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
30.51%
公平賠率
3.28
平局
27.12%
公平賠率
3.69
客隊 勝利
42.37%
公平賠率
2.36
最可能的比分
1 - 1
概率 12.15%
公平賠率 8.23
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 | 3.28 | — | |
| 平局 | 3.69 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.36 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.15% | 8.23 |
| 2 | 0-1 | 9.88% | 10.12 |
| 3 | 1-2 | 8.93% | 11.2 |
| 4 | 1-0 | 8.27% | 12.1 |
| 5 | 2-1 | 7.47% | 13.38 |
| 6 | 0-2 | 7.26% | 13.77 |
| 7 | 0-0 | 6.72% | 14.88 |
| 8 | 2-2 | 5.49% | 18.21 |
| 9 | 2-0 | 5.08% | 19.67 |
| 10 | 1-3 | 4.38% | 22.85 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.72%
14.88
|
9.88%
10.12
|
7.26%
13.77
|
3.56%
28.11
|
1.31%
76.48
|
0.38%
260.15
|
| 1 |
8.27%
12.1
|
12.15%
8.23
|
8.93%
11.2
|
4.38%
22.85
|
1.61%
62.18
|
0.47%
211.51
|
| 2 |
5.08%
19.67
|
7.47%
13.38
|
5.49%
18.21
|
2.69%
37.16
|
0.99%
101.1
|
0.29%
343.88
|
| 3 |
2.08%
47.98
|
3.06%
32.64
|
2.25%
44.4
|
1.1%
90.62
|
0.41%
246.61
|
0.12%
838.93
|
| 4 |
0.64%
156.03
|
0.94%
106.13
|
0.69%
144.4
|
0.34%
294.72
|
0.12%
801.92
|
0.04%
2724.8
|
| 5 |
0.16%
634.12
|
0.23%
431.41
|
0.17%
586.85
|
0.08%
1197.6
|
0.03%
3257.33
|
0.01%
11111.11
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.57%
·
公平：
174.31
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.01% | 22.99% |
| 1.5 | 43.21% | 56.79% |
| 2.5 | 18.37% | 81.63% |
| 3.5 | 6.19% | 93.81% |
| 4.5 | 1.72% | 98.28% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.72% | 14.88 |
| 1 | 18.15% | 5.51 |
| 2 | 24.50% | 4.08 |
| 3 | 22.05% | 4.54 |
| 4 | 14.88% | 6.72 |
| 5+ | 13.71% | 7.29 |
|
大球 2.5 50.64%
小球 2.5 49.36%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.51%
平局
27.12%
客隊 勝利
42.37%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.64%
小球 2.5
49.36%
雙方進球
是
54.5%
否
45.5%
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 | 4.39% 22.79 | 8.93% 11.2 | 86.68% 1.15 |
| -1.5 | 13.32% 7.51 | — | 86.68% 1.15 |
| -1.0 | 13.32% 7.51 | 18.36% 5.45 | 68.32% 1.46 |
| -0.5 | 31.68% 3.16 | — | 68.32% 1.46 |
| 0 (PK) | 31.68% 3.16 | 25.6% 3.91 | 42.72% 2.34 |
| +0.5 | 57.28% 1.75 | — | 42.72% 2.34 |
| +1.0 | 57.28% 1.75 | 21.95% 4.56 | 20.77% 4.81 |
| +1.5 | 79.23% 1.26 | — | 20.77% 4.81 |
| +2.0 | 79.23% 1.26 | 12.76% 7.84 | 8.01% 12.48 |
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。
