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
44.51%
公平賠率
2.25
平局
25.07%
公平賠率
3.99
客隊 勝利
30.42%
公平賠率
3.29
最可能的比分
1 - 1
概率 10.75%
公平賠率 9.3
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 | 2.25 | — | |
| 平局 | 3.99 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.29 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.75% | 9.3 |
| 2 | 2-1 | 9.14% | 10.94 |
| 3 | 1-0 | 7.74% | 12.93 |
| 4 | 1-2 | 7.47% | 13.38 |
| 5 | 2-0 | 6.58% | 15.21 |
| 6 | 2-2 | 6.35% | 15.74 |
| 7 | 0-1 | 6.32% | 15.81 |
| 8 | 3-1 | 5.18% | 19.31 |
| 9 | 0-0 | 4.55% | 21.98 |
| 10 | 0-2 | 4.4% | 22.75 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.55%
21.98
|
6.32%
15.81
|
4.4%
22.75
|
2.04%
49.1
|
0.71%
141.3
|
0.2%
508.13
|
| 1 |
7.74%
12.93
|
10.75%
9.3
|
7.47%
13.38
|
3.46%
28.88
|
1.2%
83.11
|
0.33%
298.95
|
| 2 |
6.58%
15.21
|
9.14%
10.94
|
6.35%
15.74
|
2.94%
33.98
|
1.02%
97.78
|
0.28%
351.74
|
| 3 |
3.73%
26.84
|
5.18%
19.31
|
3.6%
27.78
|
1.67%
59.96
|
0.58%
172.56
|
0.16%
620.73
|
| 4 |
1.58%
63.15
|
2.2%
45.43
|
1.53%
65.37
|
0.71%
141.08
|
0.25%
406.01
|
0.07%
1459.85
|
| 5 |
0.54%
185.74
|
0.75%
133.62
|
0.52%
192.27
|
0.24%
414.94
|
0.08%
1194.74
|
0.02%
4291.85
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.11%
·
公平：
90.38
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
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 | 4.55% | 21.98 |
| 1 | 14.06% | 7.11 |
| 2 | 21.72% | 4.60 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 17.28% | 5.79 |
| 5+ | 20.01% | 5.00 |
|
大球 2.5 59.67%
小球 2.5 40.33%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.51%
平局
25.07%
客隊 勝利
30.42%
大 / 小 2.5
大球 2.5
59.67%
小球 2.5
40.33%
雙方進球
是
61.37%
否
38.63%
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 | 10.08% 9.92 | 13.55% 7.38 | 76.37% 1.31 |
| -1.5 | 23.63% 4.23 | — | 76.37% 1.31 |
| -1.0 | 23.63% 4.23 | 21.27% 4.7 | 55.09% 1.82 |
| -0.5 | 44.91% 2.23 | — | 55.09% 1.82 |
| 0 (PK) | 44.91% 2.23 | 23.59% 4.24 | 31.5% 3.17 |
| +0.5 | 68.5% 1.46 | — | 31.5% 3.17 |
| +1.0 | 68.5% 1.46 | 17.39% 5.75 | 14.11% 7.09 |
| +1.5 | 85.89% 1.16 | — | 14.11% 7.09 |
| +2.0 | 85.89% 1.16 | 9.06% 11.04 | 5.05% 19.81 |
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。
