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
38.39%
公平賠率
2.61
平局
27.1%
公平賠率
3.69
客隊 勝利
34.51%
公平賠率
2.9
最可能的比分
1 - 1
概率 12.11%
公平賠率 8.26
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 | 2.61 | — | |
| 平局 | 3.69 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.9 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.11% | 8.26 |
| 2 | 1-0 | 9.04% | 11.06 |
| 3 | 0-1 | 8.65% | 11.56 |
| 4 | 2-1 | 8.48% | 11.79 |
| 5 | 1-2 | 8.12% | 12.32 |
| 6 | 0-0 | 6.46% | 15.49 |
| 7 | 2-0 | 6.33% | 15.8 |
| 8 | 0-2 | 5.8% | 17.25 |
| 9 | 2-2 | 5.68% | 17.6 |
| 10 | 3-1 | 3.96% | 25.27 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.46%
15.49
|
8.65%
11.56
|
5.8%
17.25
|
2.59%
38.62
|
0.87%
115.29
|
0.23%
430.11
|
| 1 |
9.04%
11.06
|
12.11%
8.26
|
8.12%
12.32
|
3.63%
27.59
|
1.21%
82.35
|
0.33%
307.22
|
| 2 |
6.33%
15.8
|
8.48%
11.79
|
5.68%
17.6
|
2.54%
39.41
|
0.85%
117.63
|
0.23%
438.98
|
| 3 |
2.95%
33.86
|
3.96%
25.27
|
2.65%
37.72
|
1.18%
84.45
|
0.4%
252.08
|
0.11%
940.73
|
| 4 |
1.03%
96.75
|
1.39%
72.2
|
0.93%
107.77
|
0.41%
241.25
|
0.14%
720.46
|
0.04%
2688.17
|
| 5 |
0.29%
345.54
|
0.39%
257.86
|
0.26%
384.91
|
0.12%
861.33
|
0.04%
2570.69
|
0.01%
9615.38
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.58%
·
公平：
172.98
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
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 | 6.46% | 15.49 |
| 1 | 17.69% | 5.65 |
| 2 | 24.24% | 4.13 |
| 3 | 22.14% | 4.52 |
| 4 | 15.16% | 6.59 |
| 5+ | 14.31% | 6.99 |
|
大球 2.5 51.61%
小球 2.5 48.39%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.39%
平局
27.10%
客隊 勝利
34.51%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.61%
小球 2.5
48.39%
雙方進球
是
55.61%
否
44.39%
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 | 6.62% 15.12 | 11.34% 8.82 | 82.05% 1.22 |
| -1.5 | 17.95% 5.57 | — | 82.05% 1.22 |
| -1.0 | 17.95% 5.57 | 20.63% 4.85 | 61.42% 1.63 |
| -0.5 | 38.58% 2.59 | — | 61.42% 1.63 |
| 0 (PK) | 38.58% 2.59 | 25.59% 3.91 | 35.83% 2.79 |
| +0.5 | 64.17% 1.56 | — | 35.83% 2.79 |
| +1.0 | 64.17% 1.56 | 19.74% 5.07 | 16.09% 6.21 |
| +1.5 | 83.91% 1.19 | — | 16.09% 6.21 |
| +2.0 | 83.91% 1.19 | 10.39% 9.63 | 5.7% 17.53 |
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。
