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
29.7%
公平賠率
3.37
平局
27.66%
公平賠率
3.62
客隊 勝利
42.65%
公平賠率
2.34
最可能的比分
1 - 1
概率 12.43%
公平賠率 8.05
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 | 3.37 | — | |
| 平局 | 3.62 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.34 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.43% | 8.05 |
| 2 | 0-1 | 10.62% | 9.42 |
| 3 | 1-2 | 8.89% | 11.25 |
| 4 | 1-0 | 8.69% | 11.51 |
| 5 | 0-2 | 7.59% | 13.17 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-1 | 7.27% | 13.76 |
| 8 | 2-2 | 5.2% | 19.24 |
| 9 | 2-0 | 5.08% | 19.67 |
| 10 | 1-3 | 4.24% | 23.61 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
10.62%
9.42
|
7.59%
13.17
|
3.62%
27.63
|
1.29%
77.27
|
0.37%
270.2
|
| 1 |
8.69%
11.51
|
12.43%
8.05
|
8.89%
11.25
|
4.24%
23.61
|
1.51%
66.05
|
0.43%
230.95
|
| 2 |
5.08%
19.67
|
7.27%
13.76
|
5.2%
19.24
|
2.48%
40.36
|
0.89%
112.91
|
0.25%
394.79
|
| 3 |
1.98%
50.44
|
2.84%
35.27
|
2.03%
49.33
|
0.97%
103.49
|
0.35%
289.52
|
0.1%
1012.15
|
| 4 |
0.58%
172.44
|
0.83%
120.58
|
0.59%
168.66
|
0.28%
353.86
|
0.1%
990.1
|
0.03%
3460.21
|
| 5 |
0.14%
736.92
|
0.19%
515.2
|
0.14%
720.98
|
0.07%
1512.86
|
0.02%
4237.29
|
0.01%
14705.88
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.49%
·
公平：
205.55
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
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
29.70%
平局
27.66%
客隊 勝利
42.65%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.46%
否
47.54%
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 | 3.99% 25.09 | 8.58% 11.65 | 87.43% 1.14 |
| -1.5 | 12.57% 7.96 | — | 87.43% 1.14 |
| -1.0 | 12.57% 7.96 | 18.29% 5.47 | 69.14% 1.45 |
| -0.5 | 30.86% 3.24 | — | 69.14% 1.45 |
| 0 (PK) | 30.86% 3.24 | 26.13% 3.83 | 43.01% 2.33 |
| +0.5 | 56.99% 1.75 | — | 43.01% 2.33 |
| +1.0 | 56.99% 1.75 | 22.36% 4.47 | 20.65% 4.84 |
| +1.5 | 79.35% 1.26 | — | 20.65% 4.84 |
| +2.0 | 79.35% 1.26 | 12.82% 7.8 | 7.83% 12.77 |
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。
