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
39.28%
公平賠率
2.55
平局
26.06%
公平賠率
3.84
客隊 勝利
34.67%
公平賠率
2.88
最可能的比分
1 - 1
概率 11.42%
公平賠率 8.76
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 | 2.55 | — | |
| 平局 | 3.84 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.88 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.42% | 8.76 |
| 2 | 2-1 | 8.62% | 11.6 |
| 3 | 1-2 | 8.16% | 12.25 |
| 4 | 1-0 | 7.98% | 12.53 |
| 5 | 0-1 | 7.56% | 13.23 |
| 6 | 2-2 | 6.16% | 16.23 |
| 7 | 2-0 | 6.03% | 16.59 |
| 8 | 0-2 | 5.41% | 18.5 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 3-1 | 4.34% | 23.05 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.56%
13.23
|
5.41%
18.5
|
2.58%
38.81
|
0.92%
108.57
|
0.26%
379.65
|
| 1 |
7.98%
12.53
|
11.42%
8.76
|
8.16%
12.25
|
3.89%
25.7
|
1.39%
71.9
|
0.4%
251.38
|
| 2 |
6.03%
16.59
|
8.62%
11.6
|
6.16%
16.23
|
2.94%
34.04
|
1.05%
95.23
|
0.3%
333.0
|
| 3 |
3.03%
32.96
|
4.34%
23.05
|
3.1%
32.24
|
1.48%
67.64
|
0.53%
189.18
|
0.15%
661.38
|
| 4 |
1.15%
87.32
|
1.64%
61.06
|
1.17%
85.4
|
0.56%
179.18
|
0.2%
501.25
|
0.06%
1751.31
|
| 5 |
0.35%
289.18
|
0.49%
202.18
|
0.35%
282.81
|
0.17%
593.12
|
0.06%
1658.37
|
0.02%
5813.95
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.81%
·
公平：
123.08
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
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 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大球 2.5 56.32%
小球 2.5 43.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.28%
平局
26.06%
客隊 勝利
34.67%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.32%
小球 2.5
43.68%
雙方進球
是
59.26%
否
40.74%
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 | 7.45% 13.43 | 11.72% 8.53 | 80.83% 1.24 |
| -1.5 | 19.17% 5.22 | — | 80.83% 1.24 |
| -1.0 | 19.17% 5.22 | 20.33% 4.92 | 60.51% 1.65 |
| -0.5 | 39.49% 2.53 | — | 60.51% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.49% 2.53 | 24.56% 4.07 | 35.94% 2.78 |
| +0.5 | 64.05% 1.56 | — | 35.94% 2.78 |
| +1.0 | 64.05% 1.56 | 19.25% 5.2 | 16.7% 5.99 |
| +1.5 | 83.3% 1.2 | — | 16.7% 5.99 |
| +2.0 | 83.3% 1.2 | 10.51% 9.51 | 6.18% 16.17 |
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。
