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
32.85%
公平賠率
3.04
平局
26.93%
公平賠率
3.71
客隊 勝利
40.22%
公平賠率
2.49
最可能的比分
1 - 1
概率 12.02%
公平賠率 8.32
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 | 3.04 | — | |
| 平局 | 3.71 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.49 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.02% | 8.32 |
| 2 | 0-1 | 9.18% | 10.9 |
| 3 | 1-2 | 8.72% | 11.47 |
| 4 | 1-0 | 8.29% | 12.06 |
| 5 | 2-1 | 7.87% | 12.7 |
| 6 | 0-2 | 6.65% | 15.03 |
| 7 | 0-0 | 6.33% | 15.8 |
| 8 | 2-2 | 5.71% | 17.52 |
| 9 | 2-0 | 5.43% | 18.41 |
| 10 | 1-3 | 4.21% | 23.74 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.33%
15.8
|
9.18%
10.9
|
6.65%
15.03
|
3.22%
31.1
|
1.17%
85.78
|
0.34%
295.77
|
| 1 |
8.29%
12.06
|
12.02%
8.32
|
8.72%
11.47
|
4.21%
23.74
|
1.53%
65.48
|
0.44%
225.78
|
| 2 |
5.43%
18.41
|
7.87%
12.7
|
5.71%
17.52
|
2.76%
36.24
|
1.0%
99.97
|
0.29%
344.71
|
| 3 |
2.37%
42.17
|
3.44%
29.08
|
2.49%
40.11
|
1.2%
82.99
|
0.44%
228.94
|
0.13%
789.27
|
| 4 |
0.78%
128.77
|
1.13%
88.8
|
0.82%
122.49
|
0.39%
253.42
|
0.14%
699.3
|
0.04%
2409.64
|
| 5 |
0.2%
491.4
|
0.29%
338.98
|
0.21%
467.51
|
0.1%
967.12
|
0.04%
2666.67
|
0.01%
9174.31
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.61%
·
公平：
164.07
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
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 | 6.33% | 15.80 |
| 1 | 17.47% | 5.72 |
| 2 | 24.11% | 4.15 |
| 3 | 22.18% | 4.51 |
| 4 | 15.30% | 6.53 |
| 5+ | 14.61% | 6.84 |
|
大球 2.5 52.1%
小球 2.5 47.9%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.85%
平局
26.93%
客隊 勝利
40.22%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.1%
小球 2.5
47.9%
雙方進球
是
55.89%
否
44.11%
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 | 5.21% 19.21 | 9.8% 10.21 | 85.0% 1.18 |
| -1.5 | 15.0% 6.66 | — | 85.0% 1.18 |
| -1.0 | 15.0% 6.66 | 19.09% 5.24 | 65.9% 1.52 |
| -0.5 | 34.1% 2.93 | — | 65.9% 1.52 |
| 0 (PK) | 34.1% 2.93 | 25.42% 3.93 | 40.48% 2.47 |
| +0.5 | 59.52% 1.68 | — | 40.48% 2.47 |
| +1.0 | 59.52% 1.68 | 21.13% 4.73 | 19.35% 5.17 |
| +1.5 | 80.65% 1.24 | — | 19.35% 5.17 |
| +2.0 | 80.65% 1.24 | 12.0% 8.33 | 7.34% 13.62 |
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。
