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
34.01%
公平賠率
2.94
平局
26.82%
公平賠率
3.73
客隊 勝利
39.17%
公平賠率
2.55
最可能的比分
1 - 1
概率 11.94%
公平賠率 8.37
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 | 2.94 | — | |
| 平局 | 3.73 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.55 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.94% | 8.37 |
| 2 | 0-1 | 8.84% | 11.31 |
| 3 | 1-2 | 8.6% | 11.63 |
| 4 | 1-0 | 8.29% | 12.06 |
| 5 | 2-1 | 8.06% | 12.41 |
| 6 | 0-2 | 6.37% | 15.7 |
| 7 | 0-0 | 6.14% | 16.28 |
| 8 | 2-2 | 5.8% | 17.23 |
| 9 | 2-0 | 5.6% | 17.87 |
| 10 | 1-3 | 4.13% | 24.23 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.14%
16.28
|
8.84%
11.31
|
6.37%
15.7
|
3.06%
32.72
|
1.1%
90.88
|
0.32%
315.56
|
| 1 |
8.29%
12.06
|
11.94%
8.37
|
8.6%
11.63
|
4.13%
24.23
|
1.49%
67.31
|
0.43%
233.75
|
| 2 |
5.6%
17.87
|
8.06%
12.41
|
5.8%
17.23
|
2.79%
35.9
|
1.0%
99.72
|
0.29%
346.26
|
| 3 |
2.52%
39.7
|
3.63%
27.57
|
2.61%
38.3
|
1.25%
79.78
|
0.45%
221.63
|
0.13%
769.23
|
| 4 |
0.85%
117.65
|
1.22%
81.69
|
0.88%
113.47
|
0.42%
236.41
|
0.15%
656.6
|
0.04%
2277.9
|
| 5 |
0.23%
435.73
|
0.33%
302.57
|
0.24%
420.17
|
0.11%
875.66
|
0.04%
2433.09
|
0.01%
8474.58
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.63%
·
公平：
157.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
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 | 6.14% | 16.28 |
| 1 | 17.14% | 5.84 |
| 2 | 23.91% | 4.18 |
| 3 | 22.23% | 4.50 |
| 4 | 15.51% | 6.45 |
| 5+ | 15.08% | 6.63 |
|
大球 2.5 52.82%
小球 2.5 47.18%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.01%
平局
26.82%
客隊 勝利
39.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.82%
小球 2.5
47.18%
雙方進球
是
56.53%
否
43.47%
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 | 5.65% 17.71 | 10.23% 9.78 | 84.13% 1.19 |
| -1.5 | 15.87% 6.3 | — | 84.13% 1.19 |
| -1.0 | 15.87% 6.3 | 19.43% 5.15 | 64.7% 1.55 |
| -0.5 | 35.3% 2.83 | — | 64.7% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.3% 2.83 | 25.3% 3.95 | 39.39% 2.54 |
| +0.5 | 60.61% 1.65 | — | 39.39% 2.54 |
| +1.0 | 60.61% 1.65 | 20.73% 4.83 | 18.67% 5.36 |
| +1.5 | 81.33% 1.23 | — | 18.67% 5.36 |
| +2.0 | 81.33% 1.23 | 11.64% 8.59 | 7.03% 14.23 |
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。
