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
29.98%
公平賠率
3.34
平局
28.26%
公平賠率
3.54
客隊 勝利
41.76%
公平賠率
2.39
最可能的比分
1 - 1
概率 12.69%
公平賠率 7.88
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 | 3.34 | — | |
| 平局 | 3.54 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.39 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 0-1 | 11.13% | 8.98 |
| 3 | 1-0 | 9.26% | 10.79 |
| 4 | 1-2 | 8.69% | 11.5 |
| 5 | 0-0 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 0-2 | 7.63% | 13.11 |
| 7 | 2-1 | 7.23% | 13.82 |
| 8 | 2-0 | 5.28% | 18.94 |
| 9 | 2-2 | 4.96% | 20.18 |
| 10 | 1-3 | 3.97% | 25.19 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.13%
12.3
|
11.13%
8.98
|
7.63%
13.11
|
3.48%
28.71
|
1.19%
83.83
|
0.33%
306.0
|
| 1 |
9.26%
10.79
|
12.69%
7.88
|
8.69%
11.5
|
3.97%
25.19
|
1.36%
73.53
|
0.37%
268.38
|
| 2 |
5.28%
18.94
|
7.23%
13.82
|
4.96%
20.18
|
2.26%
44.19
|
0.78%
129.02
|
0.21%
470.81
|
| 3 |
2.01%
49.83
|
2.75%
36.37
|
1.88%
53.1
|
0.86%
116.28
|
0.29%
339.56
|
0.08%
1239.16
|
| 4 |
0.57%
174.86
|
0.78%
127.63
|
0.54%
186.32
|
0.25%
408.0
|
0.08%
1191.9
|
0.02%
4347.83
|
| 5 |
0.13%
766.87
|
0.18%
559.91
|
0.12%
816.99
|
0.06%
1788.91
|
0.02%
5235.6
|
0.01%
19230.77
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.4%
·
公平：
247.46
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
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 | 8.13% | 12.30 |
| 1 | 20.40% | 4.90 |
| 2 | 25.60% | 3.91 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 13.44% | 7.44 |
| 5+ | 11.02% | 9.08 |
|
大球 2.5 45.87%
小球 2.5 54.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.98%
平局
28.26%
客隊 勝利
41.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.87%
小球 2.5
54.13%
雙方進球
是
50.73%
否
49.27%
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 | 3.9% 25.61 | 8.63% 11.59 | 87.47% 1.14 |
| -1.5 | 12.53% 7.98 | — | 87.47% 1.14 |
| -1.0 | 12.53% 7.98 | 18.65% 5.36 | 68.82% 1.45 |
| -0.5 | 31.18% 3.21 | — | 68.82% 1.45 |
| 0 (PK) | 31.18% 3.21 | 26.72% 3.74 | 42.1% 2.38 |
| +0.5 | 57.9% 1.73 | — | 42.1% 2.38 |
| +1.0 | 57.9% 1.73 | 22.41% 4.46 | 19.69% 5.08 |
| +1.5 | 80.31% 1.25 | — | 19.69% 5.08 |
| +2.0 | 80.31% 1.25 | 12.46% 8.03 | 7.23% 13.83 |
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。
