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
34.7%
公平賠率
2.88
平局
27.16%
公平賠率
3.68
客隊 勝利
38.14%
公平賠率
2.62
最可能的比分
1 - 1
概率 12.15%
公平賠率 8.23
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 | 2.88 | — | |
| 平局 | 3.68 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.62 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.15% | 8.23 |
| 2 | 0-1 | 9.07% | 11.03 |
| 3 | 1-0 | 8.74% | 11.44 |
| 4 | 1-2 | 8.44% | 11.84 |
| 5 | 2-1 | 8.14% | 12.29 |
| 6 | 0-0 | 6.52% | 15.33 |
| 7 | 0-2 | 6.3% | 15.87 |
| 8 | 2-0 | 5.86% | 17.08 |
| 9 | 2-2 | 5.66% | 17.68 |
| 10 | 1-3 | 3.91% | 25.56 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.52%
15.33
|
9.07%
11.03
|
6.3%
15.87
|
2.92%
34.26
|
1.01%
98.58
|
0.28%
354.61
|
| 1 |
8.74%
11.44
|
12.15%
8.23
|
8.44%
11.84
|
3.91%
25.56
|
1.36%
73.57
|
0.38%
264.62
|
| 2 |
5.86%
17.08
|
8.14%
12.29
|
5.66%
17.68
|
2.62%
38.15
|
0.91%
109.79
|
0.25%
394.94
|
| 3 |
2.62%
38.24
|
3.64%
27.51
|
2.53%
39.58
|
1.17%
85.42
|
0.41%
245.82
|
0.11%
884.17
|
| 4 |
0.88%
114.13
|
1.22%
82.11
|
0.85%
118.15
|
0.39%
254.97
|
0.14%
733.68
|
0.04%
2638.52
|
| 5 |
0.23%
425.89
|
0.33%
306.37
|
0.23%
440.92
|
0.11%
951.47
|
0.04%
2739.73
|
0.01%
9803.92
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.57%
·
公平：
176.37
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
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 | 6.52% | 15.33 |
| 1 | 17.80% | 5.62 |
| 2 | 24.30% | 4.11 |
| 3 | 22.12% | 4.52 |
| 4 | 15.09% | 6.62 |
| 5+ | 14.16% | 7.06 |
|
大球 2.5 51.37%
小球 2.5 48.63%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.70%
平局
27.16%
客隊 勝利
38.14%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.37%
小球 2.5
48.63%
雙方進球
是
55.43%
否
44.57%
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 | 5.74% 17.41 | 10.45% 9.57 | 83.8% 1.19 |
| -1.5 | 16.2% 6.17 | — | 83.8% 1.19 |
| -1.0 | 16.2% 6.17 | 19.84% 5.04 | 63.97% 1.56 |
| -0.5 | 36.03% 2.78 | — | 63.97% 1.56 |
| 0 (PK) | 36.03% 2.78 | 25.64% 3.9 | 38.32% 2.61 |
| +0.5 | 61.68% 1.62 | — | 38.32% 2.61 |
| +1.0 | 61.68% 1.62 | 20.58% 4.86 | 17.75% 5.63 |
| +1.5 | 82.25% 1.22 | — | 17.75% 5.63 |
| +2.0 | 82.25% 1.22 | 11.25% 8.89 | 6.5% 15.38 |
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。
