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
39.02%
公平賠率
2.56
平局
26.66%
公平賠率
3.75
客隊 勝利
34.32%
公平賠率
2.91
最可能的比分
1 - 1
概率 11.84%
公平賠率 8.45
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 | 2.56 | — | |
| 平局 | 3.75 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.91 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.84% | 8.45 |
| 2 | 1-0 | 8.64% | 11.57 |
| 3 | 2-1 | 8.58% | 11.65 |
| 4 | 0-1 | 8.17% | 12.25 |
| 5 | 1-2 | 8.11% | 12.33 |
| 6 | 2-0 | 6.27% | 15.96 |
| 7 | 0-0 | 5.96% | 16.78 |
| 8 | 2-2 | 5.88% | 17.01 |
| 9 | 0-2 | 5.59% | 17.88 |
| 10 | 3-1 | 4.15% | 24.1 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.96%
16.78
|
8.17%
12.25
|
5.59%
17.88
|
2.55%
39.15
|
0.87%
114.3
|
0.24%
417.19
|
| 1 |
8.64%
11.57
|
11.84%
8.45
|
8.11%
12.33
|
3.7%
27.0
|
1.27%
78.83
|
0.35%
287.69
|
| 2 |
6.27%
15.96
|
8.58%
11.65
|
5.88%
17.01
|
2.69%
37.24
|
0.92%
108.73
|
0.25%
396.83
|
| 3 |
3.03%
33.02
|
4.15%
24.1
|
2.84%
35.18
|
1.3%
77.05
|
0.44%
224.97
|
0.12%
821.02
|
| 4 |
1.1%
91.08
|
1.5%
66.48
|
1.03%
97.06
|
0.47%
212.54
|
0.16%
620.73
|
0.04%
2262.44
|
| 5 |
0.32%
314.07
|
0.44%
229.25
|
0.3%
334.67
|
0.14%
733.14
|
0.05%
2141.33
|
0.01%
7812.5
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.67%
·
公平：
150.11
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
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 | 5.96% | 16.78 |
| 1 | 16.81% | 5.95 |
| 2 | 23.70% | 4.22 |
| 3 | 22.28% | 4.49 |
| 4 | 15.71% | 6.37 |
| 5+ | 15.54% | 6.43 |
|
大球 2.5 53.53%
小球 2.5 46.47%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.02%
平局
26.66%
客隊 勝利
34.32%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.53%
小球 2.5
46.47%
雙方進球
是
57.09%
否
42.91%
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 | 7.05% 14.19 | 11.59% 8.63 | 81.36% 1.23 |
| -1.5 | 18.64% 5.36 | — | 81.36% 1.23 |
| -1.0 | 18.64% 5.36 | 20.59% 4.86 | 60.77% 1.65 |
| -0.5 | 39.23% 2.55 | — | 60.77% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.23% 2.55 | 25.15% 3.98 | 35.61% 2.81 |
| +0.5 | 64.39% 1.55 | — | 35.61% 2.81 |
| +1.0 | 64.39% 1.55 | 19.45% 5.14 | 16.16% 6.19 |
| +1.5 | 83.84% 1.19 | — | 16.16% 6.19 |
| +2.0 | 83.84% 1.19 | 10.35% 9.66 | 5.81% 17.21 |
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。
