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
35.94%
公平賠率
2.78
平局
26.08%
公平賠率
3.83
客隊 勝利
37.98%
公平賠率
2.63
最可能的比分
1 - 1
概率 11.42%
公平賠率 8.75
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 | 2.78 | — | |
| 平局 | 3.83 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.63 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.42% | 8.75 |
| 2 | 1-2 | 8.45% | 11.83 |
| 3 | 2-1 | 8.34% | 11.99 |
| 4 | 0-1 | 7.82% | 12.78 |
| 5 | 1-0 | 7.72% | 12.96 |
| 6 | 2-2 | 6.17% | 16.21 |
| 7 | 0-2 | 5.79% | 17.27 |
| 8 | 2-0 | 5.63% | 17.75 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 1-3 | 4.17% | 23.98 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.82%
12.78
|
5.79%
17.27
|
2.86%
35.01
|
1.06%
94.63
|
0.31%
319.69
|
| 1 |
7.72%
12.96
|
11.42%
8.75
|
8.45%
11.83
|
4.17%
23.98
|
1.54%
64.81
|
0.46%
218.96
|
| 2 |
5.63%
17.75
|
8.34%
11.99
|
6.17%
16.21
|
3.04%
32.85
|
1.13%
88.78
|
0.33%
299.94
|
| 3 |
2.74%
36.47
|
4.06%
24.64
|
3.0%
33.3
|
1.48%
67.5
|
0.55%
182.42
|
0.16%
616.14
|
| 4 |
1.0%
99.91
|
1.48%
67.51
|
1.1%
91.23
|
0.54%
184.91
|
0.2%
499.75
|
0.06%
1689.19
|
| 5 |
0.29%
342.11
|
0.43%
231.21
|
0.32%
312.4
|
0.16%
633.31
|
0.06%
1712.33
|
0.02%
5780.35
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.81%
·
公平：
123.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
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 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大球 2.5 56.32%
小球 2.5 43.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.94%
平局
26.08%
客隊 勝利
37.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.32%
小球 2.5
43.68%
雙方進球
是
59.3%
否
40.7%
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 | 6.64% 15.06 | 10.96% 9.12 | 82.4% 1.21 |
| -1.5 | 17.6% 5.68 | — | 82.4% 1.21 |
| -1.0 | 17.6% 5.68 | 19.66% 5.09 | 62.73% 1.59 |
| -0.5 | 37.27% 2.68 | — | 62.73% 1.59 |
| 0 (PK) | 37.27% 2.68 | 24.58% 4.07 | 38.15% 2.62 |
| +0.5 | 61.85% 1.62 | — | 38.15% 2.62 |
| +1.0 | 61.85% 1.62 | 19.93% 5.02 | 18.22% 5.49 |
| +1.5 | 81.78% 1.22 | — | 18.22% 5.49 |
| +2.0 | 81.78% 1.22 | 11.26% 8.88 | 6.96% 14.38 |
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。
