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
35.5%
公平賠率
2.82
平局
26.9%
公平賠率
3.72
客隊 勝利
37.6%
公平賠率
2.66
最可能的比分
1 - 1
概率 11.99%
公平賠率 8.34
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 | 2.82 | — | |
| 平局 | 3.72 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.66 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.99% | 8.34 |
| 2 | 0-1 | 8.69% | 11.51 |
| 3 | 1-0 | 8.56% | 11.68 |
| 4 | 1-2 | 8.39% | 11.92 |
| 5 | 2-1 | 8.27% | 12.09 |
| 6 | 0-0 | 6.2% | 16.12 |
| 7 | 0-2 | 6.08% | 16.45 |
| 8 | 2-0 | 5.91% | 16.93 |
| 9 | 2-2 | 5.79% | 17.27 |
| 10 | 1-3 | 3.92% | 25.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.2%
16.12
|
8.69%
11.51
|
6.08%
16.45
|
2.84%
35.25
|
0.99%
100.7
|
0.28%
359.71
|
| 1 |
8.56%
11.68
|
11.99%
8.34
|
8.39%
11.92
|
3.92%
25.54
|
1.37%
72.97
|
0.38%
260.62
|
| 2 |
5.91%
16.93
|
8.27%
12.09
|
5.79%
17.27
|
2.7%
37.02
|
0.95%
105.75
|
0.26%
377.64
|
| 3 |
2.72%
36.8
|
3.8%
26.29
|
2.66%
37.55
|
1.24%
80.47
|
0.43%
229.89
|
0.12%
821.02
|
| 4 |
0.94%
106.67
|
1.31%
76.19
|
0.92%
108.85
|
0.43%
233.26
|
0.15%
666.22
|
0.04%
2380.95
|
| 5 |
0.26%
386.55
|
0.36%
276.09
|
0.25%
394.32
|
0.12%
845.31
|
0.04%
2415.46
|
0.01%
8620.69
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.62%
·
公平：
161.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
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 | 6.20% | 16.12 |
| 1 | 17.25% | 5.80 |
| 2 | 23.97% | 4.17 |
| 3 | 22.21% | 4.50 |
| 4 | 15.44% | 6.48 |
| 5+ | 14.92% | 6.70 |
|
大球 2.5 52.58%
小球 2.5 47.42%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.50%
平局
26.90%
客隊 勝利
37.60%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.58%
小球 2.5
47.42%
雙方進球
是
56.39%
否
43.61%
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 | 6.13% 16.32 | 10.76% 9.29 | 83.11% 1.2 |
| -1.5 | 16.89% 5.92 | — | 83.11% 1.2 |
| -1.0 | 16.89% 5.92 | 19.97% 5.01 | 63.15% 1.58 |
| -0.5 | 36.85% 2.71 | — | 63.15% 1.58 |
| 0 (PK) | 36.85% 2.71 | 25.38% 3.94 | 37.76% 2.65 |
| +0.5 | 62.24% 1.61 | — | 37.76% 2.65 |
| +1.0 | 62.24% 1.61 | 20.26% 4.94 | 17.51% 5.71 |
| +1.5 | 82.49% 1.21 | — | 17.51% 5.71 |
| +2.0 | 82.49% 1.21 | 11.07% 9.03 | 6.43% 15.54 |
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。
