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
38.43%
公平賠率
2.6
平局
26.99%
公平賠率
3.7
客隊 勝利
34.57%
公平賠率
2.89
最可能的比分
1 - 1
概率 12.05%
公平賠率 8.3
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 | 2.6 | — | |
| 平局 | 3.7 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.89 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.05% | 8.3 |
| 2 | 1-0 | 8.92% | 11.21 |
| 3 | 0-1 | 8.54% | 11.7 |
| 4 | 2-1 | 8.49% | 11.77 |
| 5 | 1-2 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 0-0 | 6.33% | 15.8 |
| 7 | 2-0 | 6.29% | 15.89 |
| 8 | 0-2 | 5.77% | 17.34 |
| 9 | 2-2 | 5.73% | 17.44 |
| 10 | 3-1 | 3.99% | 25.05 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.33%
15.8
|
8.54%
11.7
|
5.77%
17.34
|
2.6%
38.53
|
0.88%
114.17
|
0.24%
422.83
|
| 1 |
8.92%
11.21
|
12.05%
8.3
|
8.13%
12.3
|
3.66%
27.33
|
1.24%
80.97
|
0.33%
299.85
|
| 2 |
6.29%
15.89
|
8.49%
11.77
|
5.73%
17.44
|
2.58%
38.76
|
0.87%
114.85
|
0.24%
425.35
|
| 3 |
2.96%
33.82
|
3.99%
25.05
|
2.69%
37.11
|
1.21%
82.47
|
0.41%
244.38
|
0.11%
904.98
|
| 4 |
1.04%
95.94
|
1.41%
71.06
|
0.95%
105.29
|
0.43%
233.97
|
0.14%
693.0
|
0.04%
2570.69
|
| 5 |
0.29%
340.25
|
0.4%
252.02
|
0.27%
373.27
|
0.12%
829.88
|
0.04%
2457.0
|
0.01%
9090.91
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.6%
·
公平：
167.03
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.33% | 15.80 |
| 1 | 17.47% | 5.72 |
| 2 | 24.11% | 4.15 |
| 3 | 22.18% | 4.51 |
| 4 | 15.30% | 6.53 |
| 5+ | 14.61% | 6.84 |
|
大球 2.5 52.1%
小球 2.5 47.9%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.43%
平局
26.99%
客隊 勝利
34.57%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.1%
小球 2.5
47.9%
雙方進球
是
55.99%
否
44.01%
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 | 6.68% 14.96 | 11.36% 8.8 | 81.95% 1.22 |
| -1.5 | 18.05% 5.54 | — | 81.95% 1.22 |
| -1.0 | 18.05% 5.54 | 20.58% 4.86 | 61.37% 1.63 |
| -0.5 | 38.63% 2.59 | — | 61.37% 1.63 |
| 0 (PK) | 38.63% 2.59 | 25.48% 3.92 | 35.89% 2.79 |
| +0.5 | 64.11% 1.56 | — | 35.89% 2.79 |
| +1.0 | 64.11% 1.56 | 19.71% 5.07 | 16.18% 6.18 |
| +1.5 | 83.82% 1.19 | — | 16.18% 6.18 |
| +2.0 | 83.82% 1.19 | 10.42% 9.6 | 5.77% 17.34 |
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。
