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
37.89%
公平賠率
2.64
平局
26.74%
公平賠率
3.74
客隊 勝利
35.37%
公平賠率
2.83
最可能的比分
1 - 1
概率 11.88%
公平賠率 8.42
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 | 2.64 | — | |
| 平局 | 3.74 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.83 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.88% | 8.42 |
| 2 | 1-0 | 8.55% | 11.7 |
| 3 | 2-1 | 8.44% | 11.85 |
| 4 | 0-1 | 8.37% | 11.95 |
| 5 | 1-2 | 8.26% | 12.11 |
| 6 | 2-0 | 6.07% | 16.47 |
| 7 | 0-0 | 6.02% | 16.61 |
| 8 | 2-2 | 5.86% | 17.05 |
| 9 | 0-2 | 5.82% | 17.19 |
| 10 | 3-1 | 3.99% | 25.04 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.02%
16.61
|
8.37%
11.95
|
5.82%
17.19
|
2.69%
37.11
|
0.94%
106.79
|
0.26%
384.17
|
| 1 |
8.55%
11.7
|
11.88%
8.42
|
8.26%
12.11
|
3.83%
26.13
|
1.33%
75.2
|
0.37%
270.49
|
| 2 |
6.07%
16.47
|
8.44%
11.85
|
5.86%
17.05
|
2.72%
36.81
|
0.94%
105.92
|
0.26%
380.95
|
| 3 |
2.87%
34.81
|
3.99%
25.04
|
2.78%
36.03
|
1.29%
77.76
|
0.45%
223.76
|
0.12%
805.15
|
| 4 |
1.02%
98.05
|
1.42%
70.54
|
0.99%
101.49
|
0.46%
219.06
|
0.16%
630.52
|
0.04%
2267.57
|
| 5 |
0.29%
345.18
|
0.4%
248.39
|
0.28%
357.4
|
0.13%
771.01
|
0.05%
2217.29
|
0.01%
8000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.65%
·
公平：
153.61
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 6.02% | 16.61 |
| 1 | 16.92% | 5.91 |
| 2 | 23.77% | 4.21 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 15.64% | 6.39 |
| 5+ | 15.39% | 6.50 |
|
大球 2.5 53.29%
小球 2.5 46.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.89%
平局
26.74%
客隊 勝利
35.37%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.29%
小球 2.5
46.71%
雙方進球
是
56.94%
否
43.06%
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 | 6.61% 15.13 | 11.19% 8.94 | 82.2% 1.22 |
| -1.5 | 17.8% 5.62 | — | 82.2% 1.22 |
| -1.0 | 17.8% 5.62 | 20.27% 4.93 | 61.93% 1.61 |
| -0.5 | 38.07% 2.63 | — | 61.93% 1.61 |
| 0 (PK) | 38.07% 2.63 | 25.23% 3.96 | 36.71% 2.72 |
| +0.5 | 63.29% 1.58 | — | 36.71% 2.72 |
| +1.0 | 63.29% 1.58 | 19.84% 5.04 | 16.87% 5.93 |
| +1.5 | 83.13% 1.2 | — | 16.87% 5.93 |
| +2.0 | 83.13% 1.2 | 10.72% 9.33 | 6.15% 16.27 |
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。
