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
45.24%
公平賠率
2.21
平局
24.7%
公平賠率
4.05
客隊 勝利
30.06%
公平賠率
3.33
最可能的比分
1 - 1
概率 10.47%
公平賠率 9.55
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 | 4.05 | — | |
| 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 | 10.47% | 9.55 |
| 2 | 2-1 | 9.16% | 10.92 |
| 3 | 1-0 | 7.42% | 13.47 |
| 4 | 1-2 | 7.38% | 13.55 |
| 5 | 2-0 | 6.5% | 15.39 |
| 6 | 2-2 | 6.46% | 15.49 |
| 7 | 0-1 | 5.98% | 16.72 |
| 8 | 3-1 | 5.34% | 18.72 |
| 9 | 0-0 | 4.24% | 23.57 |
| 10 | 0-2 | 4.22% | 23.71 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.24%
23.57
|
5.98%
16.72
|
4.22%
23.71
|
1.98%
50.45
|
0.7%
143.12
|
0.2%
507.61
|
| 1 |
7.42%
13.47
|
10.47%
9.55
|
7.38%
13.55
|
3.47%
28.83
|
1.22%
81.79
|
0.34%
290.02
|
| 2 |
6.5%
15.39
|
9.16%
10.92
|
6.46%
15.49
|
3.04%
32.95
|
1.07%
93.47
|
0.3%
331.46
|
| 3 |
3.79%
26.39
|
5.34%
18.72
|
3.77%
26.55
|
1.77%
56.48
|
0.62%
160.23
|
0.18%
568.18
|
| 4 |
1.66%
60.31
|
2.34%
42.78
|
1.65%
60.68
|
0.77%
129.1
|
0.27%
366.3
|
0.08%
1298.7
|
| 5 |
0.58%
172.32
|
0.82%
122.22
|
0.58%
173.37
|
0.27%
368.87
|
0.1%
1046.03
|
0.03%
3717.47
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.24%
·
公平：
80.55
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.62% | 17.38% |
| 1.5 | 52.21% | 47.79% |
| 2.5 | 25.6% | 74.4% |
| 3.5 | 10.08% | 89.92% |
| 4.5 | 3.29% | 96.71% |
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 | 4.24% | 23.57 |
| 1 | 13.41% | 7.46 |
| 2 | 21.18% | 4.72 |
| 3 | 22.31% | 4.48 |
| 4 | 17.63% | 5.67 |
| 5+ | 21.23% | 4.71 |
|
大球 2.5 61.17%
小球 2.5 38.83%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.24%
平局
24.70%
客隊 勝利
30.06%
大 / 小 2.5
大球 2.5
61.17%
小球 2.5
38.83%
雙方進球
是
62.45%
否
37.55%
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 | 10.63% 9.4 | 13.79% 7.25 | 75.58% 1.32 |
| -1.5 | 24.42% 4.09 | — | 75.58% 1.32 |
| -1.0 | 24.42% 4.09 | 21.23% 4.71 | 54.35% 1.84 |
| -0.5 | 45.65% 2.19 | — | 54.35% 1.84 |
| 0 (PK) | 45.65% 2.19 | 23.24% 4.3 | 31.11% 3.21 |
| +0.5 | 68.89% 1.45 | — | 31.11% 3.21 |
| +1.0 | 68.89% 1.45 | 17.11% 5.85 | 14.0% 7.14 |
| +1.5 | 86.0% 1.16 | — | 14.0% 7.14 |
| +2.0 | 86.0% 1.16 | 8.95% 11.17 | 5.05% 19.8 |
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。
