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
34.5%
公平賠率
2.9
平局
26.72%
公平賠率
3.74
客隊 勝利
38.77%
公平賠率
2.58
最可能的比分
1 - 1
概率 11.88%
公平賠率 8.42
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 | 2.9 | — | |
| 平局 | 3.74 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.58 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.88% | 8.42 |
| 2 | 0-1 | 8.67% | 11.53 |
| 3 | 1-2 | 8.55% | 11.69 |
| 4 | 1-0 | 8.25% | 12.12 |
| 5 | 2-1 | 8.14% | 12.29 |
| 6 | 0-2 | 6.24% | 16.02 |
| 7 | 0-0 | 6.02% | 16.61 |
| 8 | 2-2 | 5.86% | 17.07 |
| 9 | 2-0 | 5.65% | 17.7 |
| 10 | 1-3 | 4.1% | 24.36 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.02%
16.61
|
8.67%
11.53
|
6.24%
16.02
|
3.0%
33.38
|
1.08%
92.71
|
0.31%
321.96
|
| 1 |
8.25%
12.12
|
11.88%
8.42
|
8.55%
11.69
|
4.1%
24.36
|
1.48%
67.67
|
0.43%
234.96
|
| 2 |
5.65%
17.7
|
8.14%
12.29
|
5.86%
17.07
|
2.81%
35.56
|
1.01%
98.79
|
0.29%
343.05
|
| 3 |
2.58%
38.76
|
3.72%
26.92
|
2.68%
37.38
|
1.28%
77.88
|
0.46%
216.31
|
0.13%
751.31
|
| 4 |
0.88%
113.16
|
1.27%
78.59
|
0.92%
109.15
|
0.44%
227.38
|
0.16%
631.71
|
0.05%
2192.98
|
| 5 |
0.24%
413.05
|
0.35%
286.78
|
0.25%
398.41
|
0.12%
829.88
|
0.04%
2304.15
|
0.01%
8000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.65%
·
公平：
152.91
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
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 | 6.02% | 16.61 |
| 1 | 16.92% | 5.91 |
| 2 | 23.77% | 4.21 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 15.64% | 6.39 |
| 5+ | 15.39% | 6.50 |
|
大球 2.5 53.29%
小球 2.5 46.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.50%
平局
26.72%
客隊 勝利
38.77%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.29%
小球 2.5
46.71%
雙方進球
是
56.92%
否
43.08%
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 | 5.85% 17.09 | 10.41% 9.6 | 83.74% 1.19 |
| -1.5 | 16.26% 6.15 | — | 83.74% 1.19 |
| -1.0 | 16.26% 6.15 | 19.55% 5.12 | 64.19% 1.56 |
| -0.5 | 35.81% 2.79 | — | 64.19% 1.56 |
| 0 (PK) | 35.81% 2.79 | 25.21% 3.97 | 38.98% 2.57 |
| +0.5 | 61.02% 1.64 | — | 38.98% 2.57 |
| +1.0 | 61.02% 1.64 | 20.54% 4.87 | 18.44% 5.42 |
| +1.5 | 81.56% 1.23 | — | 18.44% 5.42 |
| +2.0 | 81.56% 1.23 | 11.5% 8.69 | 6.93% 14.43 |
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。
