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
30.4%
公平賠率
3.29
平局
27.97%
公平賠率
3.57
客隊 勝利
41.63%
公平賠率
2.4
最可能的比分
1 - 1
概率 12.57%
公平賠率 7.95
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 | 3.29 | — | |
| 平局 | 3.57 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.4 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.57% | 7.95 |
| 2 | 0-1 | 10.75% | 9.31 |
| 3 | 1-0 | 9.04% | 11.06 |
| 4 | 1-2 | 8.74% | 11.44 |
| 5 | 0-0 | 7.73% | 12.94 |
| 6 | 0-2 | 7.47% | 13.39 |
| 7 | 2-1 | 7.35% | 13.6 |
| 8 | 2-0 | 5.29% | 18.9 |
| 9 | 2-2 | 5.11% | 19.56 |
| 10 | 1-3 | 4.05% | 24.7 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.73%
12.94
|
10.75%
9.31
|
7.47%
13.39
|
3.46%
28.9
|
1.2%
83.17
|
0.33%
299.13
|
| 1 |
9.04%
11.06
|
12.57%
7.95
|
8.74%
11.44
|
4.05%
24.7
|
1.41%
71.08
|
0.39%
255.69
|
| 2 |
5.29%
18.9
|
7.35%
13.6
|
5.11%
19.56
|
2.37%
42.22
|
0.82%
121.51
|
0.23%
437.06
|
| 3 |
2.06%
48.46
|
2.87%
34.86
|
1.99%
50.16
|
0.92%
108.27
|
0.32%
311.53
|
0.09%
1121.08
|
| 4 |
0.6%
165.67
|
0.84%
119.19
|
0.58%
171.5
|
0.27%
370.1
|
0.09%
1064.96
|
0.03%
3831.42
|
| 5 |
0.14%
708.22
|
0.2%
509.42
|
0.14%
733.14
|
0.06%
1582.28
|
0.02%
4545.45
|
0.01%
16393.44
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.44%
·
公平：
226.81
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.73% | 12.94 |
| 1 | 19.79% | 5.05 |
| 2 | 25.33% | 3.95 |
| 3 | 21.62% | 4.63 |
| 4 | 13.83% | 7.23 |
| 5+ | 11.70% | 8.55 |
|
大球 2.5 47.15%
小球 2.5 52.85%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.40%
平局
27.97%
客隊 勝利
41.63%
大 / 小 2.5
大球 2.5
47.15%
小球 2.5
52.85%
雙方進球
是
51.79%
否
48.21%
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 | 4.11% 24.35 | 8.81% 11.35 | 87.08% 1.15 |
| -1.5 | 12.92% 7.74 | — | 87.08% 1.15 |
| -1.0 | 12.92% 7.74 | 18.69% 5.35 | 68.4% 1.46 |
| -0.5 | 31.6% 3.16 | — | 68.4% 1.46 |
| 0 (PK) | 31.6% 3.16 | 26.44% 3.78 | 41.96% 2.38 |
| +0.5 | 58.04% 1.72 | — | 41.96% 2.38 |
| +1.0 | 58.04% 1.72 | 22.2% 4.5 | 19.76% 5.06 |
| +1.5 | 80.24% 1.25 | — | 19.76% 5.06 |
| +2.0 | 80.24% 1.25 | 12.43% 8.04 | 7.32% 13.65 |
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。
