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
41.19%
公平賠率
2.43
平局
25.52%
公平賠率
3.92
客隊 勝利
33.29%
公平賠率
3.0
最可能的比分
1 - 1
概率 11.02%
公平賠率 9.07
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 | 2.43 | — | |
| 平局 | 3.92 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.0 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.02% | 9.07 |
| 2 | 2-1 | 8.82% | 11.34 |
| 3 | 1-2 | 7.94% | 12.6 |
| 4 | 1-0 | 7.65% | 13.07 |
| 5 | 0-1 | 6.89% | 14.52 |
| 6 | 2-2 | 6.35% | 15.75 |
| 7 | 2-0 | 6.12% | 16.33 |
| 8 | 0-2 | 4.96% | 20.16 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 3-1 | 4.7% | 21.27 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
6.89%
14.52
|
4.96%
20.16
|
2.38%
42.01
|
0.86%
116.69
|
0.25%
405.19
|
| 1 |
7.65%
13.07
|
11.02%
9.07
|
7.94%
12.6
|
3.81%
26.25
|
1.37%
72.93
|
0.39%
253.23
|
| 2 |
6.12%
16.33
|
8.82%
11.34
|
6.35%
15.75
|
3.05%
32.82
|
1.1%
91.16
|
0.32%
316.56
|
| 3 |
3.27%
30.62
|
4.7%
21.27
|
3.39%
29.54
|
1.63%
61.53
|
0.58%
170.94
|
0.17%
593.47
|
| 4 |
1.31%
76.56
|
1.88%
53.17
|
1.35%
73.84
|
0.65%
153.82
|
0.23%
427.35
|
0.07%
1483.68
|
| 5 |
0.42%
239.23
|
0.6%
166.14
|
0.43%
230.73
|
0.21%
480.77
|
0.07%
1335.11
|
0.02%
4629.63
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.97%
·
公平：
103.25
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
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 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大球 2.5 58.57%
小球 2.5 41.43%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.19%
平局
25.52%
客隊 勝利
33.29%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.57%
小球 2.5
41.43%
雙方進球
是
60.9%
否
39.1%
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 | 8.48% 11.79 | 12.41% 8.06 | 79.11% 1.26 |
| -1.5 | 20.89% 4.79 | — | 79.11% 1.26 |
| -1.0 | 20.89% 4.79 | 20.59% 4.86 | 58.52% 1.71 |
| -0.5 | 41.48% 2.41 | — | 58.52% 1.71 |
| 0 (PK) | 41.48% 2.41 | 24.04% 4.16 | 34.49% 2.9 |
| +0.5 | 65.51% 1.53 | — | 34.49% 2.9 |
| +1.0 | 65.51% 1.53 | 18.53% 5.4 | 15.96% 6.27 |
| +1.5 | 84.04% 1.19 | — | 15.96% 6.27 |
| +2.0 | 84.04% 1.19 | 10.05% 9.95 | 5.91% 16.92 |
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。
