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
45.22%
公平賠率
2.21
平局
24.79%
公平賠率
4.03
客隊 勝利
30.0%
公平賠率
3.33
最可能的比分
1 - 1
概率 10.54%
公平賠率 9.48
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 | 2.21 | — | |
| 平局 | 4.03 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.33 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.54% | 9.48 |
| 2 | 2-1 | 9.17% | 10.9 |
| 3 | 1-0 | 7.53% | 13.28 |
| 4 | 1-2 | 7.38% | 13.55 |
| 5 | 2-0 | 6.55% | 15.26 |
| 6 | 2-2 | 6.42% | 15.57 |
| 7 | 0-1 | 6.06% | 16.5 |
| 8 | 3-1 | 5.32% | 18.8 |
| 9 | 0-0 | 4.33% | 23.1 |
| 10 | 0-2 | 4.24% | 23.58 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.33%
23.1
|
6.06%
16.5
|
4.24%
23.58
|
1.98%
50.52
|
0.69%
144.34
|
0.19%
515.46
|
| 1 |
7.53%
13.28
|
10.54%
9.48
|
7.38%
13.55
|
3.44%
29.03
|
1.21%
82.95
|
0.34%
296.3
|
| 2 |
6.55%
15.26
|
9.17%
10.9
|
6.42%
15.57
|
3.0%
33.37
|
1.05%
95.35
|
0.29%
340.48
|
| 3 |
3.8%
26.31
|
5.32%
18.8
|
3.72%
26.85
|
1.74%
57.54
|
0.61%
164.39
|
0.17%
587.2
|
| 4 |
1.65%
60.49
|
2.31%
43.21
|
1.62%
61.73
|
0.76%
132.28
|
0.26%
377.93
|
0.07%
1349.53
|
| 5 |
0.58%
173.82
|
0.81%
124.16
|
0.56%
177.37
|
0.26%
380.08
|
0.09%
1085.78
|
0.03%
3875.97
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.21%
·
公平：
82.87
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.45% | 17.55% |
| 1.5 | 51.91% | 48.09% |
| 2.5 | 25.34% | 74.66% |
| 3.5 | 9.93% | 90.07% |
| 4.5 | 3.22% | 96.78% |
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 | 4.33% | 23.10 |
| 1 | 13.59% | 7.36 |
| 2 | 21.34% | 4.69 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 17.53% | 5.70 |
| 5+ | 20.88% | 4.79 |
|
大球 2.5 60.74%
小球 2.5 39.26%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.22%
平局
24.79%
客隊 勝利
30.00%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.74%
小球 2.5
39.26%
雙方進球
是
62.12%
否
37.88%
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 | 10.56% 9.47 | 13.78% 7.25 | 75.65% 1.32 |
| -1.5 | 24.35% 4.11 | — | 75.65% 1.32 |
| -1.0 | 24.35% 4.11 | 21.28% 4.7 | 54.37% 1.84 |
| -0.5 | 45.63% 2.19 | — | 54.37% 1.84 |
| 0 (PK) | 45.63% 2.19 | 23.32% 4.29 | 31.04% 3.22 |
| +0.5 | 68.95% 1.45 | — | 31.04% 3.22 |
| +1.0 | 68.95% 1.45 | 17.13% 5.84 | 13.92% 7.18 |
| +1.5 | 86.08% 1.16 | — | 13.92% 7.18 |
| +2.0 | 86.08% 1.16 | 8.92% 11.21 | 5.0% 20.02 |
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。
