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
30.99%
公平賠率
3.23
平局
27.77%
公平賠率
3.6
客隊 勝利
41.25%
公平賠率
2.42
最可能的比分
1 - 1
概率 12.48%
公平賠率 8.01
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 | 3.23 | — | |
| 平局 | 3.6 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.42 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.48% | 8.01 |
| 2 | 0-1 | 10.4% | 9.62 |
| 3 | 1-0 | 8.91% | 11.22 |
| 4 | 1-2 | 8.73% | 11.45 |
| 5 | 2-1 | 7.49% | 13.36 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 0-2 | 7.28% | 13.74 |
| 8 | 2-0 | 5.35% | 18.7 |
| 9 | 2-2 | 5.24% | 19.08 |
| 10 | 1-3 | 4.08% | 24.53 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
10.4%
9.62
|
7.28%
13.74
|
3.4%
29.44
|
1.19%
84.11
|
0.33%
300.39
|
| 1 |
8.91%
11.22
|
12.48%
8.01
|
8.73%
11.45
|
4.08%
24.53
|
1.43%
70.1
|
0.4%
250.31
|
| 2 |
5.35%
18.7
|
7.49%
13.36
|
5.24%
19.08
|
2.45%
40.89
|
0.86%
116.82
|
0.24%
417.19
|
| 3 |
2.14%
46.75
|
2.99%
33.39
|
2.1%
47.7
|
0.98%
102.22
|
0.34%
292.06
|
0.1%
1042.75
|
| 4 |
0.64%
155.84
|
0.9%
111.31
|
0.63%
159.01
|
0.29%
340.72
|
0.1%
973.71
|
0.03%
3472.22
|
| 5 |
0.15%
649.35
|
0.22%
463.82
|
0.15%
662.69
|
0.07%
1420.45
|
0.02%
4048.58
|
0.01%
14492.75
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.47%
·
公平：
212.99
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.99%
平局
27.77%
客隊 勝利
41.25%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.65%
否
47.35%
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 | 4.34% 23.03 | 9.05% 11.05 | 86.61% 1.15 |
| -1.5 | 13.39% 7.47 | — | 86.61% 1.15 |
| -1.0 | 13.39% 7.47 | 18.82% 5.31 | 67.79% 1.48 |
| -0.5 | 32.21% 3.11 | — | 67.79% 1.48 |
| 0 (PK) | 32.21% 3.11 | 26.23% 3.81 | 41.56% 2.41 |
| +0.5 | 58.44% 1.71 | — | 41.56% 2.41 |
| +1.0 | 58.44% 1.71 | 21.95% 4.56 | 19.61% 5.1 |
| +1.5 | 80.39% 1.24 | — | 19.61% 5.1 |
| +2.0 | 80.39% 1.24 | 12.31% 8.12 | 7.3% 13.71 |
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。
