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
27.1%
公平賠率
3.69
平局
27.47%
公平賠率
3.64
客隊 勝利
45.44%
公平賠率
2.2
最可能的比分
1 - 1
概率 12.34%
公平賠率 8.11
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 | 3.69 | — | |
| 平局 | 3.64 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.2 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.34% | 8.11 |
| 2 | 0-1 | 11.21% | 8.92 |
| 3 | 1-2 | 9.13% | 10.95 |
| 4 | 1-0 | 8.34% | 12.0 |
| 5 | 0-2 | 8.3% | 12.05 |
| 6 | 0-0 | 7.58% | 13.2 |
| 7 | 2-1 | 6.78% | 14.74 |
| 8 | 2-2 | 5.02% | 19.92 |
| 9 | 2-0 | 4.58% | 21.81 |
| 10 | 1-3 | 4.5% | 22.2 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.58%
13.2
|
11.21%
8.92
|
8.3%
12.05
|
4.09%
24.43
|
1.51%
66.02
|
0.45%
223.02
|
| 1 |
8.34%
12.0
|
12.34%
8.11
|
9.13%
10.95
|
4.5%
22.2
|
1.67%
60.01
|
0.49%
202.76
|
| 2 |
4.58%
21.81
|
6.78%
14.74
|
5.02%
19.92
|
2.48%
40.37
|
0.92%
109.11
|
0.27%
368.6
|
| 3 |
1.68%
59.49
|
2.49%
40.2
|
1.84%
54.32
|
0.91%
110.11
|
0.34%
297.62
|
0.1%
1005.03
|
| 4 |
0.46%
216.31
|
0.68%
146.18
|
0.51%
197.51
|
0.25%
400.32
|
0.09%
1082.25
|
0.03%
3649.64
|
| 5 |
0.1%
983.28
|
0.15%
664.45
|
0.11%
897.67
|
0.05%
1821.49
|
0.02%
4926.11
|
0.01%
16666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.51%
·
公平：
194.51
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.58% | 13.20 |
| 1 | 19.55% | 5.12 |
| 2 | 25.22% | 3.97 |
| 3 | 21.69% | 4.61 |
| 4 | 13.99% | 7.15 |
| 5+ | 11.98% | 8.35 |
|
大球 2.5 47.65%
小球 2.5 52.35%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
27.10%
平局
27.47%
客隊 勝利
45.44%
大 / 小 2.5
大球 2.5
47.65%
小球 2.5
52.35%
雙方進球
是
51.53%
否
48.47%
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 | 3.28% 30.47 | 7.64% 13.09 | 89.08% 1.12 |
| -1.5 | 10.92% 9.16 | — | 89.08% 1.12 |
| -1.0 | 10.92% 9.16 | 17.23% 5.8 | 71.85% 1.39 |
| -0.5 | 28.15% 3.55 | — | 71.85% 1.39 |
| 0 (PK) | 28.15% 3.55 | 25.94% 3.85 | 45.91% 2.18 |
| +0.5 | 54.09% 1.85 | — | 45.91% 2.18 |
| +1.0 | 54.09% 1.85 | 23.19% 4.31 | 22.72% 4.4 |
| +1.5 | 77.28% 1.29 | — | 22.72% 4.4 |
| +2.0 | 77.28% 1.29 | 13.83% 7.23 | 8.9% 11.24 |
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。
