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
43.07%
公平賠率
2.32
平局
25.63%
公平賠率
3.9
客隊 勝利
31.3%
公平賠率
3.19
最可能的比分
1 - 1
概率 11.16%
公平賠率 8.96
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 | 2.32 | — | |
| 平局 | 3.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.19 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.16% | 8.96 |
| 2 | 2-1 | 9.04% | 11.06 |
| 3 | 1-0 | 8.15% | 12.28 |
| 4 | 1-2 | 7.65% | 13.08 |
| 5 | 0-1 | 6.89% | 14.52 |
| 6 | 2-0 | 6.6% | 15.15 |
| 7 | 2-2 | 6.19% | 16.15 |
| 8 | 0-0 | 5.03% | 19.89 |
| 9 | 3-1 | 4.88% | 20.48 |
| 10 | 0-2 | 4.72% | 21.19 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.03%
19.89
|
6.89%
14.52
|
4.72%
21.19
|
2.16%
46.4
|
0.74%
135.48
|
0.2%
494.56
|
| 1 |
8.15%
12.28
|
11.16%
8.96
|
7.65%
13.08
|
3.49%
28.64
|
1.2%
83.63
|
0.33%
305.25
|
| 2 |
6.6%
15.15
|
9.04%
11.06
|
6.19%
16.15
|
2.83%
35.36
|
0.97%
103.24
|
0.27%
376.79
|
| 3 |
3.56%
28.06
|
4.88%
20.48
|
3.34%
29.9
|
1.53%
65.48
|
0.52%
191.2
|
0.14%
697.84
|
| 4 |
1.44%
69.3
|
1.98%
50.58
|
1.35%
73.84
|
0.62%
161.68
|
0.21%
472.14
|
0.06%
1724.14
|
| 5 |
0.47%
213.86
|
0.64%
156.1
|
0.44%
227.89
|
0.2%
499.0
|
0.07%
1457.73
|
0.02%
5319.15
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.93%
·
公平：
107.94
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
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 | 5.03% | 19.89 |
| 1 | 15.04% | 6.65 |
| 2 | 22.48% | 4.45 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.75% | 5.97 |
| 5+ | 18.31% | 5.46 |
|
大球 2.5 57.46%
小球 2.5 42.54%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.07%
平局
25.63%
客隊 勝利
31.30%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.46%
小球 2.5
42.54%
雙方進球
是
59.83%
否
40.17%
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 | 9.14% 10.94 | 13.05% 7.66 | 77.8% 1.29 |
| -1.5 | 22.2% 4.5 | — | 77.8% 1.29 |
| -1.0 | 22.2% 4.5 | 21.22% 4.71 | 56.58% 1.77 |
| -0.5 | 43.42% 2.3 | — | 56.58% 1.77 |
| 0 (PK) | 43.42% 2.3 | 24.14% 4.14 | 32.44% 3.08 |
| +0.5 | 67.56% 1.48 | — | 32.44% 3.08 |
| +1.0 | 67.56% 1.48 | 17.95% 5.57 | 14.49% 6.9 |
| +1.5 | 85.51% 1.17 | — | 14.49% 6.9 |
| +2.0 | 85.51% 1.17 | 9.34% 10.71 | 5.15% 19.41 |
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。
