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
30.13%
公平賠率
3.32
平局
27.69%
公平賠率
3.61
客隊 勝利
42.18%
公平賠率
2.37
最可能的比分
1 - 1
概率 12.45%
公平賠率 8.04
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 | 3.32 | — | |
| 平局 | 3.61 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.37 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.45% | 8.04 |
| 2 | 0-1 | 10.55% | 9.48 |
| 3 | 1-2 | 8.84% | 11.32 |
| 4 | 1-0 | 8.76% | 11.41 |
| 5 | 0-2 | 7.49% | 13.35 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-1 | 7.34% | 13.62 |
| 8 | 2-2 | 5.21% | 19.18 |
| 9 | 2-0 | 5.17% | 19.34 |
| 10 | 1-3 | 4.18% | 23.91 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
10.55%
9.48
|
7.49%
13.35
|
3.54%
28.21
|
1.26%
79.47
|
0.36%
279.8
|
| 1 |
8.76%
11.41
|
12.45%
8.04
|
8.84%
11.32
|
4.18%
23.91
|
1.48%
67.35
|
0.42%
237.14
|
| 2 |
5.17%
19.34
|
7.34%
13.62
|
5.21%
19.18
|
2.47%
40.53
|
0.88%
114.16
|
0.25%
401.93
|
| 3 |
2.03%
49.17
|
2.89%
34.62
|
2.05%
48.77
|
0.97%
103.03
|
0.34%
290.19
|
0.1%
1021.45
|
| 4 |
0.6%
166.67
|
0.85%
117.37
|
0.6%
165.32
|
0.29%
349.28
|
0.1%
984.25
|
0.03%
3460.21
|
| 5 |
0.14%
706.21
|
0.2%
497.27
|
0.14%
700.28
|
0.07%
1479.29
|
0.02%
4166.67
|
0.01%
14705.88
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.48%
·
公平：
208.33
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.13%
平局
27.69%
客隊 勝利
42.18%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.53%
否
47.47%
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 | 4.1% 24.38 | 8.74% 11.45 | 87.16% 1.15 |
| -1.5 | 12.84% 7.79 | — | 87.16% 1.15 |
| -1.0 | 12.84% 7.79 | 18.47% 5.41 | 68.69% 1.46 |
| -0.5 | 31.31% 3.19 | — | 68.69% 1.46 |
| 0 (PK) | 31.31% 3.19 | 26.17% 3.82 | 42.53% 2.35 |
| +0.5 | 57.47% 1.74 | — | 42.53% 2.35 |
| +1.0 | 57.47% 1.74 | 22.23% 4.5 | 20.3% 4.93 |
| +1.5 | 79.7% 1.25 | — | 20.3% 4.93 |
| +2.0 | 79.7% 1.25 | 12.65% 7.9 | 7.65% 13.07 |
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。
