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
29.34%
公平賠率
3.41
平局
27.19%
公平賠率
3.68
客隊 勝利
43.47%
公平賠率
2.3
最可能的比分
1 - 1
概率 12.2%
公平賠率 8.2
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 | 3.41 | — | |
| 平局 | 3.68 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.3 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.2% | 8.2 |
| 2 | 0-1 | 10.25% | 9.76 |
| 3 | 1-2 | 9.03% | 11.08 |
| 4 | 1-0 | 8.24% | 12.13 |
| 5 | 0-2 | 7.58% | 13.18 |
| 6 | 2-1 | 7.26% | 13.78 |
| 7 | 0-0 | 6.93% | 14.44 |
| 8 | 2-2 | 5.37% | 18.62 |
| 9 | 2-0 | 4.9% | 20.39 |
| 10 | 1-3 | 4.45% | 22.46 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.93%
14.44
|
10.25%
9.76
|
7.58%
13.18
|
3.74%
26.73
|
1.38%
72.23
|
0.41%
244.02
|
| 1 |
8.24%
12.13
|
12.2%
8.2
|
9.03%
11.08
|
4.45%
22.46
|
1.65%
60.7
|
0.49%
205.04
|
| 2 |
4.9%
20.39
|
7.26%
13.78
|
5.37%
18.62
|
2.65%
37.75
|
0.98%
102.02
|
0.29%
344.59
|
| 3 |
1.94%
51.41
|
2.88%
34.74
|
2.13%
46.94
|
1.05%
95.16
|
0.39%
257.2
|
0.12%
868.81
|
| 4 |
0.58%
172.83
|
0.86%
116.77
|
0.63%
157.8
|
0.31%
319.9
|
0.12%
864.3
|
0.03%
2923.98
|
| 5 |
0.14%
726.22
|
0.2%
490.68
|
0.15%
663.13
|
0.07%
1344.09
|
0.03%
3636.36
|
0.01%
12345.68
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.56%
·
公平：
178.06
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
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 | 6.93% | 14.44 |
| 1 | 18.49% | 5.41 |
| 2 | 24.68% | 4.05 |
| 3 | 21.97% | 4.55 |
| 4 | 14.66% | 6.82 |
| 5+ | 13.27% | 7.54 |
|
大球 2.5 49.9%
小球 2.5 50.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.34%
平局
27.19%
客隊 勝利
43.47%
大 / 小 2.5
大球 2.5
49.9%
小球 2.5
50.1%
雙方進球
是
53.74%
否
46.26%
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 | 4.01% 24.95 | 8.5% 11.77 | 87.5% 1.14 |
| -1.5 | 12.5% 8.0 | — | 87.5% 1.14 |
| -1.0 | 12.5% 8.0 | 17.97% 5.56 | 69.53% 1.44 |
| -0.5 | 30.47% 3.28 | — | 69.53% 1.44 |
| 0 (PK) | 30.47% 3.28 | 25.67% 3.9 | 43.86% 2.28 |
| +0.5 | 56.14% 1.78 | — | 43.86% 2.28 |
| +1.0 | 56.14% 1.78 | 22.35% 4.47 | 21.51% 4.65 |
| +1.5 | 78.49% 1.27 | — | 21.51% 4.65 |
| +2.0 | 78.49% 1.27 | 13.14% 7.61 | 8.37% 11.95 |
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。
