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
42.01%
公平賠率
2.38
平局
25.0%
公平賠率
4.0
客隊 勝利
32.99%
公平賠率
3.03
最可能的比分
1 - 1
概率 10.59%
公平賠率 9.44
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 | 2.38 | — | |
| 平局 | 4.0 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.03 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.59% | 9.44 |
| 2 | 2-1 | 8.84% | 11.31 |
| 3 | 1-2 | 7.84% | 12.76 |
| 4 | 1-0 | 7.16% | 13.97 |
| 5 | 2-2 | 6.54% | 15.28 |
| 6 | 0-1 | 6.34% | 15.77 |
| 7 | 2-0 | 5.98% | 16.74 |
| 8 | 3-1 | 4.92% | 20.31 |
| 9 | 0-2 | 4.69% | 21.31 |
| 10 | 0-0 | 4.29% | 23.34 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.29%
23.34
|
6.34%
15.77
|
4.69%
21.31
|
2.32%
43.19
|
0.86%
116.73
|
0.25%
394.32
|
| 1 |
7.16%
13.97
|
10.59%
9.44
|
7.84%
12.76
|
3.87%
25.86
|
1.43%
69.9
|
0.42%
236.13
|
| 2 |
5.98%
16.74
|
8.84%
11.31
|
6.54%
15.28
|
3.23%
30.97
|
1.19%
83.71
|
0.35%
282.81
|
| 3 |
3.33%
30.06
|
4.92%
20.31
|
3.64%
27.45
|
1.8%
55.64
|
0.66%
150.38
|
0.2%
508.13
|
| 4 |
1.39%
72.0
|
2.06%
48.65
|
1.52%
65.75
|
0.75%
133.28
|
0.28%
360.23
|
0.08%
1216.55
|
| 5 |
0.46%
215.61
|
0.69%
145.67
|
0.51%
196.85
|
0.25%
399.04
|
0.09%
1078.75
|
0.03%
3649.64
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.15%
·
公平：
86.82
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.18% | 18.82% |
| 1.5 | 49.74% | 50.26% |
| 2.5 | 23.49% | 76.51% |
| 3.5 | 8.88% | 91.12% |
| 4.5 | 2.77% | 97.23% |
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 | 4.29% | 23.34 |
| 1 | 13.50% | 7.41 |
| 2 | 21.26% | 4.70 |
| 3 | 22.32% | 4.48 |
| 4 | 17.58% | 5.69 |
| 5+ | 21.05% | 4.75 |
|
大球 2.5 60.96%
小球 2.5 39.04%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.01%
平局
25.00%
客隊 勝利
32.99%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.96%
小球 2.5
39.04%
雙方進球
是
62.7%
否
37.3%
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 | 9.13% 10.96 | 12.7% 7.88 | 78.17% 1.28 |
| -1.5 | 21.83% 4.58 | — | 78.17% 1.28 |
| -1.0 | 21.83% 4.58 | 20.49% 4.88 | 57.68% 1.73 |
| -0.5 | 42.32% 2.36 | — | 57.68% 1.73 |
| 0 (PK) | 42.32% 2.36 | 23.53% 4.25 | 34.16% 2.93 |
| +0.5 | 65.84% 1.52 | — | 34.16% 2.93 |
| +1.0 | 65.84% 1.52 | 18.16% 5.51 | 15.99% 6.25 |
| +1.5 | 84.01% 1.19 | — | 15.99% 6.25 |
| +2.0 | 84.01% 1.19 | 9.97% 10.03 | 6.02% 16.61 |
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。
