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
32.49%
公平賠率
3.08
平局
26.81%
公平賠率
3.73
客隊 勝利
40.71%
公平賠率
2.46
最可能的比分
1 - 1
概率 11.95%
公平賠率 8.37
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 | 3.08 | — | |
| 平局 | 3.73 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.46 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.95% | 8.37 |
| 2 | 0-1 | 9.12% | 10.97 |
| 3 | 1-2 | 8.78% | 11.39 |
| 4 | 1-0 | 8.13% | 12.3 |
| 5 | 2-1 | 7.83% | 12.78 |
| 6 | 0-2 | 6.7% | 14.92 |
| 7 | 0-0 | 6.2% | 16.12 |
| 8 | 2-2 | 5.75% | 17.39 |
| 9 | 2-0 | 5.32% | 18.79 |
| 10 | 1-3 | 4.3% | 23.24 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.2%
16.12
|
9.12%
10.97
|
6.7%
14.92
|
3.28%
30.45
|
1.21%
82.85
|
0.35%
281.77
|
| 1 |
8.13%
12.3
|
11.95%
8.37
|
8.78%
11.39
|
4.3%
23.24
|
1.58%
63.24
|
0.46%
215.1
|
| 2 |
5.32%
18.79
|
7.83%
12.78
|
5.75%
17.39
|
2.82%
35.48
|
1.04%
96.55
|
0.3%
328.41
|
| 3 |
2.32%
43.02
|
3.42%
29.27
|
2.51%
39.82
|
1.23%
81.26
|
0.45%
221.09
|
0.13%
751.88
|
| 4 |
0.76%
131.35
|
1.12%
89.36
|
0.82%
121.58
|
0.4%
248.14
|
0.15%
675.22
|
0.04%
2298.85
|
| 5 |
0.2%
501.25
|
0.29%
341.06
|
0.22%
464.04
|
0.11%
946.97
|
0.04%
2577.32
|
0.01%
8771.93
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.64%
·
公平：
157.46
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 | 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 | 6.20% | 16.12 |
| 1 | 17.25% | 5.80 |
| 2 | 23.97% | 4.17 |
| 3 | 22.21% | 4.50 |
| 4 | 15.44% | 6.48 |
| 5+ | 14.92% | 6.70 |
|
大球 2.5 52.58%
小球 2.5 47.42%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.49%
平局
26.81%
客隊 勝利
40.71%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.58%
小球 2.5
47.42%
雙方進球
是
56.23%
否
43.77%
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 | 5.13% 19.48 | 9.68% 10.33 | 85.19% 1.17 |
| -1.5 | 14.81% 6.75 | — | 85.19% 1.17 |
| -1.0 | 14.81% 6.75 | 18.91% 5.29 | 66.28% 1.51 |
| -0.5 | 33.72% 2.97 | — | 66.28% 1.51 |
| 0 (PK) | 33.72% 2.97 | 25.29% 3.95 | 40.99% 2.44 |
| +0.5 | 59.01% 1.69 | — | 40.99% 2.44 |
| +1.0 | 59.01% 1.69 | 21.22% 4.71 | 19.77% 5.06 |
| +1.5 | 80.23% 1.25 | — | 19.77% 5.06 |
| +2.0 | 80.23% 1.25 | 12.19% 8.21 | 7.59% 13.18 |
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。
