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
34.82%
公平賠率
2.87
平局
27.33%
公平賠率
3.66
客隊 勝利
37.84%
公平賠率
2.64
最可能的比分
1 - 1
概率 12.25%
公平賠率 8.17
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 | 2.87 | — | |
| 平局 | 3.66 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.64 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.25% | 8.17 |
| 2 | 0-1 | 9.21% | 10.86 |
| 3 | 1-0 | 8.94% | 11.19 |
| 4 | 1-2 | 8.39% | 11.92 |
| 5 | 2-1 | 8.14% | 12.28 |
| 6 | 0-0 | 6.72% | 14.88 |
| 7 | 0-2 | 6.31% | 15.86 |
| 8 | 2-0 | 5.94% | 16.82 |
| 9 | 2-2 | 5.58% | 17.93 |
| 10 | 1-3 | 3.83% | 26.11 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.72%
14.88
|
9.21%
10.86
|
6.31%
15.86
|
2.88%
34.72
|
0.99%
101.37
|
0.27%
369.96
|
| 1 |
8.94%
11.19
|
12.25%
8.17
|
8.39%
11.92
|
3.83%
26.11
|
1.31%
76.22
|
0.36%
278.16
|
| 2 |
5.94%
16.82
|
8.14%
12.28
|
5.58%
17.93
|
2.55%
39.26
|
0.87%
114.61
|
0.24%
418.24
|
| 3 |
2.64%
37.95
|
3.61%
27.7
|
2.47%
40.44
|
1.13%
88.55
|
0.39%
258.53
|
0.11%
943.4
|
| 4 |
0.88%
114.13
|
1.2%
83.31
|
0.82%
121.61
|
0.38%
266.31
|
0.13%
777.6
|
0.04%
2840.91
|
| 5 |
0.23%
429.0
|
0.32%
313.19
|
0.22%
457.25
|
0.1%
1001.0
|
0.03%
2923.98
|
0.01%
10638.3
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.54%
·
公平：
186.39
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
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 | 6.72% | 14.88 |
| 1 | 18.15% | 5.51 |
| 2 | 24.50% | 4.08 |
| 3 | 22.05% | 4.54 |
| 4 | 14.88% | 6.72 |
| 5+ | 13.71% | 7.29 |
|
大球 2.5 50.64%
小球 2.5 49.36%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.82%
平局
27.33%
客隊 勝利
37.84%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.64%
小球 2.5
49.36%
雙方進球
是
54.86%
否
45.14%
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 | 5.72% 17.48 | 10.48% 9.54 | 83.79% 1.19 |
| -1.5 | 16.21% 6.17 | — | 83.79% 1.19 |
| -1.0 | 16.21% 6.17 | 19.97% 5.01 | 63.83% 1.57 |
| -0.5 | 36.17% 2.76 | — | 63.83% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.17% 2.76 | 25.81% 3.87 | 38.02% 2.63 |
| +0.5 | 61.98% 1.61 | — | 38.02% 2.63 |
| +1.0 | 61.98% 1.61 | 20.57% 4.86 | 17.45% 5.73 |
| +1.5 | 82.55% 1.21 | — | 17.45% 5.73 |
| +2.0 | 82.55% 1.21 | 11.12% 8.99 | 6.32% 15.81 |
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。
