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
44.39%
公平賠率
2.25
平局
25.51%
公平賠率
3.92
客隊 勝利
30.1%
公平賠率
3.32
最可能的比分
1 - 1
概率 11.12%
公平賠率 8.99
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 | 2.25 | — | |
| 平局 | 3.92 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.32 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.12% | 8.99 |
| 2 | 2-1 | 9.17% | 10.9 |
| 3 | 1-0 | 8.3% | 12.05 |
| 4 | 1-2 | 7.45% | 13.42 |
| 5 | 2-0 | 6.85% | 14.61 |
| 6 | 0-1 | 6.74% | 14.84 |
| 7 | 2-2 | 6.15% | 16.27 |
| 8 | 3-1 | 5.05% | 19.82 |
| 9 | 0-0 | 5.03% | 19.89 |
| 10 | 0-2 | 4.51% | 22.15 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.03%
19.89
|
6.74%
14.84
|
4.51%
22.15
|
2.02%
49.59
|
0.68%
148.02
|
0.18%
552.18
|
| 1 |
8.3%
12.05
|
11.12%
8.99
|
7.45%
13.42
|
3.33%
30.05
|
1.11%
89.71
|
0.3%
334.78
|
| 2 |
6.85%
14.61
|
9.17%
10.9
|
6.15%
16.27
|
2.75%
36.43
|
0.92%
108.74
|
0.25%
405.68
|
| 3 |
3.77%
26.56
|
5.05%
19.82
|
3.38%
29.58
|
1.51%
66.23
|
0.51%
197.71
|
0.14%
737.46
|
| 4 |
1.55%
64.39
|
2.08%
48.05
|
1.39%
71.72
|
0.62%
160.57
|
0.21%
479.39
|
0.06%
1788.91
|
| 5 |
0.51%
195.12
|
0.69%
145.6
|
0.46%
217.34
|
0.21%
486.62
|
0.07%
1451.38
|
0.02%
5405.41
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.95%
·
公平：
104.85
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
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 | 5.03% | 19.89 |
| 1 | 15.04% | 6.65 |
| 2 | 22.48% | 4.45 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.75% | 5.97 |
| 5+ | 18.31% | 5.46 |
|
大球 2.5 57.46%
小球 2.5 42.54%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.39%
平局
25.51%
客隊 勝利
30.10%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.46%
小球 2.5
42.54%
雙方進球
是
59.64%
否
40.36%
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 | 9.73% 10.28 | 13.51% 7.4 | 76.76% 1.3 |
| -1.5 | 23.24% 4.3 | — | 76.76% 1.3 |
| -1.0 | 23.24% 4.3 | 21.55% 4.64 | 55.21% 1.81 |
| -0.5 | 44.79% 2.23 | — | 55.21% 1.81 |
| 0 (PK) | 44.79% 2.23 | 24.03% 4.16 | 31.18% 3.21 |
| +0.5 | 68.82% 1.45 | — | 31.18% 3.21 |
| +1.0 | 68.82% 1.45 | 17.5% 5.71 | 13.68% 7.31 |
| +1.5 | 86.32% 1.16 | — | 13.68% 7.31 |
| +2.0 | 86.32% 1.16 | 8.91% 11.22 | 4.77% 20.95 |
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。
