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
32.73%
公平賠率
3.06
平局
27.87%
公平賠率
3.59
客隊 勝利
39.4%
公平賠率
2.54
最可能的比分
1 - 1
概率 12.53%
公平賠率 7.98
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 | 3.06 | — | |
| 平局 | 3.59 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.54 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.53% | 7.98 |
| 2 | 0-1 | 10.1% | 9.9 |
| 3 | 1-0 | 9.21% | 10.86 |
| 4 | 1-2 | 8.52% | 11.74 |
| 5 | 2-1 | 7.77% | 12.88 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 0-2 | 6.87% | 14.56 |
| 8 | 2-0 | 5.71% | 17.51 |
| 9 | 2-2 | 5.28% | 18.94 |
| 10 | 1-3 | 3.86% | 25.9 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
10.1%
9.9
|
6.87%
14.56
|
3.11%
32.11
|
1.06%
94.46
|
0.29%
347.22
|
| 1 |
9.21%
10.86
|
12.53%
7.98
|
8.52%
11.74
|
3.86%
25.9
|
1.31%
76.17
|
0.36%
280.03
|
| 2 |
5.71%
17.51
|
7.77%
12.88
|
5.28%
18.94
|
2.39%
41.77
|
0.81%
122.87
|
0.22%
451.67
|
| 3 |
2.36%
42.37
|
3.21%
31.15
|
2.18%
45.81
|
0.99%
101.06
|
0.34%
297.27
|
0.09%
1092.9
|
| 4 |
0.73%
136.67
|
1.0%
100.49
|
0.68%
147.8
|
0.31%
326.05
|
0.1%
958.77
|
0.03%
3521.13
|
| 5 |
0.18%
550.96
|
0.25%
405.19
|
0.17%
595.95
|
0.08%
1314.06
|
0.03%
3861.0
|
0.01%
14285.71
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.45%
·
公平：
220.22
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.06% | 28.94% |
| 1.5 | 35.18% | 64.82% |
| 2.5 | 12.93% | 87.07% |
| 3.5 | 3.73% | 96.27% |
| 4.5 | 0.88% | 99.12% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.33% | 25.67% |
| 1.5 | 39.43% | 60.57% |
| 2.5 | 15.69% | 84.31% |
| 3.5 | 4.93% | 95.07% |
| 4.5 | 1.27% | 98.73% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.73%
平局
27.87%
客隊 勝利
39.40%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.82%
否
47.18%
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 | 4.85% 20.61 | 9.68% 10.33 | 85.47% 1.17 |
| -1.5 | 14.53% 6.88 | — | 85.47% 1.17 |
| -1.0 | 14.53% 6.88 | 19.49% 5.13 | 65.98% 1.52 |
| -0.5 | 34.02% 2.94 | — | 65.98% 1.52 |
| 0 (PK) | 34.02% 2.94 | 26.33% 3.8 | 39.64% 2.52 |
| +0.5 | 60.36% 1.66 | — | 39.64% 2.52 |
| +1.0 | 60.36% 1.66 | 21.38% 4.68 | 18.26% 5.48 |
| +1.5 | 81.74% 1.22 | — | 18.26% 5.48 |
| +2.0 | 81.74% 1.22 | 11.64% 8.59 | 6.62% 15.1 |
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。
