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
34.38%
公平賠率
2.91
平局
27.33%
公平賠率
3.66
客隊 勝利
38.29%
公平賠率
2.61
最可能的比分
1 - 1
概率 12.24%
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 | 2.91 | — | |
| 平局 | 3.66 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.61 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.24% | 8.17 |
| 2 | 0-1 | 9.27% | 10.78 |
| 3 | 1-0 | 8.87% | 11.27 |
| 4 | 1-2 | 8.45% | 11.84 |
| 5 | 2-1 | 8.08% | 12.38 |
| 6 | 0-0 | 6.72% | 14.88 |
| 7 | 0-2 | 6.4% | 15.63 |
| 8 | 2-0 | 5.85% | 17.08 |
| 9 | 2-2 | 5.58% | 17.94 |
| 10 | 1-3 | 3.89% | 25.74 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.72%
14.88
|
9.27%
10.78
|
6.4%
15.63
|
2.94%
33.97
|
1.02%
98.46
|
0.28%
356.76
|
| 1 |
8.87%
11.27
|
12.24%
8.17
|
8.45%
11.84
|
3.89%
25.74
|
1.34%
74.59
|
0.37%
270.27
|
| 2 |
5.85%
17.08
|
8.08%
12.38
|
5.58%
17.94
|
2.56%
38.99
|
0.88%
113.02
|
0.24%
409.5
|
| 3 |
2.58%
38.82
|
3.56%
28.13
|
2.45%
40.77
|
1.13%
88.62
|
0.39%
256.87
|
0.11%
931.1
|
| 4 |
0.85%
117.63
|
1.17%
85.24
|
0.81%
123.53
|
0.37%
268.53
|
0.13%
778.21
|
0.04%
2816.9
|
| 5 |
0.22%
445.63
|
0.31%
322.89
|
0.21%
467.95
|
0.1%
1017.29
|
0.03%
2949.85
|
0.01%
10638.3
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.54%
·
公平：
185.84
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
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 | 6.72% | 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
34.38%
平局
27.33%
客隊 勝利
38.29%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.64%
小球 2.5
49.36%
雙方進球
是
54.85%
否
45.15%
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 | 5.58% 17.93 | 10.33% 9.68 | 84.1% 1.19 |
| -1.5 | 15.9% 6.29 | — | 84.1% 1.19 |
| -1.0 | 15.9% 6.29 | 19.81% 5.05 | 64.28% 1.56 |
| -0.5 | 35.72% 2.8 | — | 64.28% 1.56 |
| 0 (PK) | 35.72% 2.8 | 25.8% 3.88 | 38.48% 2.6 |
| +0.5 | 61.52% 1.63 | — | 38.48% 2.6 |
| +1.0 | 61.52% 1.63 | 20.71% 4.83 | 17.77% 5.63 |
| +1.5 | 82.23% 1.22 | — | 17.77% 5.63 |
| +2.0 | 82.23% 1.22 | 11.29% 8.86 | 6.48% 15.43 |
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。
