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
29.72%
公平賠率
3.36
平局
28.31%
公平賠率
3.53
客隊 勝利
41.97%
公平賠率
2.38
最可能的比分
1 - 1
概率 12.71%
公平賠率 7.87
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 | 3.36 | — | |
| 平局 | 3.53 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.38 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.71% | 7.87 |
| 2 | 0-1 | 11.25% | 8.89 |
| 3 | 1-0 | 9.28% | 10.78 |
| 4 | 1-2 | 8.7% | 11.49 |
| 5 | 0-0 | 8.21% | 12.18 |
| 6 | 0-2 | 7.7% | 12.98 |
| 7 | 2-1 | 7.18% | 13.93 |
| 8 | 2-0 | 5.24% | 19.08 |
| 9 | 2-2 | 4.92% | 20.33 |
| 10 | 1-3 | 3.98% | 25.16 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.21%
12.18
|
11.25%
8.89
|
7.7%
12.98
|
3.52%
28.43
|
1.2%
82.99
|
0.33%
302.94
|
| 1 |
9.28%
10.78
|
12.71%
7.87
|
8.7%
11.49
|
3.98%
25.16
|
1.36%
73.45
|
0.37%
268.1
|
| 2 |
5.24%
19.08
|
7.18%
13.93
|
4.92%
20.33
|
2.25%
44.52
|
0.77%
130.01
|
0.21%
474.38
|
| 3 |
1.97%
50.66
|
2.7%
36.98
|
1.85%
53.98
|
0.85%
118.2
|
0.29%
345.18
|
0.08%
1259.45
|
| 4 |
0.56%
179.31
|
0.76%
130.89
|
0.52%
191.09
|
0.24%
418.41
|
0.08%
1221.0
|
0.02%
4464.29
|
| 5 |
0.13%
793.65
|
0.17%
579.04
|
0.12%
845.31
|
0.05%
1851.85
|
0.02%
5405.41
|
0.01%
19607.84
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.4%
·
公平：
250.82
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.21% | 12.18 |
| 1 | 20.52% | 4.87 |
| 2 | 25.65% | 3.90 |
| 3 | 21.38% | 4.68 |
| 4 | 13.36% | 7.48 |
| 5+ | 10.88% | 9.19 |
|
大球 2.5 45.62%
小球 2.5 54.38%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.72%
平局
28.31%
客隊 勝利
41.97%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.62%
小球 2.5
54.38%
雙方進球
是
50.49%
否
49.51%
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 | 3.82% 26.19 | 8.53% 11.73 | 87.66% 1.14 |
| -1.5 | 12.34% 8.1 | — | 87.66% 1.14 |
| -1.0 | 12.34% 8.1 | 18.57% 5.39 | 69.09% 1.45 |
| -0.5 | 30.91% 3.24 | — | 69.09% 1.45 |
| 0 (PK) | 30.91% 3.24 | 26.77% 3.74 | 42.32% 2.36 |
| +0.5 | 57.68% 1.73 | — | 42.32% 2.36 |
| +1.0 | 57.68% 1.73 | 22.51% 4.44 | 19.81% 5.05 |
| +1.5 | 80.19% 1.25 | — | 19.81% 5.05 |
| +2.0 | 80.19% 1.25 | 12.53% 7.98 | 7.28% 13.74 |
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。
