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
37.51%
公平賠率
2.67
平局
26.63%
公平賠率
3.75
客隊 勝利
35.86%
公平賠率
2.79
最可能的比分
1 - 1
概率 11.82%
公平賠率 8.46
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 | 2.67 | — | |
| 平局 | 3.75 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.79 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.82% | 8.46 |
| 2 | 2-1 | 8.39% | 11.92 |
| 3 | 1-0 | 8.38% | 11.93 |
| 4 | 1-2 | 8.33% | 12.0 |
| 5 | 0-1 | 8.32% | 12.02 |
| 6 | 2-0 | 5.95% | 16.81 |
| 7 | 2-2 | 5.91% | 16.91 |
| 8 | 0-0 | 5.9% | 16.95 |
| 9 | 0-2 | 5.87% | 17.05 |
| 10 | 3-1 | 3.97% | 25.18 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.9%
16.95
|
8.32%
12.02
|
5.87%
17.05
|
2.76%
36.27
|
0.97%
102.89
|
0.27%
364.83
|
| 1 |
8.38%
11.93
|
11.82%
8.46
|
8.33%
12.0
|
3.92%
25.54
|
1.38%
72.46
|
0.39%
256.94
|
| 2 |
5.95%
16.81
|
8.39%
11.92
|
5.91%
16.91
|
2.78%
35.98
|
0.98%
102.06
|
0.28%
361.93
|
| 3 |
2.82%
35.51
|
3.97%
25.18
|
2.8%
35.72
|
1.32%
76.01
|
0.46%
215.61
|
0.13%
764.53
|
| 4 |
1.0%
100.03
|
1.41%
70.94
|
0.99%
100.62
|
0.47%
214.09
|
0.16%
607.53
|
0.05%
2155.17
|
| 5 |
0.28%
352.24
|
0.4%
249.81
|
0.28%
354.36
|
0.13%
753.58
|
0.05%
2136.75
|
0.01%
7575.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.67%
·
公平：
148.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 5.90% | 16.95 |
| 1 | 16.70% | 5.99 |
| 2 | 23.63% | 4.23 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 15.77% | 6.34 |
| 5+ | 15.70% | 6.37 |
|
大球 2.5 53.77%
小球 2.5 46.23%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.51%
平局
26.63%
客隊 勝利
35.86%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.77%
小球 2.5
46.23%
雙方進球
是
57.32%
否
42.68%
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 | 6.52% 15.34 | 11.06% 9.04 | 82.42% 1.21 |
| -1.5 | 17.58% 5.69 | — | 82.42% 1.21 |
| -1.0 | 17.58% 5.69 | 20.09% 4.98 | 62.34% 1.6 |
| -0.5 | 37.66% 2.66 | — | 62.34% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.66% 2.66 | 25.13% 3.98 | 37.21% 2.69 |
| +0.5 | 62.79% 1.59 | — | 37.21% 2.69 |
| +1.0 | 62.79% 1.59 | 19.94% 5.01 | 17.27% 5.79 |
| +1.5 | 82.73% 1.21 | — | 17.27% 5.79 |
| +2.0 | 82.73% 1.21 | 10.9% 9.17 | 6.36% 15.71 |
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。
