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
39.48%
公平賠率
2.53
平局
25.58%
公平賠率
3.91
客隊 勝利
34.94%
公平賠率
2.86
最可能的比分
1 - 1
概率 11.04%
公平賠率 9.05
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 | 2.53 | — | |
| 平局 | 3.91 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.86 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.04% | 9.05 |
| 2 | 2-1 | 8.61% | 11.61 |
| 3 | 1-2 | 8.17% | 12.24 |
| 4 | 1-0 | 7.46% | 13.4 |
| 5 | 0-1 | 7.08% | 14.13 |
| 6 | 2-2 | 6.37% | 15.69 |
| 7 | 2-0 | 5.82% | 17.18 |
| 8 | 0-2 | 5.24% | 19.09 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 3-1 | 4.48% | 22.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
7.08%
14.13
|
5.24%
19.09
|
2.58%
38.69
|
0.96%
104.57
|
0.28%
353.23
|
| 1 |
7.46%
13.4
|
11.04%
9.05
|
8.17%
12.24
|
4.03%
24.8
|
1.49%
67.03
|
0.44%
226.45
|
| 2 |
5.82%
17.18
|
8.61%
11.61
|
6.37%
15.69
|
3.14%
31.8
|
1.16%
85.94
|
0.34%
290.36
|
| 3 |
3.03%
33.04
|
4.48%
22.32
|
3.31%
30.17
|
1.64%
61.15
|
0.61%
165.26
|
0.18%
558.35
|
| 4 |
1.18%
84.72
|
1.75%
57.24
|
1.29%
77.35
|
0.64%
156.79
|
0.24%
423.73
|
0.07%
1432.66
|
| 5 |
0.37%
271.52
|
0.55%
183.45
|
0.4%
247.95
|
0.2%
502.51
|
0.07%
1358.7
|
0.02%
4587.16
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.95%
·
公平：
105.05
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
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 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大球 2.5 58.57%
小球 2.5 41.43%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.48%
平局
25.58%
客隊 勝利
34.94%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.57%
小球 2.5
41.43%
雙方進球
是
61.01%
否
38.99%
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 | 7.78% 12.86 | 11.81% 8.47 | 80.41% 1.24 |
| -1.5 | 19.59% 5.1 | — | 80.41% 1.24 |
| -1.0 | 19.59% 5.1 | 20.11% 4.97 | 60.3% 1.66 |
| -0.5 | 39.7% 2.52 | — | 60.3% 1.66 |
| 0 (PK) | 39.7% 2.52 | 24.1% 4.15 | 36.2% 2.76 |
| +0.5 | 63.8% 1.57 | — | 36.2% 2.76 |
| +1.0 | 63.8% 1.57 | 19.08% 5.24 | 17.13% 5.84 |
| +1.5 | 82.87% 1.21 | — | 17.13% 5.84 |
| +2.0 | 82.87% 1.21 | 10.63% 9.41 | 6.49% 15.4 |
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。
