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
35.31%
公平賠率
2.83
平局
26.84%
公平賠率
3.73
客隊 勝利
37.85%
公平賠率
2.64
最可能的比分
1 - 1
概率 11.95%
公平賠率 8.37
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 | 2.83 | — | |
| 平局 | 3.73 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.64 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.95% | 8.37 |
| 2 | 0-1 | 8.66% | 11.55 |
| 3 | 1-0 | 8.48% | 11.8 |
| 4 | 1-2 | 8.43% | 11.87 |
| 5 | 2-1 | 8.25% | 12.13 |
| 6 | 0-0 | 6.14% | 16.28 |
| 7 | 0-2 | 6.11% | 16.38 |
| 8 | 2-0 | 5.85% | 17.1 |
| 9 | 2-2 | 5.81% | 17.2 |
| 10 | 1-3 | 3.96% | 25.25 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.14%
16.28
|
8.66%
11.55
|
6.11%
16.38
|
2.87%
34.85
|
1.01%
98.86
|
0.29%
350.51
|
| 1 |
8.48%
11.8
|
11.95%
8.37
|
8.43%
11.87
|
3.96%
25.25
|
1.4%
71.64
|
0.39%
254.0
|
| 2 |
5.85%
17.1
|
8.25%
12.13
|
5.81%
17.2
|
2.73%
36.6
|
0.96%
103.82
|
0.27%
368.19
|
| 3 |
2.69%
37.17
|
3.79%
26.36
|
2.67%
37.39
|
1.26%
79.56
|
0.44%
225.68
|
0.12%
800.64
|
| 4 |
0.93%
107.74
|
1.31%
76.41
|
0.92%
108.39
|
0.43%
230.63
|
0.15%
654.02
|
0.04%
2320.19
|
| 5 |
0.26%
390.32
|
0.36%
276.85
|
0.25%
392.77
|
0.12%
835.42
|
0.04%
2369.67
|
0.01%
8403.36
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.63%
·
公平：
158.98
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 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.14% | 16.28 |
| 1 | 17.14% | 5.84 |
| 2 | 23.91% | 4.18 |
| 3 | 22.23% | 4.50 |
| 4 | 15.51% | 6.45 |
| 5+ | 15.08% | 6.63 |
|
大球 2.5 52.82%
小球 2.5 47.18%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.31%
平局
26.84%
客隊 勝利
37.85%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.82%
小球 2.5
47.18%
雙方進球
是
56.57%
否
43.43%
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 | 6.08% 16.44 | 10.69% 9.35 | 83.22% 1.2 |
| -1.5 | 16.78% 5.96 | — | 83.22% 1.2 |
| -1.0 | 16.78% 5.96 | 19.88% 5.03 | 63.35% 1.58 |
| -0.5 | 36.65% 2.73 | — | 63.35% 1.58 |
| 0 (PK) | 36.65% 2.73 | 25.33% 3.95 | 38.02% 2.63 |
| +0.5 | 61.98% 1.61 | — | 38.02% 2.63 |
| +1.0 | 61.98% 1.61 | 20.31% 4.92 | 17.71% 5.65 |
| +1.5 | 82.29% 1.22 | — | 17.71% 5.65 |
| +2.0 | 82.29% 1.22 | 11.16% 8.96 | 6.54% 15.28 |
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。
