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
37.89%
公平賠率
2.64
平局
27.22%
公平賠率
3.67
客隊 勝利
34.89%
公平賠率
2.87
最可能的比分
1 - 1
概率 12.18%
公平賠率 8.21
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 | 2.64 | — | |
| 平局 | 3.67 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.87 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.18% | 8.21 |
| 2 | 1-0 | 9.09% | 11.0 |
| 3 | 0-1 | 8.83% | 11.33 |
| 4 | 2-1 | 8.41% | 11.9 |
| 5 | 1-2 | 8.16% | 12.25 |
| 6 | 0-0 | 6.59% | 15.18 |
| 7 | 2-0 | 6.27% | 15.94 |
| 8 | 0-2 | 5.91% | 16.91 |
| 9 | 2-2 | 5.63% | 17.76 |
| 10 | 3-1 | 3.87% | 25.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.59%
15.18
|
8.83%
11.33
|
5.91%
16.91
|
2.64%
37.85
|
0.89%
112.99
|
0.24%
421.59
|
| 1 |
9.09%
11.0
|
12.18%
8.21
|
8.16%
12.25
|
3.65%
27.43
|
1.22%
81.88
|
0.33%
305.53
|
| 2 |
6.27%
15.94
|
8.41%
11.9
|
5.63%
17.76
|
2.52%
39.76
|
0.84%
118.67
|
0.23%
442.87
|
| 3 |
2.89%
34.66
|
3.87%
25.86
|
2.59%
38.6
|
1.16%
86.42
|
0.39%
258.0
|
0.1%
962.46
|
| 4 |
1.0%
100.45
|
1.33%
74.97
|
0.89%
111.89
|
0.4%
250.5
|
0.13%
747.94
|
0.04%
2793.3
|
| 5 |
0.27%
364.03
|
0.37%
271.59
|
0.25%
405.35
|
0.11%
907.44
|
0.04%
2710.03
|
0.01%
10101.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.56%
·
公平：
179.66
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
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 | 6.59% | 15.18 |
| 1 | 17.92% | 5.58 |
| 2 | 24.37% | 4.10 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 15.02% | 6.66 |
| 5+ | 14.01% | 7.14 |
|
大球 2.5 51.13%
小球 2.5 48.87%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.89%
平局
27.22%
客隊 勝利
34.89%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.13%
小球 2.5
48.87%
雙方進球
是
55.25%
否
44.75%
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 | 6.39% 15.65 | 11.15% 8.97 | 82.46% 1.21 |
| -1.5 | 17.54% 5.7 | — | 82.46% 1.21 |
| -1.0 | 17.54% 5.7 | 20.52% 4.87 | 61.93% 1.61 |
| -0.5 | 38.07% 2.63 | — | 61.93% 1.61 |
| 0 (PK) | 38.07% 2.63 | 25.7% 3.89 | 36.23% 2.76 |
| +0.5 | 63.77% 1.57 | — | 36.23% 2.76 |
| +1.0 | 63.77% 1.57 | 19.93% 5.02 | 16.3% 6.13 |
| +1.5 | 83.7% 1.19 | — | 16.3% 6.13 |
| +2.0 | 83.7% 1.19 | 10.51% 9.51 | 5.79% 17.28 |
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。
