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
41.89%
公平賠率
2.39
平局
25.94%
公平賠率
3.85
客隊 勝利
32.17%
公平賠率
3.11
最可能的比分
1 - 1
概率 11.37%
公平賠率 8.79
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 | 2.39 | — | |
| 平局 | 3.85 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.11 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.37% | 8.79 |
| 2 | 2-1 | 8.93% | 11.2 |
| 3 | 1-0 | 8.3% | 12.05 |
| 4 | 1-2 | 7.79% | 12.84 |
| 5 | 0-1 | 7.24% | 13.81 |
| 6 | 2-0 | 6.52% | 15.35 |
| 7 | 2-2 | 6.11% | 16.35 |
| 8 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 9 | 0-2 | 4.96% | 20.16 |
| 10 | 3-1 | 4.67% | 21.41 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.24%
13.81
|
4.96%
20.16
|
2.27%
44.14
|
0.78%
128.87
|
0.21%
470.37
|
| 1 |
8.3%
12.05
|
11.37%
8.79
|
7.79%
12.84
|
3.56%
28.11
|
1.22%
82.08
|
0.33%
299.58
|
| 2 |
6.52%
15.35
|
8.93%
11.2
|
6.11%
16.35
|
2.79%
35.81
|
0.96%
104.57
|
0.26%
381.68
|
| 3 |
3.41%
29.33
|
4.67%
21.41
|
3.2%
31.25
|
1.46%
68.43
|
0.5%
199.8
|
0.14%
729.39
|
| 4 |
1.34%
74.72
|
1.83%
54.54
|
1.26%
79.62
|
0.57%
174.34
|
0.2%
509.16
|
0.05%
1858.74
|
| 5 |
0.42%
237.98
|
0.58%
173.7
|
0.39%
253.55
|
0.18%
555.25
|
0.06%
1620.75
|
0.02%
5917.16
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.84%
·
公平：
119.15
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
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 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大球 2.5 56.32%
小球 2.5 43.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.89%
平局
25.94%
客隊 勝利
32.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.32%
小球 2.5
43.68%
雙方進球
是
59.07%
否
40.93%
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 | 8.5% 11.76 | 12.64% 7.91 | 78.86% 1.27 |
| -1.5 | 21.14% 4.73 | — | 78.86% 1.27 |
| -1.0 | 21.14% 4.73 | 21.07% 4.75 | 57.79% 1.73 |
| -0.5 | 42.21% 2.37 | — | 57.79% 1.73 |
| 0 (PK) | 42.21% 2.37 | 24.45% 4.09 | 33.35% 3.0 |
| +0.5 | 66.65% 1.5 | — | 33.35% 3.0 |
| +1.0 | 66.65% 1.5 | 18.38% 5.44 | 14.96% 6.68 |
| +1.5 | 85.04% 1.18 | — | 14.96% 6.68 |
| +2.0 | 85.04% 1.18 | 9.62% 10.39 | 5.34% 18.73 |
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。
