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
35.46%
公平賠率
2.82
平局
26.17%
公平賠率
3.82
客隊 勝利
38.37%
公平賠率
2.61
最可能的比分
1 - 1
概率 11.49%
公平賠率 8.7
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 | 2.82 | — | |
| 平局 | 3.82 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.61 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.49% | 8.7 |
| 2 | 1-2 | 8.51% | 11.76 |
| 3 | 2-1 | 8.28% | 12.08 |
| 4 | 0-1 | 7.98% | 12.53 |
| 5 | 1-0 | 7.77% | 12.88 |
| 6 | 2-2 | 6.12% | 16.33 |
| 7 | 0-2 | 5.91% | 16.93 |
| 8 | 2-0 | 5.59% | 17.88 |
| 9 | 0-0 | 5.39% | 18.54 |
| 10 | 1-3 | 4.2% | 23.83 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.39%
18.54
|
7.98%
12.53
|
5.91%
16.93
|
2.91%
34.32
|
1.08%
92.75
|
0.32%
313.38
|
| 1 |
7.77%
12.88
|
11.49%
8.7
|
8.51%
11.76
|
4.2%
23.83
|
1.55%
64.41
|
0.46%
217.58
|
| 2 |
5.59%
17.88
|
8.28%
12.08
|
6.12%
16.33
|
3.02%
33.1
|
1.12%
89.45
|
0.33%
302.21
|
| 3 |
2.68%
37.26
|
3.97%
25.17
|
2.94%
34.02
|
1.45%
68.96
|
0.54%
186.36
|
0.16%
629.72
|
| 4 |
0.97%
103.49
|
1.43%
69.93
|
1.06%
94.49
|
0.52%
191.53
|
0.19%
517.6
|
0.06%
1748.25
|
| 5 |
0.28%
359.32
|
0.41%
242.78
|
0.3%
328.08
|
0.15%
664.89
|
0.06%
1798.56
|
0.02%
6060.61
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.78%
·
公平：
127.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
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 | 5.39% | 18.54 |
| 1 | 15.75% | 6.35 |
| 2 | 22.99% | 4.35 |
| 3 | 22.38% | 4.47 |
| 4 | 16.34% | 6.12 |
| 5+ | 17.15% | 5.83 |
|
大球 2.5 55.86%
小球 2.5 44.14%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.46%
平局
26.17%
客隊 勝利
38.37%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.86%
小球 2.5
44.14%
雙方進球
是
58.94%
否
41.06%
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 | 6.42% 15.57 | 10.79% 9.27 | 82.79% 1.21 |
| -1.5 | 17.21% 5.81 | — | 82.79% 1.21 |
| -1.0 | 17.21% 5.81 | 19.56% 5.11 | 63.23% 1.58 |
| -0.5 | 36.77% 2.72 | — | 63.23% 1.58 |
| 0 (PK) | 36.77% 2.72 | 24.67% 4.05 | 38.55% 2.59 |
| +0.5 | 61.45% 1.63 | — | 38.55% 2.59 |
| +1.0 | 61.45% 1.63 | 20.11% 4.97 | 18.45% 5.42 |
| +1.5 | 81.55% 1.23 | — | 18.45% 5.42 |
| +2.0 | 81.55% 1.23 | 11.39% 8.78 | 7.05% 14.18 |
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。
