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
40.33%
公平賠率
2.48
平局
25.56%
公平賠率
3.91
客隊 勝利
34.11%
公平賠率
2.93
最可能的比分
1 - 1
概率 11.03%
公平賠率 9.06
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 | 2.48 | — | |
| 平局 | 3.91 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.93 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.03% | 9.06 |
| 2 | 2-1 | 8.72% | 11.47 |
| 3 | 1-2 | 8.06% | 12.41 |
| 4 | 1-0 | 7.56% | 13.23 |
| 5 | 0-1 | 6.98% | 14.32 |
| 6 | 2-2 | 6.36% | 15.71 |
| 7 | 2-0 | 5.97% | 16.75 |
| 8 | 0-2 | 5.1% | 19.61 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 3-1 | 4.59% | 21.78 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
6.98%
14.32
|
5.1%
19.61
|
2.48%
40.3
|
0.91%
110.42
|
0.26%
378.21
|
| 1 |
7.56%
13.23
|
11.03%
9.06
|
8.06%
12.41
|
3.92%
25.51
|
1.43%
69.89
|
0.42%
239.35
|
| 2 |
5.97%
16.75
|
8.72%
11.47
|
6.36%
15.71
|
3.1%
32.29
|
1.13%
88.46
|
0.33%
302.94
|
| 3 |
3.14%
31.8
|
4.59%
21.78
|
3.35%
29.84
|
1.63%
61.31
|
0.6%
167.98
|
0.17%
575.37
|
| 4 |
1.24%
80.51
|
1.81%
55.14
|
1.32%
75.54
|
0.64%
155.21
|
0.24%
425.17
|
0.07%
1455.6
|
| 5 |
0.39%
254.78
|
0.57%
174.49
|
0.42%
239.06
|
0.2%
491.16
|
0.07%
1345.9
|
0.02%
4608.29
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.96%
·
公平：
104.28
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
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
40.33%
平局
25.56%
客隊 勝利
34.11%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.57%
小球 2.5
41.43%
雙方進球
是
60.96%
否
39.04%
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 | 8.12% 12.31 | 12.11% 8.26 | 79.76% 1.25 |
| -1.5 | 20.23% 4.94 | — | 79.76% 1.25 |
| -1.0 | 20.23% 4.94 | 20.35% 4.91 | 59.41% 1.68 |
| -0.5 | 40.59% 2.46 | — | 59.41% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.59% 2.46 | 24.07% 4.15 | 35.34% 2.83 |
| +0.5 | 64.66% 1.55 | — | 35.34% 2.83 |
| +1.0 | 64.66% 1.55 | 18.81% 5.32 | 16.54% 6.05 |
| +1.5 | 83.46% 1.2 | — | 16.54% 6.05 |
| +2.0 | 83.46% 1.2 | 10.34% 9.67 | 6.2% 16.14 |
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。
