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
33.52%
公平賠率
2.98
平局
26.91%
公平賠率
3.72
客隊 勝利
39.57%
公平賠率
2.53
最可能的比分
1 - 1
概率 12.0%
公平賠率 8.33
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 | 2.98 | — | |
| 平局 | 3.72 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.53 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.0% | 8.33 |
| 2 | 0-1 | 9.02% | 11.08 |
| 3 | 1-2 | 8.64% | 11.57 |
| 4 | 1-0 | 8.33% | 12.0 |
| 5 | 2-1 | 7.98% | 12.53 |
| 6 | 0-2 | 6.5% | 15.39 |
| 7 | 0-0 | 6.27% | 15.96 |
| 8 | 2-2 | 5.75% | 17.4 |
| 9 | 2-0 | 5.54% | 18.04 |
| 10 | 1-3 | 4.15% | 24.11 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.27%
15.96
|
9.02%
11.08
|
6.5%
15.39
|
3.12%
32.07
|
1.12%
89.08
|
0.32%
309.31
|
| 1 |
8.33%
12.0
|
12.0%
8.33
|
8.64%
11.57
|
4.15%
24.11
|
1.49%
66.97
|
0.43%
232.56
|
| 2 |
5.54%
18.04
|
7.98%
12.53
|
5.75%
17.4
|
2.76%
36.26
|
0.99%
100.72
|
0.29%
349.65
|
| 3 |
2.46%
40.7
|
3.54%
28.26
|
2.55%
39.26
|
1.22%
81.78
|
0.44%
227.17
|
0.13%
788.64
|
| 4 |
0.82%
122.4
|
1.18%
85.01
|
0.85%
118.06
|
0.41%
245.94
|
0.15%
683.06
|
0.04%
2369.67
|
| 5 |
0.22%
460.19
|
0.31%
319.59
|
0.23%
443.85
|
0.11%
925.07
|
0.04%
2570.69
|
0.01%
8928.57
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.62%
·
公平：
162.52
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.27% | 15.96 |
| 1 | 17.36% | 5.76 |
| 2 | 24.04% | 4.16 |
| 3 | 22.20% | 4.51 |
| 4 | 15.37% | 6.51 |
| 5+ | 14.77% | 6.77 |
|
大球 2.5 52.34%
小球 2.5 47.66%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.52%
平局
26.91%
客隊 勝利
39.57%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.34%
小球 2.5
47.66%
雙方進球
是
56.13%
否
43.87%
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 | 5.44% 18.37 | 10.04% 9.96 | 84.51% 1.18 |
| -1.5 | 15.49% 6.46 | — | 84.51% 1.18 |
| -1.0 | 15.49% 6.46 | 19.31% 5.18 | 65.2% 1.53 |
| -0.5 | 34.8% 2.87 | — | 65.2% 1.53 |
| 0 (PK) | 34.8% 2.87 | 25.39% 3.94 | 39.81% 2.51 |
| +0.5 | 60.19% 1.66 | — | 39.81% 2.51 |
| +1.0 | 60.19% 1.66 | 20.91% 4.78 | 18.9% 5.29 |
| +1.5 | 81.1% 1.23 | — | 18.9% 5.29 |
| +2.0 | 81.1% 1.23 | 11.77% 8.49 | 7.13% 14.03 |
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。
