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
37.15%
公平賠率
2.69
平局
27.4%
公平賠率
3.65
客隊 勝利
35.46%
公平賠率
2.82
最可能的比分
1 - 1
概率 12.28%
公平賠率 8.14
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 | 2.69 | — | |
| 平局 | 3.65 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.82 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.28% | 8.14 |
| 2 | 1-0 | 9.16% | 10.91 |
| 3 | 0-1 | 9.1% | 10.99 |
| 4 | 2-1 | 8.29% | 12.06 |
| 5 | 1-2 | 8.23% | 12.15 |
| 6 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 7 | 2-0 | 6.19% | 16.17 |
| 8 | 0-2 | 6.09% | 16.41 |
| 9 | 2-2 | 5.55% | 18.01 |
| 10 | 3-1 | 3.73% | 26.81 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
9.1%
10.99
|
6.09%
16.41
|
2.72%
36.74
|
0.91%
109.66
|
0.24%
409.17
|
| 1 |
9.16%
10.91
|
12.28%
8.14
|
8.23%
12.15
|
3.67%
27.21
|
1.23%
81.23
|
0.33%
303.12
|
| 2 |
6.19%
16.17
|
8.29%
12.06
|
5.55%
18.01
|
2.48%
40.31
|
0.83%
120.34
|
0.22%
449.03
|
| 3 |
2.78%
35.93
|
3.73%
26.81
|
2.5%
40.01
|
1.12%
89.59
|
0.37%
267.45
|
0.1%
998.0
|
| 4 |
0.94%
106.45
|
1.26%
79.43
|
0.84%
118.57
|
0.38%
265.46
|
0.13%
792.39
|
0.03%
2958.58
|
| 5 |
0.25%
394.17
|
0.34%
294.2
|
0.23%
439.17
|
0.1%
983.28
|
0.03%
2932.55
|
0.01%
10989.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.53%
·
公平：
189.93
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
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 | 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
37.15%
平局
27.40%
客隊 勝利
35.46%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.39%
小球 2.5
49.61%
雙方進球
是
54.68%
否
45.32%
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 | 6.06% 16.5 | 10.87% 9.2 | 83.07% 1.2 |
| -1.5 | 16.93% 5.91 | — | 83.07% 1.2 |
| -1.0 | 16.93% 5.91 | 20.36% 4.91 | 62.71% 1.59 |
| -0.5 | 37.29% 2.68 | — | 62.71% 1.59 |
| 0 (PK) | 37.29% 2.68 | 25.87% 3.86 | 36.83% 2.71 |
| +0.5 | 63.17% 1.58 | — | 36.83% 2.71 |
| +1.0 | 63.17% 1.58 | 20.21% 4.95 | 16.62% 6.02 |
| +1.5 | 83.38% 1.2 | — | 16.62% 6.02 |
| +2.0 | 83.38% 1.2 | 10.71% 9.34 | 5.91% 16.92 |
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。
