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
42.77%
公平賠率
2.34
平局
25.88%
公平賠率
3.86
客隊 勝利
31.35%
公平賠率
3.19
最可能的比分
1 - 1
概率 11.35%
公平賠率 8.81
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 | 2.34 | — | |
| 平局 | 3.86 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.19 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.35% | 8.81 |
| 2 | 2-1 | 9.02% | 11.08 |
| 3 | 1-0 | 8.41% | 11.9 |
| 4 | 1-2 | 7.66% | 13.06 |
| 5 | 0-1 | 7.14% | 14.01 |
| 6 | 2-0 | 6.68% | 14.96 |
| 7 | 2-2 | 6.09% | 16.42 |
| 8 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 9 | 0-2 | 4.82% | 20.76 |
| 10 | 3-1 | 4.78% | 20.91 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.14%
14.01
|
4.82%
20.76
|
2.17%
46.13
|
0.73%
136.69
|
0.2%
506.33
|
| 1 |
8.41%
11.9
|
11.35%
8.81
|
7.66%
13.06
|
3.45%
29.01
|
1.16%
85.96
|
0.31%
318.37
|
| 2 |
6.68%
14.96
|
9.02%
11.08
|
6.09%
16.42
|
2.74%
36.49
|
0.92%
108.13
|
0.25%
400.48
|
| 3 |
3.54%
28.24
|
4.78%
20.91
|
3.23%
30.98
|
1.45%
68.86
|
0.49%
204.0
|
0.13%
755.86
|
| 4 |
1.41%
71.03
|
1.9%
52.61
|
1.28%
77.95
|
0.58%
173.22
|
0.19%
513.35
|
0.05%
1901.14
|
| 5 |
0.45%
223.36
|
0.6%
165.45
|
0.41%
245.1
|
0.18%
544.66
|
0.06%
1612.9
|
0.02%
5988.02
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.85%
·
公平：
117.18
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
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 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.47% | 5.72 |
|
大球 2.5 56.32%
小球 2.5 43.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.77%
平局
25.88%
客隊 勝利
31.35%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.32%
小球 2.5
43.68%
雙方進球
是
58.97%
否
41.03%
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 | 8.87% 11.27 | 12.95% 7.72 | 78.18% 1.28 |
| -1.5 | 21.82% 4.58 | — | 78.18% 1.28 |
| -1.0 | 21.82% 4.58 | 21.3% 4.7 | 56.88% 1.76 |
| -0.5 | 43.12% 2.32 | — | 56.88% 1.76 |
| 0 (PK) | 43.12% 2.32 | 24.39% 4.1 | 32.49% 3.08 |
| +0.5 | 67.51% 1.48 | — | 32.49% 3.08 |
| +1.0 | 67.51% 1.48 | 18.08% 5.53 | 14.41% 6.94 |
| +1.5 | 85.59% 1.17 | — | 14.41% 6.94 |
| +2.0 | 85.59% 1.17 | 9.33% 10.71 | 5.07% 19.71 |
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。
