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
34.13%
公平賠率
2.93
平局
27.38%
公平賠率
3.65
客隊 勝利
38.49%
公平賠率
2.6
最可能的比分
1 - 1
概率 12.27%
公平賠率 8.15
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 | 2.93 | — | |
| 平局 | 3.65 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.6 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.27% | 8.15 |
| 2 | 0-1 | 9.37% | 10.68 |
| 3 | 1-0 | 8.89% | 11.25 |
| 4 | 1-2 | 8.47% | 11.81 |
| 5 | 2-1 | 8.04% | 12.44 |
| 6 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 7 | 0-2 | 6.46% | 15.47 |
| 8 | 2-0 | 5.82% | 17.17 |
| 9 | 2-2 | 5.55% | 18.03 |
| 10 | 1-3 | 3.9% | 25.67 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
9.37%
10.68
|
6.46%
15.47
|
2.97%
33.63
|
1.03%
97.48
|
0.28%
353.23
|
| 1 |
8.89%
11.25
|
12.27%
8.15
|
8.47%
11.81
|
3.9%
25.67
|
1.34%
74.42
|
0.37%
269.61
|
| 2 |
5.82%
17.17
|
8.04%
12.44
|
5.55%
18.03
|
2.55%
39.2
|
0.88%
113.61
|
0.24%
411.69
|
| 3 |
2.54%
39.32
|
3.51%
28.49
|
2.42%
41.29
|
1.11%
89.77
|
0.38%
260.21
|
0.11%
942.51
|
| 4 |
0.83%
120.05
|
1.15%
86.99
|
0.79%
126.09
|
0.36%
274.12
|
0.13%
794.28
|
0.03%
2881.84
|
| 5 |
0.22%
458.3
|
0.3%
332.01
|
0.21%
481.23
|
0.1%
1046.03
|
0.03%
3030.3
|
0.01%
10989.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.53%
·
公平：
188.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.79% | 14.73 |
| 1 | 18.26% | 5.48 |
| 2 | 24.56% | 4.07 |
| 3 | 22.02% | 4.54 |
| 4 | 14.81% | 6.75 |
| 5+ | 13.56% | 7.37 |
|
大球 2.5 50.39%
小球 2.5 49.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.13%
平局
27.38%
客隊 勝利
38.49%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.39%
小球 2.5
49.61%
雙方進球
是
54.65%
否
45.35%
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 | 5.47% 18.27 | 10.23% 9.77 | 84.29% 1.19 |
| -1.5 | 15.71% 6.37 | — | 84.29% 1.19 |
| -1.0 | 15.71% 6.37 | 19.75% 5.06 | 64.54% 1.55 |
| -0.5 | 35.46% 2.82 | — | 64.54% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.46% 2.82 | 25.86% 3.87 | 38.69% 2.58 |
| +0.5 | 61.31% 1.63 | — | 38.69% 2.58 |
| +1.0 | 61.31% 1.63 | 20.81% 4.81 | 17.88% 5.59 |
| +1.5 | 82.12% 1.22 | — | 17.88% 5.59 |
| +2.0 | 82.12% 1.22 | 11.35% 8.81 | 6.53% 15.32 |
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。
