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
34.2%
公平賠率
2.92
平局
26.5%
公平賠率
3.77
客隊 勝利
39.3%
公平賠率
2.54
最可能的比分
1 - 1
概率 11.73%
公平賠率 8.52
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 | 2.92 | — | |
| 平局 | 3.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.54 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.73% | 8.52 |
| 2 | 1-2 | 8.62% | 11.59 |
| 3 | 0-1 | 8.5% | 11.76 |
| 4 | 2-1 | 8.1% | 12.35 |
| 5 | 1-0 | 7.98% | 12.53 |
| 6 | 0-2 | 6.25% | 16.0 |
| 7 | 2-2 | 5.95% | 16.8 |
| 8 | 0-0 | 5.78% | 17.29 |
| 9 | 2-0 | 5.51% | 18.16 |
| 10 | 1-3 | 4.23% | 23.66 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.78%
17.29
|
8.5%
11.76
|
6.25%
16.0
|
3.06%
32.65
|
1.13%
88.86
|
0.33%
302.21
|
| 1 |
7.98%
12.53
|
11.73%
8.52
|
8.62%
11.59
|
4.23%
23.66
|
1.55%
64.39
|
0.46%
219.01
|
| 2 |
5.51%
18.16
|
8.1%
12.35
|
5.95%
16.8
|
2.92%
34.29
|
1.07%
93.32
|
0.32%
317.36
|
| 3 |
2.53%
39.47
|
3.72%
26.85
|
2.74%
36.53
|
1.34%
74.55
|
0.49%
202.84
|
0.14%
690.13
|
| 4 |
0.87%
114.4
|
1.28%
77.83
|
0.94%
105.89
|
0.46%
216.08
|
0.17%
587.89
|
0.05%
2000.0
|
| 5 |
0.24%
414.42
|
0.35%
282.01
|
0.26%
383.58
|
0.13%
783.09
|
0.05%
2132.2
|
0.01%
7246.38
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.7%
·
公平：
142.45
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
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 | 5.78% | 17.29 |
| 1 | 16.49% | 6.07 |
| 2 | 23.49% | 4.26 |
| 3 | 22.32% | 4.48 |
| 4 | 15.90% | 6.29 |
| 5+ | 16.02% | 6.24 |
|
大球 2.5 54.24%
小球 2.5 45.76%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.20%
平局
26.50%
客隊 勝利
39.30%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.24%
小球 2.5
45.76%
雙方進球
是
57.63%
否
42.37%
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 | 5.83% 17.15 | 10.32% 9.69 | 83.85% 1.19 |
| -1.5 | 16.15% 6.19 | — | 83.85% 1.19 |
| -1.0 | 16.15% 6.19 | 19.33% 5.17 | 64.52% 1.55 |
| -0.5 | 35.48% 2.82 | — | 64.52% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.48% 2.82 | 25.0% 4.0 | 39.53% 2.53 |
| +0.5 | 60.47% 1.65 | — | 39.53% 2.53 |
| +1.0 | 60.47% 1.65 | 20.59% 4.86 | 18.94% 5.28 |
| +1.5 | 81.06% 1.23 | — | 18.94% 5.28 |
| +2.0 | 81.06% 1.23 | 11.71% 8.54 | 7.23% 13.83 |
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。
