-1 | 7.35% | 13.61 |
| 8 | 2-0 | 5.48% | 18.24 |
| 9 | 2-2 | 4.92% | 20.32 |
| 10 | 1-3 | 3.82% | 26.15 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.29%
12.06
|
11.11%
9.0
|
7.44%
13.43
|
3.32%
30.08
|
1.11%
89.78
|
0.3%
335.01
|
| 1 |
9.53%
10.49
|
12.78%
7.83
|
8.56%
11.68
|
3.82%
26.15
|
1.28%
78.07
|
0.34%
291.29
|
| 2 |
5.48%
18.24
|
7.35%
13.61
|
4.92%
20.32
|
2.2%
45.49
|
0.74%
135.78
|
0.2%
506.59
|
| 3 |
2.1%
47.58
|
2.82%
35.51
|
1.89%
53.0
|
0.84%
118.65
|
0.28%
354.23
|
0.08%
1321.0
|
| 4 |
0.6%
165.51
|
0.81%
123.52
|
0.54%
184.33
|
0.24%
412.71
|
0.08%
1231.53
|
0.02%
4587.16
|
| 5 |
0.14%
719.42
|
0.19%
537.06
|
0.12%
801.28
|
0.06%
1795.33
|
0.02%
5347.59
|
0.01%
20000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.38%
·
公平：
263.37
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.34% | 31.66% |
| 1.5 | 31.92% | 68.08% |
| 2.5 | 10.99% | 89.01% |
| 3.5 | 2.96% | 97.04% |
| 4.5 | 0.65% | 99.35% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.29% | 12.06 |
| 1 | 20.64% | 4.84 |
| 2 | 25.70% | 3.89 |
| 3 | 21.33% | 4.69 |
| 4 | 13.28% | 7.53 |
| 5+ | 10.75% | 9.30 |
|
大球 2.5 45.36%
小球 2.5 54.64%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.77%
平局
28.46%
客隊 勝利
40.77%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.36%
小球 2.5
54.64%
雙方進球
是
50.44%
否
49.56%
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 | 4.08% 24.5 | 8.9% 11.24 | 87.02% 1.15 |
| -1.5 | 12.98% 7.7 | — | 87.02% 1.15 |
| -1.0 | 12.98% 7.7 | 19.03% 5.25 | 67.99% 1.47 |
| -0.5 | 32.01% 3.12 | — | 67.99% 1.47 |
| 0 (PK) | 32.01% 3.12 | 26.92% 3.71 | 41.07% 2.43 |
| +0.5 | 58.93% 1.7 | — | 41.07% 2.43 |
| +1.0 | 58.93% 1.7 | 22.17% 4.51 | 18.9% 5.29 |
| +1.5 | 81.1% 1.23 | — | 18.9% 5.29 |
| +2.0 | 81.1% 1.23 | 12.08% 8.28 | 6.81% 14.68 |
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。
