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
29.36%
公平賠率
3.41
平局
27.5%
公平賠率
3.64
客隊 勝利
43.15%
公平賠率
2.32
最可能的比分
1 - 1
概率 12.35%
公平賠率 8.1
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 | 3.41 | — | |
| 平局 | 3.64 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.32 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.35% | 8.1 |
| 2 | 0-1 | 10.56% | 9.47 |
| 3 | 1-2 | 8.95% | 11.17 |
| 4 | 1-0 | 8.52% | 11.74 |
| 5 | 0-2 | 7.65% | 13.07 |
| 6 | 0-0 | 7.28% | 13.74 |
| 7 | 2-1 | 7.23% | 13.84 |
| 8 | 2-2 | 5.24% | 19.09 |
| 9 | 2-0 | 4.98% | 20.07 |
| 10 | 1-3 | 4.33% | 23.11 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.28%
13.74
|
10.56%
9.47
|
7.65%
13.07
|
3.7%
27.03
|
1.34%
74.58
|
0.39%
257.14
|
| 1 |
8.52%
11.74
|
12.35%
8.1
|
8.95%
11.17
|
4.33%
23.11
|
1.57%
63.74
|
0.46%
219.78
|
| 2 |
4.98%
20.07
|
7.23%
13.84
|
5.24%
19.09
|
2.53%
39.5
|
0.92%
108.96
|
0.27%
375.66
|
| 3 |
1.94%
51.46
|
2.82%
35.49
|
2.04%
48.95
|
0.99%
101.28
|
0.36%
279.41
|
0.1%
963.39
|
| 4 |
0.57%
175.93
|
0.82%
121.33
|
0.6%
167.34
|
0.29%
346.26
|
0.1%
955.11
|
0.03%
3289.47
|
| 5 |
0.13%
751.88
|
0.19%
518.4
|
0.14%
715.31
|
0.07%
1479.29
|
0.02%
4081.63
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.51%
·
公平：
195.81
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.28% | 13.74 |
| 1 | 19.07% | 5.24 |
| 2 | 24.99% | 4.00 |
| 3 | 21.82% | 4.58 |
| 4 | 14.29% | 7.00 |
| 5+ | 12.54% | 7.97 |
|
大球 2.5 48.66%
小球 2.5 51.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.36%
平局
27.50%
客隊 勝利
43.15%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.66%
小球 2.5
51.34%
雙方進球
是
52.79%
否
47.21%
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 | 3.93% 25.46 | 8.47% 11.8 | 87.6% 1.14 |
| -1.5 | 12.4% 8.07 | — | 87.6% 1.14 |
| -1.0 | 12.4% 8.07 | 18.1% 5.52 | 69.5% 1.44 |
| -0.5 | 30.5% 3.28 | — | 69.5% 1.44 |
| 0 (PK) | 30.5% 3.28 | 25.97% 3.85 | 43.53% 2.3 |
| +0.5 | 56.47% 1.77 | — | 43.53% 2.3 |
| +1.0 | 56.47% 1.77 | 22.43% 4.46 | 21.1% 4.74 |
| +1.5 | 78.9% 1.27 | — | 21.1% 4.74 |
| +2.0 | 78.9% 1.27 | 13.01% 7.69 | 8.09% 12.36 |
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。
